Marktbericht zu Big-Data-Analysen im Energiesektor: Größe, Anteil und Trendanalyse nach Anwendungen (Netzbetrieb, intelligente Zähler, Anlagen- und Personalmanagement) und nach Region (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika, Lateinamerika), Prognosen 2023–2031

Marktdynamik

Treiber des globalen Marktes für Big-Data-Analysen im Energiesektor

Enormer Datenzufluss

Die zunehmende Verbreitung von Digitalisierungssystemen in der Energiewirtschaft hat die Datenproduktionsrate erhöht. Die wichtigsten Energiedatenquellen lassen sich in Versorgungsdaten und Zusatzdaten unterteilen. Versorgungsdaten umfassen Unternehmensdaten und Informationen, die das intelligente Stromnetz eines Versorgungsunternehmens liefert. Alle zusätzlichen Datenquellen, die für Big-Data-Anwendungen nützlich sind, werden als Zusatzdaten bezeichnet.

Die Datengenerierung verzeichnet einen kontinuierlichen Aufwärtstrend. Laut OmniSci gibt es beispielsweise in den USA über 135 Millionen intelligente Stromzähler, die jährlich bis zu 400 Megabyte und 54 Petabyte an neuen Versorgungsdaten generieren. Energieversorgungsunternehmen kombinieren diese Big Data mit Milliarden weiterer Datensätze aus dem Internet der Dinge (IoT) und intelligenten Sensoren. Diese Faktoren treiben das Marktwachstum an.

Volatilität der Ölpreise

Die Volatilität der Ölpreise führt zu hohen Ausgaben für Energieprojekte und damit zu einer starken Nachfrage nach Big-Data-Analysen. Gleichzeitig steigt der Bedarf an qualitativ hochwertigen Informationen, was das Marktwachstum voraussichtlich ankurbeln wird. In der Praxis stellt die Rohölpreisprognose jedoch stets eine Herausforderung dar. Ein Grund dafür ist, dass zahlreiche Faktoren die Rohölpreise beeinflussen, darunter fundamentale Angebots- und Nachfrageverhältnisse, externe Unsicherheitsfaktoren und unvorhergesehene Ereignisse wie beispielsweise Epidemien.

Darüber hinaus erhöhen diese Faktoren die Unsicherheit der Prognoseergebnisse und verringern deren Genauigkeit. Daher suchen Wissenschaftler ständig nach besseren und effektiveren Prognosemethoden. Energieunternehmen haben erkannt, dass der effektive Einsatz von Big Data und die digitale Transformation der Schlüssel zur Kostenminimierung in Zeiten niedriger Ölpreise sind und eine optimale Fokussierung auf Öl- und Gasförderung und -exploration ermöglichen. Folglich dürften diese Faktoren das Marktwachstum ankurbeln.

Hemmnisse auf dem globalen Markt für Big-Data-Analysen im Energiesektor

Mangel an Fachkräften

Einer der Faktoren, der das Marktwachstum im aktuellen Szenario hemmt, ist der Mangel an digitalen Kompetenzen und einer entsprechenden Denkweise. Verschärft wird dieser Mangel durch den Mangel an qualifizierten Fachkräften und Arbeitskräften, die unstrukturierte Daten effektiv analysieren können. Im Jahr 2020 veröffentlichten IT-Unternehmen zum zweiten Mal innerhalb von vier Jahren mehr Stellenanzeigen für Analysefachkräfte als für traditionelle Berufsfelder wie Ingenieurwesen, Kundensupport, Marketing und PR sowie Verwaltung. Zu den Analysekompetenzen zählen maschinelles Lernen (ML), Data Science, Data Engineering und Datenvisualisierung. Darüber hinaus ergab eine Accenture-Umfrage, dass 78 % der Unternehmen in Indien Big Data als notwendig für den Aufbau besserer Kundenbeziehungen ansehen. Rund 53 % der befragten Unternehmen nannten den Fachkräftemangel als eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung von Big Data.

