Eandis: Belgischer Netzbetreiber bändigt Big Data mit SAS Visual Analytics
SAS Visual Analytics ermöglicht jetzt fortgeschrittene Smart-Grid-Analytics in einer Self-Service-BI-UmgebungKurzfassung: Eandis, einer der größten Betreiber von Gas- und Stromnetzen in Belgien, nutzt SAS Visual Analytics, um die rasant wachsenden Datenmengen aus Smart Grids und Smart Meters ohne Umwege zu visualisieren und Investitionen gezielt zu planen. Das flämische Unternehmen begegnet damit aktuellen Herausforderungen wie der zunehmend dezentralen Stromerzeugung, dem schwankenden Energieangebot durch erneuerbare Energien und dem Energieeffizienzziel von Europa 2020.
[SAS Institute GmbH - 08.11.2016] Heidelberg, 8. November 2016 -- Eandis, einer der größten Betreiber von Gas- und Stromnetzen in Belgien, nutzt SAS Visual Analytics, um die rasant wachsenden Datenmengen aus Smart Grids und Smart Meters ohne Umwege zu visualisieren und Investitionen gezielt zu planen. Das flämische Unternehmen begegnet damit aktuellen Herausforderungen wie der zunehmend dezentralen Stromerzeugung, dem schwankenden Energieangebot durch erneuerbare Energien und dem Energieeffizienzziel von Europa 2020.
Netzstabilität ist eines der wichtigsten Ziele für Eandis. Wind und Sonne liefern abhängig vom Wetter schwankende Strommengen, zudem wird der Strom von immer mehr Kleinstproduzenten gewonnen und ins Netz eingespeist. Der Netzbetreiber muss sämtliche Daten zur Stromdistribution sehr viel präziser und in kürzeren Abständen überwachen als bisher, um Spannungsschwankungen auszugleichen. Mit Smart Grid und intelligenten Stromzählern trackt er fortlaufend Energieangebot und -verbrauch und erkennt Nutzungsmuster und Abweichungen. Die Analysten von Eandis brauchen mit SAS Visual Analytics nur noch einen Bruchteil der bislang üblichen Zeit, um die relevanten Daten zu analysieren - teilweise nur noch Minuten anstelle von Monaten. Das erleichtert die Planung, wo beispielsweise in neue Übertragungsstationen investiert werden muss. So kann Eandis auch künftige Fragestellungen simulieren: Wie viele Elektro-Autos gibt es in fünf Jahren? Welchen Einfluss werden sie auf die Energieversorgung haben?
SAS Visual Analytics ermöglicht jetzt fortgeschrittene Smart-Grid-Analytics in einer Self-Service-BI-Umgebung. Vorher mussten Fachabteilungen ihre Berichte in der IT anfragen und die exakten Anforderungen nennen. Dieser Prozess war aufwendig und lieferte nur Reportings, keine Vorhersagen. Heute können die Analysten mit SAS Visual Analytics ihre Vorhersagemodelle und Darstellungsarten selbst in einer Testumgebung überprüfen. Bewähren sie sich, überführt sie die IT dann in den produktiven Betrieb.
Ein Erfolgsbeispiel: Jedes Jahr sammelt Eandis Streaming-Daten von allen Übertragungsstationen, die Energie ins Stromnetz einspeisen. Dabei entstehen 10 Millionen Zeilen an Messwerten - genug, um neun Excel-Tabellen bis zum technischen Limit zu füllen. Ehemals benötigte der zuständige Analyst zwischen drei und sechs Monaten, um diese Daten zu analysieren. Mit SAS Visual Analytics erledigt derselbe Analyst diese Aufgabe jetzt in wenigen Minuten.
"Die Energiebranche definierte sich früher über die Infrastruktur, also Rohre und Leitungen. Heute geht es immer mehr um Datenmanagement", stellt Olivier Goethals, Enterprise Architect und Manager des Business Intelligence Competence Center (BICC) bei Eandis, fest. "Wenn ein Bericht lediglich Zahlenkolonnen enthält, ist das ziemlich abschreckend. SAS Visual Analytics ist optisch ansprechend sowie benutzerfreundlich, und die mit SAS erstellten Berichte sind einfach zu interpretieren. Die Datenvisualisierung beschleunigt die Art und Weise, wie wir Big Data auswerten und Entscheidungen fällen können."
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Netzstabilität ist eines der wichtigsten Ziele für Eandis. Wind und Sonne liefern abhängig vom Wetter schwankende Strommengen, zudem wird der Strom von immer mehr Kleinstproduzenten gewonnen und ins Netz eingespeist. Der Netzbetreiber muss sämtliche Daten zur Stromdistribution sehr viel präziser und in kürzeren Abständen überwachen als bisher, um Spannungsschwankungen auszugleichen. Mit Smart Grid und intelligenten Stromzählern trackt er fortlaufend Energieangebot und -verbrauch und erkennt Nutzungsmuster und Abweichungen. Die Analysten von Eandis brauchen mit SAS Visual Analytics nur noch einen Bruchteil der bislang üblichen Zeit, um die relevanten Daten zu analysieren - teilweise nur noch Minuten anstelle von Monaten. Das erleichtert die Planung, wo beispielsweise in neue Übertragungsstationen investiert werden muss. So kann Eandis auch künftige Fragestellungen simulieren: Wie viele Elektro-Autos gibt es in fünf Jahren? Welchen Einfluss werden sie auf die Energieversorgung haben?
SAS Visual Analytics ermöglicht jetzt fortgeschrittene Smart-Grid-Analytics in einer Self-Service-BI-Umgebung. Vorher mussten Fachabteilungen ihre Berichte in der IT anfragen und die exakten Anforderungen nennen. Dieser Prozess war aufwendig und lieferte nur Reportings, keine Vorhersagen. Heute können die Analysten mit SAS Visual Analytics ihre Vorhersagemodelle und Darstellungsarten selbst in einer Testumgebung überprüfen. Bewähren sie sich, überführt sie die IT dann in den produktiven Betrieb.
Ein Erfolgsbeispiel: Jedes Jahr sammelt Eandis Streaming-Daten von allen Übertragungsstationen, die Energie ins Stromnetz einspeisen. Dabei entstehen 10 Millionen Zeilen an Messwerten - genug, um neun Excel-Tabellen bis zum technischen Limit zu füllen. Ehemals benötigte der zuständige Analyst zwischen drei und sechs Monaten, um diese Daten zu analysieren. Mit SAS Visual Analytics erledigt derselbe Analyst diese Aufgabe jetzt in wenigen Minuten.
"Die Energiebranche definierte sich früher über die Infrastruktur, also Rohre und Leitungen. Heute geht es immer mehr um Datenmanagement", stellt Olivier Goethals, Enterprise Architect und Manager des Business Intelligence Competence Center (BICC) bei Eandis, fest. "Wenn ein Bericht lediglich Zahlenkolonnen enthält, ist das ziemlich abschreckend. SAS Visual Analytics ist optisch ansprechend sowie benutzerfreundlich, und die mit SAS erstellten Berichte sind einfach zu interpretieren. Die Datenvisualisierung beschleunigt die Art und Weise, wie wir Big Data auswerten und Entscheidungen fällen können."
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SAS Institute GmbH, Herr Thomas Maier
In der Neckarhelle 162, 69118 Heidelberg, Deutschland
Tel.: 0049 6221 415-1214; http://www.sas.de
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