Ein Gastbeitrag von Sean Jackson, Chief Marketing Officer (CMO), EXASOL AG
Im ersten Teil des Beitrags zum Thema Big Data Analysen in der Energiewirtschaft ging es vor allem um den Business-Nutzen. Zudem behandelte der Artikel die Potenziale, die sich aus Big Data speziell für Energieunternehmen rund um das Thema erneuerbare Energien ergeben.
Im zweiten Teil blicken wir in die Zukunft der Big Data Analyse und beleuchten das Thema Smart Cities näher. Der intelligente Wasser- oder Energieverbrauch ist vielerorts bereits auf der Tagesordnung. Smart Cities bieten aber noch viel mehr und eröffnen ganz neue Möglichkeiten für Bewohner und Behörden. Zugleich eröffnen sie Unternehmen jeder Größe spannende neue Geschäftsmöglichkeiten und Umsatzpotenziale. Wie intelligent vernetzte Städte funktionieren und welche Anwendungen denkbar sind, lesen Sie im Folgenden.
Was versteht man unter dem Begriff Smart City?
Smart City ist die englische und inzwischen auch hierzulande geläufige Version des Begriffs „intelligente Stadt“. Innerhalb der Smart City werden verschiedene Bereiche des täglichen Lebens inklusive Gebäuden und ganzen Stadtteilen intelligent miteinander vernetzt, um die Lebensqualität der Bewohner maßgeblich zu verbessern. Dies geschieht in unterschiedlichsten Bereichen. In der intelligenten Stadt können die Einwohner beispielsweise von einer erhöhten Sicherheit profitieren. Straßenlaternen werden energiesparend nur dann eingeschaltet, wenn sie auch benötigt werden. Oder auch die Vorhersage von Verkehrsstaus ist ein wichtiges Einsatzgebiet. Grundvoraussetzung hierfür sind die Information und der Informationsfluss. Denn die intelligente Stadt muss genau wissen, was passiert. Sie sieht und fühlt – ganz ähnlich einem lebenden Organismus –, um daraus wiederum nützliche Rückschlüsse für die Bewohner zu ziehen.
Das Grundprinzip der intelligenten Stadt
Doch wie funktioniert die intelligente Stadt? Das gesamte Stadtgebiet wird mit Sensoren ausgestattet. Diese sorgen dafür, dass alle relevanten Informationen zusammengetragen werden. Sie sammeln an verschiedensten Stellen Daten, die anschließend verarbeitet, bewertet und intelligent miteinander vernetzt werden.
Anwendungsbeispiele
Die Anwendungsbereiche für die intelligente Vernetzung innerhalb der Smart City sind vielfältig. Unter anderem zählen hierzu:
- Das Wasser- und Abwassersystem: Daten können beispielsweise im Wasser- und Abwassersystem gesammelt werden. Dies erfolgt über spezielle PH-Sensoren. So lassen sich Wasserqualität wie auch der PH-Wert, die Temperatur oder der Sauerstoffgehalt rund um die Uhr beobachten, um gegebenenfalls bei Veränderungen schnell reagieren zu können.
- Energiesparende Straßenlampen: Bewegungssensoren an Straßenlaternen erkennen, wenn sich eine Person nähert und veranlassen das Einschalten der Laterne. So wird keine unnötige Energie durch nicht benötigte Straßenlampen verbraucht.
- Energiesparen innerhalb der vier Wände: Über intelligente Stromzähler, die sowohl in öffentlichen Gebäuden als auch in Privathaushalten angebracht werden, lassen sich ebenfalls wichtige Daten sammeln. Anhand dieser Daten wird der jeweilige Stromverbrauch transparent. So können einerseits Stromfresser schnell identifiziert und eliminiert werden. Andererseits hat der Verbraucher stets seine Stromkosten im Blick und kann rechtzeitig lästige Nachzahlungen verhindern.
Zudem gibt es andere Bereiche, die derzeit noch nicht intelligent gemanagt werden, in Zukunft aber sicherlich an Bedeutung gewinnen werden. Ein Beispiel ist:
- Die Müllentsorgung. So wäre es denkbar, dass die Sensoren an der Mülltonne messen, wieviel Müll der Haushalt produziert und anhand dessen eine flexible Müllabrechnung durch die Stadtwerke anhand des tatsächlichen Müllvolumens erfolgt.
Die Rolle der Bewohner und der Stadtverwaltung
Neben der vernetzten Stadtumgebung tragen auch die Bewohner einen entscheidenden Teil zum Konzept der intelligenten Stadt bei. Sie liefern Informationen aus sozialen Netzwerken oder Standortangaben sowie zu persönlichen Gewohnheiten wie die Nutzung von öffentlichen Verkehrsmitteln oder Amtsgängen. Auf diese Weise sind generelle Trends und Schemen erkennbar, nach denen das Umfeld der Bewohner sukzessive verbessert- und der Alltag bequemer sowie zeit- und kostensparender erledigt werden kann. So ist der intelligente Wasser- und Energieverbrauch heutzutage schon fast alltäglich. Spülmaschinen schalten sich zum Beispiel erst dann ein, wenn der Strompreis besonders günstig ist. Oder das Licht geht erst an, wenn es auch tatsächlich benötigt wird.