Globale Marktchancen für Big-Data-Analysen im Energiesektor

Steigende Investitionen in die Digitalisierung

Steigende Investitionen in die Digitalisierung des Energiesektors treiben das Marktwachstum voran, da Digitalisierungswerkzeuge und -plattformen den Bau von Anlagen zur Erzeugung erneuerbarer Energien durch automatisierte Prozesse erleichtern und so fundierte Entscheidungen ermöglichen. Darüber hinaus bilden die geplanten Verbindungen die Grundlage für eine dezentralere Energieerzeugung und verhindern damit die Entstehung isolierter Energieinseln. Diese Plattformen reduzieren zudem Ausfallzeiten durch Wartungswarnungen und die vorausschauende Planung der Anlagenwartung.

Darüber hinaus müssen Produktionsanlagen modernisiert werden, um ihre Wettbewerbsfähigkeit und Effizienz zu steigern – ein wesentlicher Faktor für das Marktwachstum. Die Digitalisierung neuer Kraftwerke gewährleistet zudem deren Effizienz und hohe Verfügbarkeit. Digitale Zwillinge unterstützen diese Prozesse und helfen bei der Modellierung, Prognose und Leistungsprüfung – von der Stromerzeugung bis zum Kundenanschluss. All diese Faktoren schaffen somit Wachstumspotenzial für den Markt.

Regionalanalyse

Nordamerika dominiert den Weltmarkt

Basierend auf den Regionen ist der globale Markt für Big-Data-Analysen im Energiesektor in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Lateinamerika sowie den Nahen Osten und Afrika unterteilt.

Nordamerika ist der bedeutendste globale Markt für Big-Data-Analysen im Energiesektor und wird voraussichtlich einenJährliche Wachstumsrate von 9,77 %Nordamerika zählt im Prognosezeitraum zu den führenden Innovatoren und Vorreitern bei der Anwendung von Big-Data-Analysen. Aufgrund der hohen Nachfrage nach Big-Data-Analysen im Energiesektor und der starken Marktposition der Region ergeben sich vielfältige Wachstumschancen. Die Region setzt verstärkt auf erneuerbare Energien, was das Wachstum von Datenanalysen in intelligenten Stromnetzen voraussichtlich weiter ankurbeln wird. Die USA spielen im Vergleich zu Kanada eine bedeutende Rolle bei der steigenden Nachfrage in der Region. Insbesondere in den Bereichen Öl und Gas, Raffinerien und Stromerzeugung ist die Nachfrage in den USA gestiegen. Die meisten Amerikaner betrachten Solar- und Windenergie als umweltfreundliche Energiequellen.

Darüber hinaus wurden in den letzten Jahren mehrere neue Projekte im Bereich der erneuerbaren Energien initiiert. Beispielsweise begann im vierten Quartal 2021 der Bau eines 298-MW-Solarparks auf 1.087 Hektar Land im Pueblo County, Colorado, unter dem Namen Sun Mountain.SolarparkFür dieses Projekt waren 376 Millionen US-Dollar veranschlagt. Diese Faktoren dürften das Marktwachstum im Prognosezeitraum ankurbeln.

Es wird geschätzt, dass der asiatisch-pazifische Raum Folgendes aufweist:Jährliche Wachstumsrate von 13,24 %Im Prognosezeitraum wird erwartet, dass die Region Asien-Pazifik, insbesondere China und Indien, im Bereich Big-Data-Analysen im Energiesektor am schnellsten wachsen wird. Faktoren wie die zunehmende Verbreitung von IoT- und Smart-Technologien sowie verschiedene Regierungsinitiativen, beispielsweise Smart-City-Projekte, bestätigen diese Entwicklung. Da Unternehmen zunehmend das wahre Potenzial von Business Intelligence (BI) für höhere Produktivität und Rentabilität erkennen, dürften die Ausgaben für Big Data und Analysen in der ASEAN-Region steigen. China wird aufgrund seiner großen Bevölkerung und der landesweit zunehmenden Verbreitung von Smart Metern und Smart Grids voraussichtlich die führende Nation im Bereich Big-Data-Analysen im Energiesektor sein. Laut einem Bericht von Smart Energy International installierte China im Jahr 2021 mehr als 438 Millionen intelligente Stromzähler.

