Kaum ein anderer Wirtschaftszweig hat in der jüngsten Vergangenheit einen derart tiefgreifenden Wandel erlebt wie die Versorgerbranche: Durch den steigenden Anteil erneuerbarer Energien und der wachsenden Anzahl dezentraler Einspeisepunkte werden die Karten bei der Auslastungsplanung der Versorgungsnetze buchstäblich nach Wetterlage täglich neu gemischt. Ein Trend, der die explosionsartige Datenzunahme aufgrund der Konvergenz von IT- und Versorgungsinfrastrukturen nur noch weiter anheizt. Es wundert daher nicht, dass überdurchschnittlich viele Energie- und Wasserunternehmen in der Ausnutzung des neuen Datenrohstoffs ein sehr hohes Potenzial sehen, um ihre digitale Transformation schneller voranzubringen. Laut einer Umfrage für die Potenzialanalyse Data Science von Sopra Steria Consulting trifft dies auf 43 Prozent der Entscheider in deutschen Versorgungsunternehmen zu. Das sind sieben Prozentpunkte mehr als der Durchschnitt über alle in der Studie betrachteten Branchen hinweg. In überraschendem Kontrast dazu sind bei Versorgern bisher aber nur relativ wenig abteilungsübergreifende beziehungsweise strategisch ausgerichtete Data-Science-Initiativen angelaufen, nämlich in nur 27 Prozent der befragten Unternehmen. Das ist der zweitschlechteste Wert im Branchenvergleich. Lediglich der Finanzdienstleistungssektor hinkt mit 19 Prozent noch weiter hinterher, während Telekommunikations- und Medienunternehmen mit 71 Prozent klar an der Spitze liegen. Umgekehrt befinden sich in keiner Branche derzeit so viele Data-Science-Projekte in Planung (57 Prozent) wie in der Versorgungswirtschaft – ein Hoffnungsschimmer.
„Im Zuge der Energiewende stehen Versorger natürlich vor besonderen Herausforderungen. Doch gerade in einem massiv veränderten Marktumfeld können innovative Data-Science-Technologien den digitalen Unternehmenswandel spürbar beschleunigen und somit zu einem Vorsprung im Wettbewerb führen“, sagt Sascha Krauskopf, Senior Manager Utilities bei Sopra Steria Consulting. Energie- und Wasserlieferanten müssen dabei unter anderem auf den akuten Mangel an Experten mit den erforderlichen Analytics- und Management-Skills reagieren. 43 Prozent der Befragten planen deshalb, mit externen Beratern zusammenzuarbeiten. 52 Prozent hingegen wollen eigene Mitarbeiter aus- und weiterbilden. Letzteres entspricht einer klaren Empfehlung aus dem Managementkompass Data Science von Sopra Steria Consulting, denn auf diese Weise steht wichtiges Branchen-Knowhow von vornherein zur Verfügung. Außerdem enthält der Managementkompass eine vertiefende Darstellung verschiedener Einsatzszenarien von Data Science, die sich teilweise schon heute in der Praxis bewähren. Manche Versorger nutzen beispielsweise Predictive-Analytics-Tools, um ihren Kunden Prognosen bereitzustellen, wieviel Strom deren Photovoltaik-Anlage am Folgetag voraussichtlich produzieren wird. Solche Informationen helfen bei der Koordination von Verbrauch und Netzeinspeisung. Statistische Analysemodelle kombinieren dabei fixe Werte wie Ausrichtung und Größe der jeweiligen Anlage mit variablen Faktoren wie Wetter und Jahreszeit. „Prädiktive Datenanalysen bieten vielfältige Möglichkeiten, um den Komfort und Kundenservice zu verbessern. Vor dem Hintergrund, dass heute jeder Verbraucher online vergleichen und den Anbieter beliebig wechseln kann, erweisen sich individuelle Serviceangebote im Wettbewerb als ein ideales Mittel zur Stärkung der Kundenloyalität“, so Sascha Krauskopf.
Über die Studie: Im Februar 2016 ließ Sopra Steria Consulting insgesamt 220 Vorstände und Führungskräfte aus Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitern zum Thema „Data Science“ befragen. Die Studienteilnehmer stammten aus unterschiedlichen Branchen – darunter Banken, Versicherungen und sonstige Finanzdienstleister, Energieversorger, Automotive, verarbeitendes Gewerbe, öffentlicher Sektor, Telekommunikation und Medien. Explizit ausgeschlossen waren Beratungsfirmen und Anbieter von IT-Lösungen. Die Erhebung fand in Form einer Online-Panel-Umfrage statt.
