Flex Grid sammelt und verarbeitet Daten aus unterschiedlichen Quellen wie Smart Meter, Wetterstationen und Marktdaten. Diese Daten werden strukturiert und in Echtzeit bereitgestellt, sodass Netzbetreiber präzise Entscheidungen treffen können.
Die Schritte im Überblick:
1. Datenquellen:
Es werden verschiedene Datenquellen, die in das System eingespeist:
Marktdaten: Informationen über aktuelle und historische Marktentwicklungen.
Öffentlich verfügbare Daten: Datenquellen, die frei zugänglich sind, wie z. B. Wetterdaten oder Geodaten.
Interne Daten: Unternehmensinterne Informationen, die z. B. aus eigenen Messsystemen oder internen Prozessen stammen.
2. Datenverarbeitungsprozess:
Data Collection: Hier werden die verschiedenen Daten gesammelt und gebündelt, um eine zentrale Basis für die weitere Verarbeitung zu schaffen.
Data Engineering: In diesem Schritt werden die Daten strukturiert und aufbereitet, damit sie für Analysen und Anwendungen nutzbar sind. Data Engineering umfasst das Bereinigen, Formatieren und Zusammenführen der Daten.
Automation: Mithilfe von Automatisierungstechniken wird der Datenverarbeitungsprozess optimiert und effizient gestaltet. Dadurch können Daten regelmässig und schnell verarbeitet werden, ohne dass manuelle Eingriffe nötig sind.
Data Science + AI: In diesem letzten Verarbeitungsschritt werden Methoden aus der Datenwissenschaft und Künstliche Intelligenz angewendet, um komplexe Muster und Zusammenhänge zu identifizieren.
3. Ergebnis – Wertvolle Erkenntnisse:
Am unteren Ende des Trichters stehen die verarbeiteten Daten als „wertvolle Erkenntnisse“ zur Verfügung. Diese Erkenntnisse ermöglichen fundierte Entscheidungen und verbessern das Verständnis der Prozesse und Marktmechanismen.