Europa zählt zu den fortschrittlichsten Regionen und verfügt über eine der größten Rohölraffinerien der Welt.Der Bedarf an neuen Projekten und Raffinerieerweiterungen hat aufgrund des jüngsten Rohölpreisverfalls deutlich zugenommen. Ein Schlüsselfaktor für die Einführung von Big-Data-Analysen in Europa ist die hohe industrielle Aktivität und die bedeutende Rolle des Energiesektors in der Region. Der Einsatz von Big-Data-Analysen im Energiesektor befindet sich noch in der Entwicklung und ist abhängig von der breiten Akzeptanz intelligenter Stromzähler. Die Nachfrage aus dem Energiesektor dürfte in den kommenden Jahren jedoch enorm sein. Das kürzlich von der britischen Regierung gestartete Programm zur Einführung intelligenter Stromzähler zielt darauf ab, mehr als 53 Millionen herkömmliche Stromzähler zu ersetzen.GaszählerBis 2020 sollen mehr als 30 Millionen Wohngebäude mit intelligenten Stromzählern ausgestattet sein. British Gas, ein Tochterunternehmen von Centrica und einer der größten Energieversorger des Landes, gab an, bereits rund 5,6 Millionen intelligente Stromzähler in Privathaushalten installiert zu haben und plant, landesweit 590.000 weitere einzuführen. All diese Faktoren fördern das Marktwachstum.

In Lateinamerika gewinnt der Markt für Big-Data-Analysen zunehmend an Bedeutung, da Unternehmen die Vorteile der Implementierung von Big-Data-Lösungen immer besser verstehen. Mexiko und Brasilien haben bei der Einführung intelligenter Stromzähler in der Region eine Vorreiterrolle eingenommen. AES Eletropaulo, Eletrobras, Light, Celpa und andere brasilianische Energieversorger haben mit intelligenten Zählern experimentiert – von kleinen Projekten bis hin zur Installation von Millionen von Zählern. Darüber hinaus verzeichnet die Region verstärkte staatliche Förderprogramme und lokale Investitionen ausländischer Energieunternehmen in Big-Data-Analysen. So investierte beispielsweise EMC 100 Millionen US-Dollar in ein neues Forschungs- und Entwicklungszentrum in Rio de Janeiro, das sich auf Big Data spezialisiert hat, um den Bedarf der Ölindustrie an großen Datenmengen zu decken. Das Zentrum bietet Lösungen und Dienstleistungen zur Speicherung, Verwaltung, zum Schutz und zur Analyse der verfügbaren Informationen.

Im Nahen Osten und in Afrika werden die Vereinigten Arabischen Emirate, Saudi-Arabien und Katar aufgrund ihrer sich verbessernden Wirtschaftslage und des zunehmenden Technologieeinsatzes voraussichtlich den regionalen Markt dominieren. Saudi-Arabien treibt die digitale Transformation weiter voran, indem es seine Wirtschaft im Rahmen seiner Vision 2030 diversifiziert.Neom, das Megastadtprojekt des Königreichs im Wert von 500 Milliarden US-DollarEs wird erwartet, dass innovative Technologien wie Big-Data-Analysen, IoT-Geräte und erneuerbare Energien stark integriert werden.

Segmentanalyse

Der globale Markt für Big-Data-Analysen im Energiesektor ist nach Anwendungsgebieten segmentiert.

Basierend auf der Bewerbung,Der globale Markt für Big-Data-Analysen im Energiesektor ist in die Bereiche Netzbetrieb, intelligente Messtechnik sowie Anlagen- und Personalmanagement unterteilt.