Auch Angebote der Stadtverwaltung lassen sich verbessern, so dass die passenden Dienstleistungen zum richtigen Zeitpunkt angeboten werden können. Hiervon profitiert dank innovativer Services nicht nur die Stadtverwaltung, sondern vor allem auch der Bewohner. Wird zum Beispiel über Social Media Daten festgestellt, dass sehr viele Einwohner in einem bestimmten Stadtteil mit demselben Problem, zum Beispiel Parkplatzmangel, konfrontiert sind, kann die Stadt gezielt darauf eingehen und eine passende Dienstleistung anbieten. Dies ist auch für den Gesundheitssektor oder die Kinderbetreuung denkbar. Fehlt es in einem bestimmten Stadtteil an Ärzten oder Kitas und die Bewohner beschweren sich darüber über Twitter oder Facebook, könnte die Stadt auf Basis dieser Datenkenntnis entsprechend neue Ärztehäuser oder Kindergärten planen.
Wichtig zu erwähnen ist hierbei, dass die Interessen der Stadt oder auch der involvierten Unternehmen nicht darauf liegen, wie Max Mustermann in der Musterstraße 79 sein Leben führt. Vielmehr liegt das Hauptaugenmerk auf generellen Entwicklungen. Personenbezogene Daten müssen demnach anonymisiert werden. Wenn sich daraus ableiten lässt, wie sich die Einwohner auf Stadtteil- oder Straßenbasis verhalten, bleiben sie dennoch hilfreich.
Die Bedeutung von Big Data bei Smart Cities
Wie in datengetriebenen Unternehmen, ist es auch für die intelligente Stadt neben der Sammlung von Informationen essenziell, diese richtig zu nutzen. Hier kommt das Stichwort Big Data ins Spiel. Die Herausforderung besteht nicht nur in der Speicherung der Datenfluten, sondern vor allem in deren schneller Analyse. Denn eine intelligente Stadt tickt in Echtzeit. Da sich ein Großteil der Informationen aus unstrukturierten Daten wie Tweets, Facebook-Posts, Videos, Bildern, E-Mails oder GPS-Koordinaten zusammensetzt, sind hier hochmoderne Datenbanktechnologien gefragt, die unstrukturierte Daten mit strukturierten Daten wie Sensormesswerten in einen logischen Zusammenhang bringen können. Daraus lassen sich im Anschluss die richtigen Schlüsse ziehen und Entscheidungen treffen.
Fazit des Blicks auf die Smart Cities
Die intelligente Stadt macht das Leben der Bewohner smarter und hilft den Behörden, innovativere Services anzubieten, die gleichzeitig Kostensenkungen für die Bewohner zur Folge haben. Ein optimiertes Energie- und Wassermanagement beispielsweise sorgt für geringere Ausgaben der Haushalte. Ebenso lassen sich die Müllentsorgungskosten reduzieren. Darüber hinaus können sich die Einwohner einer komfortableren Infrastruktur erfreuen – Busse fahren häufiger, die Parkplatzsituation verbessert sich und es können mehr Betreuungsmöglichkeiten für die Kleinsten entstehen.
Dies sind die primären Vorzüge von Smart Cities. Gleichzeitig bieten sie vielfältige Geschäftsmöglichkeiten für Unternehmen jeder Größe. Sowohl etablierten Firmen als auch Start-ups in den Bereichen Sensoren oder auch IT-, Cloud- und Telekommunikationslösungen öffnet sich ein attraktiver neuer Absatzmarkt.
Über EXASOL
Die EXASOL AG ist führender Hersteller von analytischen Datenbanksystemen. Das Kernprodukt von EXASOL ist eine auf In-Memory-Technologie basierende Software für professionelle, parallele und schnelle Datenanalysen, die in sämtlichen Branchen von Industrie 4.0 über Retail bis hin zu Energie & Versorgung zum Einsatz kommt.
Über Sean Jackson
Sean Jackson ist Chief Marketing Officer der EXASOL AG und in dieser Funktion für die Marketingstrategie des Unternehmens verantwortlich. Vorrangig treibt er die internationale Positionierung und den Markenaufbau voran. Vor seinem Einstieg bei EXASOL war er Marketing Director bei der Actian Corporation und davor in der gleichen Position bei Kognitio tätig. Von 2000 bis 2006 leitete er den Bereich Marketing von BakBone Software.