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Wirtschaftsinformatik 54(1) - Februar 2012

https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11808
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Auflistung Wirtschaftsinformatik 54(1) - Februar 2012 nach Schlagwort "Energiewirtschaft"

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  • Zeitschriftenartikel
    Clusteranalyse von Smart-Meter-Daten
    (Wirtschaftsinformatik: Vol. 54, No. 1, 2012) Flath, Christoph; Nicolay, David; Conte, Tobias; Dinther, Clemens; Filipova-Neumann, Lilia
    Die Einführung der Smart-Meter-Technologie stellt die Energiewirtschaft in Deutschland vor große Herausforderungen. Neben hohen Investitionen in die Zähler- und Kommunikationsinfrastruktur ist auch die Neugestaltung vieler Geschäftsprozesse erforderlich. Da die neu entstehenden Kosten nur begrenzt an Endkunden übertragbar sind, gilt es die Aufwendungen der Energiewirtschaft durch neue Dienste und verbesserte Prozesse auf Basis von Smart Metering zu kompensieren. So ist durch die Clusteranalyse der detaillierteren Verbrauchsdaten eine deutlich feinere Kundensegmentierung auf Basis des zeitlichen Verbrauchsverhaltens möglich. Im Rahmen eines Smart-Metering-Projektes bei einem regionalen Energieversorger wurde eine Clusteranalyse für die real vorliegenden Kundenverbrauchsdaten entwickelt und in eine Business-Intelligence-Umgebung integriert. In diesem Beitrag beschreiben und evaluieren wir dieses Artefakt im Sinne der Design Science. Wir gehen dabei insbesondere auf die Ergebnisse der Clusteranalyse von Realdaten und den möglichen Einsatz zur segmentspezifischen Tarifgestaltung ein.AbstractThe introduction of smart meter technology is a great challenge for the German energy industry. It requires not only large investments in the communication and metering infrastructure, but also a redesign of traditional business processes. The newly incurring costs cannot be fully passed on to the end customers. One option to counterbalance these expenses is to exploit the newly generated smart metering data for the creation of new services and improved processes. For instance, performing a cluster analysis of smart metering data focused on the customers’ time-based consumption behavior allows for a detailed customer segmentation. In the article we present a cluster analysis performed on real-world consumption data from a smart meter project conducted by a German regional utilities company. We show how to integrate a cluster analysis approach into a business intelligence environment and evaluate this artifact as defined by design science. We discuss the results of the cluster analysis and highlight options to apply them to segment-specific tariff design.
  • Zeitschriftenartikel
    Integrierte Informationsversorgung zur Entscheidungsunterstützung in Netzgesellschaften
    (Wirtschaftsinformatik: Vol. 54, No. 1, 2012) Felden, Carsten; Buder, Johannes Jakob
    Zunehmende Anforderungen durch die Anreizregulierung lassen das strategische Anlagenmanagement in den Fokus der Netzgesellschaften rücken. Empirische Untersuchungen zeigen, dass die Informationsverarbeitung und -konsolidierung derzeit aufgrund der fehlenden automatischen Extraktion und Transformation fehlerhaft und langwierig sind. Dies entspricht weder den Anforderungen der Bundesnetzagentur an ein standardisiertes Berichtswesen, noch der steigenden Notwendigkeit detaillierter und genauer Planung. Die Abbildung und Berechnung von Kennzahlen ist aufwendig. Zudem existieren in der Literatur keine umfassenden Rahmenwerke, welche die für Netzgesellschaften notwendige Kopplung betriebswirtschaftlicher und technischer Kennzahlen sowie die Kopplung strategischer Ziele und operativer Maßnahmen auch informationstechnisch betrachten. Der Beitrag konzipiert zu diesem Zweck ein Referenzmodell im Sinne einer praktischen Handlungsempfehlung für die informationstechnische Abbildung des strategischen Anlagenmanagements und validiert dies über Expertengespräche. Es dient gleichzeitig der notwendigen Integration technischer und betriebswirtschaftlicher Artefakte aus der derzeitigen verteilten Datenhaltung als auch als Entscheidungsunterstützung im Kontext der Business Intelligence.AbstractIncreasing regulatory requirements such as price cap regulation have increased the importance of strategic grid asset management. Empirical studies reveal that information supply and consolidation are error prone and long-term processes. The reason is the missing automation of extraction, transformation, and loading. The current gap does neither fulfill the requirements of regulatory nor the necessity of standardized reporting. Furthermore, a detailed planning is not enabled and the calculation of key figures is extensive. Currently, a framework that considers the coupling of financial and technical key figures, the coupling of strategic and operative key figures as well as the integration into information systems is not existent. Therefore, this paper addresses the design of a reference model as a recommendation for action to integrate the asset management within information systems. It is validated by expert interviews. Moreover, it provides information to integrate relevant financial and technical artifacts from distributed systems. Simultaneously it provides recommendations for implementing Business Intelligence in the context of strategic decision support.