Der Bereich Netzbetrieb dominiert den Weltmarkt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein jährliches Wachstum von 10,38 % verzeichnen. Der weltweite Energiebedarf steigt. Laut der Internationalen Energieagentur (IEA) wird der Energiebedarf zwischen 2005 und 2030 voraussichtlich um 55 % steigen, von 11,4 Milliarden Tonnen Öläquivalent auf 17,7 Milliarden Tonnen. Da erneuerbare Energiequellen wie Solarenergie Strom in das Netz einspeisen, können Energieversorger mithilfe von Lastmanagement-Analysen den optimalen Zeitpunkt für die Freigabe dieser Energiequellen während Bedarfsspitzen bestimmen. Moderne Industriesysteme sind stark von Datenanalysen abhängig. Um die Elektrifizierung angesichts des zunehmenden Anteils erneuerbarer Energien zu beschleunigen, sind intelligente Stromnetze und Supergrids praktikable Lösungen.

Intelligente Stromnetze entwickeln sich in Indien zu einem wichtigen Anwendungsfall für Big Data und Analytik. Sie zählen zu den bedeutendsten Zukunftstechnologien, da sie große Datenmengen von zahlreichen Sensoren im Stromnetz erfassen und so ein effizientes Ressourcenmanagement ermöglichen. Dies ist insbesondere im Energiesektor von Vorteil, wo Ressourcen wie Strom zwar nicht zuverlässig gespeichert, aber auch nicht unterproduziert werden können; ein effizientes Ressourcenmanagement ist daher unerlässlich.

Der Big-Data-Analyseansatz für intelligente Stromzähler umfasst Aspekte wie Netzbetrieb, Außendienst, Ressourcenplanung, Kundenerlebnis und die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen. Die generierten Daten verbessern die Bedarfsplanung und -prognose, was das Marktwachstum voraussichtlich beschleunigen wird. Big-Data-Analysen in intelligenten Stromzählern tragen außerdem zur Vorhersage des Energieverbrauchs bei, was für die Steuerung von Angebot und Nachfrage sowie die Reduzierung von Energieverschwendung entscheidend ist. Die große Anzahl installierter intelligenter Stromzähler kann enorme Datenmengen generieren. Wenn beispielsweise ein intelligenter Stromzähler alle halbe Stunde Daten aufzeichnet, ergibt sich bei zwanzig Millionen intelligenten Stromzählern innerhalb eines Jahres eine Anzahl von 3,5 × 10¹¹ Datensätzen.

Die Vielfalt und Beschaffenheit von Smart-Meter-Daten (z. B. Verbrauchsdaten, Störungs- und Ausfallinformationen sowie Preisinformationen) führen zu heterogenen Daten aus verschiedenen Quellen. Daher weisen Smart-Meter-Daten Merkmale von Big Data auf, wie z. B. großes Volumen und hohe Heterogenität. Um Echtzeitanalysen zu ermöglichen, müssen Smart-Meter-Daten schnell verarbeitet und analysiert werden.

Weitere Anwendungsbereiche umfassen Anlagen- und Personalmanagement. Das intelligente Stromnetz schafft neue und komplexere Anlagenklassen wie Hardware, Firmware, Software, Kommunikationssysteme und Speicherkapazitäten. Da sich die Einführung intelligenter Technologien beschleunigt und zahlreiche Projekte Millionen intelligenter Endgeräte (IEDs) im gesamten Stromnetz hervorbringen, ist das zu verwaltende Anlagenvolumen beispiellos. Anlagenmanagement (AM) ist für Unternehmen mit einer hohen Anlagenkonzentration unerlässlich. Darüber hinaus sollten Unternehmen den Einsatz intelligenter Anlagenmanagementmodelle priorisieren, die auf regulatorischen Anforderungen, der Kritikalität von Anlagen und anderen Faktoren basieren, um die operative Leistung zu verbessern. Diese Modelle basieren auf Big-Data-Analysen und künstlicher Intelligenz.

Ebenso werden Big-Data-Analyse-Tools (BDA) häufig in die APM-Software integriert. Einige von Schneider Electric APM erfasste Statistiken umfassen eine 20%ige Steigerung der Anlagenverfügbarkeit, eine 20%ige Senkung der Betriebs- und Wartungskosten, eine 35%ige Reduzierung der Lagerkosten und eine 20%ige Steigerung der Mitarbeitereffizienz.