RWE Production Data

Die Situation:

RWEs Stromproduktion ist komplex. Hunderte Anlagen unterschiedlicher Typen: Wind- und Wasserkraft, Photovoltaik, Biomasse, Gas, Kohle. Jede Anlage hat eigene Charakteristiken, unterschiedliche Auslastungen, verschiedene Blockleistungen. Die Daten ändern sich minütlich.

Die Herausforderung:

Wie macht man diese Komplexität verständlich? Für Energie-Profis genauso wie für die interessierte Öffentlichkeit. 

Standard-Dashboards zeigen die Daten entweder zu detailliert oder verkommen zur statischen Übersichtsseite. Die nackten Zahlen in Form von Excel-Tabellen sind umfangreich aber für die meisten Nutzer nicht interessant genug. 

Die Folge:

Ohne richtige Aufbereitung bleibt Transparenz ein leeres Versprechen. Daten sind da aber niemand kann sie nutzen. Das Vertrauen in die Transparenz-Initiative leidet.

Die Situation:

Als internationales Unternehmen betreibt RWE weltweit Anlagen zur Stromerzeugung. Die Produktionsdaten kommen daher nicht aus einer zentralen Quelle. Dazu kommen RWE-interne Systeme für zusätzliche Detailinformationen. 

Die Herausforderung:

Diese heterogenen Datenströme müssen normalisiert, aggregiert und synchronisiert werden. Ohne dass Inkonsistenzen entstehen. Ohne Beeinflussung der Quellen untereinander. Ohne dass unbeabsichtigte Datenänderungen das System zum Stillstand bringen.

Die Folge:

Ohne robuste Datenintegration: Unvollständige Informationen, inkonsistente Darstellungen und Vertrauensverlust bei Nutzer:innen.

Die Situation:

RWE baut kontinuierlich neue Produktionsanlagen. Windparks kommen hinzu. Solaranlagen werden in Betrieb genommen. Die Anzahl der Dispatcher wächst.

Die Herausforderung:

Das System muss skalieren können, ohne dass bei jeder neuen Anlage die Architektur angepasst werden muss. Neue Datenquellen müssen einfach integrierbar sein. Die Performance darf nicht leiden, wenn die Datenmenge wächst. Die User Experience muss konsistent bleiben, egal wie viele Anlagen dargestellt werden.

Hardcodierte Lösungen funktionieren nicht. Manuelle Konfiguration pro Anlage ist nicht wartbar. Das System muss dynamisch mit neuen Anlagen umgehen können.

Die Folge:

Ohne durchdachte Skalierungs-Architektur: Wartungsaufwand explodiert, Performance-Probleme bei wachsender Datenmenge, lange Time-to-Market für neue Anlagen.

Die Situation:

Die Plattform ist öffentlich zugänglich. Nicht nur interne Nutzer, sondern potenziell Millionen Interessierte können zugreifen. Traffic-Spitzen sind etwa bei Energiekrise-Berichterstattung in den Medien oder bei besonders relevanten Wetterereignissen unvorhersehbar.

Die Herausforderung:

Wie baut man eine Plattform, die gleichzeitig schnell, stabil und skalierbar ist? Die auch bei Traffic-Spitzen nicht zusammenbricht? Die Echtzeit-Daten mit kurzer Latenz liefert? Die trotzdem kosteneffizient betrieben werden kann?

Die Folge:

Ohne Performance-Optimierung: Langsame Ladezeiten frustrieren Nutzer:innen, Abstürze bei Traffic-Spitzen schaden dem Image, hohe Infrastruktur-Kosten.