Betriebskosten senken, Energieeffizienz erhöhen, Nachhaltigkeitsziele erreichen: Die Energiedaten eines Gebäudes oder Unternehmens enthalten den Schlüssel dazu. Um diese Daten sinnvoll nutzen zu können, braucht es »Big Data«-Ansätze – das sinnvolle In-Beziehung-Setzen großer Datenmengen.

Entscheider vieler Branchen setzen entsprechende Verfahren bereits ein, um Muster und Strukturen in der Datenflut zu finden und auf der Grundlage transparenter und vernetzter Kennzahlen zukunftsweisende Entscheidungen zu treffen. Von Big-Data-Analysten entwickelte Algorithmen tragen heute zum Beispiel dazu bei, noch kundenspezifischere Marketingstrategien zu entwickeln, Prognosen im Finanzwesen zu verfeinern oder Abrechnungssysteme zu individualisieren.

Big Data in Unternehmen und Gebäuden

Bei der Beurteilung von Energieströmen in Unternehmen und Gebäuden sind Big-Data-Modelle dagegen noch vergleichsweise wenig verbreitet. Eine von Siemens unterstützte Marktumfrage, die der amerikanische Branchenbeobachter GreenBiz 2015 publiziert hat, untermauert das. So sagten nur 44 Prozent der befragten Großunternehmen, die typischerweise mehr als 50 Einzelgebäuden verwalten, dass sie bereits Big-Data-Lösungen nutzen. Dabei bieten Energie- und Gebäudemanagementsysteme reiches Datenmaterial, das sich für eine systematische Nutzung anbietet.

Das Ziel ist dasselbe wie bei allen Big-Data-Lösungen: nämlich aus einer bestehenden, meist umfangreichen Datenmenge für den Anwender relevante Informationen zu extrahieren und diese Informationen den Entscheidungsträgern im Facility Management oder auch den Gebäudenutzern zur Verfügung zu stellen. Da die Betriebskosten 71 Prozent der Gesamtkosten eines Gebäudes ausmachen und davon rund 30 Prozent auf Energiekosten entfallen, wird ein ineffizienter Betrieb schnell kostspielig. Allerdings kann nur ein umfassender Auswahlprozess zeigen, welche der auf dem Markt angebotenen Lösungen und Services im Einzelfall am sinnvollsten sind. Die richtige Kombination von Analysetools, Dashboard und Beratungsleistungen sowie Erfahrung in Effizienzprojekten kann einen Return on Investment von bis zu 40 Prozent bringen, verglichen mit zehn bis 15 Prozent bei typischen Geschäftsinvestitionen. Jedoch sollte man von vornherein drei – oft wiederholte – Irrtümer ausschließen.

Irrtum 1:
»Es gibt eine Universallösung.«

Die Vorstellung, dass eine Lösung jedes Problem jeder Organisation und jedes Gebäudes lösen kann, ist eine Illusion. Vielmehr müssen Lösungen an die individuelle Aufgabe, an das Unternehmen, das Gebäude etc. angepasst sein und anhand der konkreten Anforderungen beurteilt werden. Welche dieser Ziele sich mithilfe von Big Data tatsächlich erreichen lassen, hängt sehr stark von der Organisation selbst ab. Eine wichtige Rolle spielt das vorhandene Wissen zu Energiethemen und Gebäudesystemen wie auch die verfügbaren finanziellen und personellen Ressourcen.

Irrtum 2:
»Technik ist das A und O.«

Fundierte technische Grundlagen und Tools sind zweifellos wichtig. Mindestens ebenso wichtig jedoch ist, dass ausgewiesene Experten die Prozesse begleiten. Ihre Erfahrung ermöglicht es, unterschiedliche Situationen richtig zu bewerten und, soweit notwendig, im Planungsverlauf rechtzeitig Korrekturmaßnahmen einzuleiten. Oft fehlt es im gebäudetechnischen Umfeld jedoch heute noch an spezifischem Expertenwissen, um passende Analysetools auszuwählen und erfolgreich und kosteneffizient zu implementieren.

Der Nutzen der Lösung ergibt sich erst mit der sinnvollen Kumulation von Daten und ihrer Interpretation: Dann erst liegen Informationen vor, die den Weg zu einem effizienteren Energiemanagement weisen. Verbesserungsmaßnahmen lassen sich aufsetzen, die langfristig zu einer Optimierung der Situation führen – jedoch bedingt auch dies die Begleitung durch Fachleute sowie permanente Investitionen, da die getroffenen Maßnahmen regelmäßig an neue Regulative, aktualisierte Nachhaltigkeitsziele und generell den Gebäudelebenszyklus angepasst werden müssen.

Irrtum 3:
»Daten sind gleich Informationen.«

Nicht nur unvollständiges oder anderweitig fehlerhaftes Datenmaterial kann zu falschen Schlüssen und Massnahmen führen, auch zuverlässiges Datenmaterial muss ständig überprüft und Schwächen darin müssen bei der Analyse und den abgeleiteten Empfehlungen berücksichtigt werden. Gute Analysen setzen ein klares Verständnis von Qualität und Quantität der verfügbaren Daten voraus.

Cloud-basierte Energiemanagementplattform

Vor diesem Hintergrund empfiehlt sich ein umfassendes Paket aus Consulting-Leistungen bei Planung und Umsetzung, spezifischem Analyse-Know-how rund um die Daten eines Gebäudes sowie aus entsprechenden Software-Tools. Schlüssel zum Erfolg ist ein Dashboard, eine benutzerfreundliche Visualisierungssoftware zur Darstellung von Datenströmen in verdichteter, meist grafischer Form.Eine solche Dashboard-Lösung ist etwa die Cloud-basierte Energiemanagementplattform Navigator, powered by Sinalytics, von Siemens. Die anpassbare, skalierbare und benutzerfreundliche Software dient als Portal für Bereiche wie Versorgungsmanagement, Systemleistung und Compliance-Berichte. Sie verbindet Assets, Daten, Prozesse und Personen und unterstützt dabei, Abläufe effizienter zu machen und bessere Resultate zu erzielen. Die Technologie bietet dafür eine umfassende, unternehmensweite Sicht auf die Energie- und Betriebsleistung, und zwar sowohl im großen Überblicksmaßstab als auch auf der Detailebene.

Die Plattform ist für größere Einzelgebäude ebenso geeignet wie für Gebäudekomplexe, komplette Liegenschaften und auch für virtuelle Netzwerke aus hunderten oder sogar tausenden von Standorten. Sie ermöglicht die Überwachung der Gebäudesystemleistung, des Energiebedarfs sowie der Energieversorgung und gewährleis­tet  ein Höchstmaß an Transparenz. Dabei erfasst und analysiert sie mit hoher Präzision große Mengen an Gebäudedaten. Auf dieser Basis lassen sich detaillierte Verläufe, Berichte und Auswertungen, etwa für Energieabrechnung und CO2-Berichterstattung, darstellen,ausgeben und kommunizieren. Damit schafft das System die Voraussetzung zur Umsetzung vielfältiger strategischer Vorgaben: So lassen sich etwa Investitionen in Energieeffizienzmaßnahmen optimieren und evaluieren. Die aufbereitete Datenstruktur bildet eine fundierte Grundlage für Kennzahlen (KPIs) und zukunftsgerichtete Entscheidungen. Über die Wirtschaftlichkeit hinaus können Unternehmen mit einem Energiemanagement-Dashboard wie Navigator zudem auch qualitative Zielvorgaben bei Nachhaltigkeit und Compliance kontrolliert erreichen.