Selbstlernende Big-Data-Analysen für intelligentes Energiemanagement

Selbstlernende Big-Data-Analysen für intelligentes Energiemanagement Schwerpunkt | Selbstlernende Big-Data-Analysen Selbstlernende Big-Data-Analysen für intelligentes Energiemanagement Was im Kinderzimmer (leider?) zum täglichen Leben gehört, dringt auch immer stärker in die Geschäftswelt ein: Unmengen von Daten werden gesammelt (hier über soziale Netzwerke) und eröffnen damit neue Möglichkeiten der intelligenten Datenanalyse. Diese Veränderungen zeigen sich auch und gerade in der Energie- wirtschaft. Britta Hilt und Richard Martens 26 Wirtschaftsinformatik & Management 3 | 2015 Schwerpunkt | Selbstlernende Big-Data-Analysen Die Energiebranche wird zukünftig umso mehr von Big-Data-Verarbeitung und -Mehrwertdiensten profitieren, auch wenn die Smart Meter, die intel- ligenten Stromverbrauchszähler, ihren flächendeckenden Siegeszug noch vor sich haben. Die Vorbereitungen der großen Energieversorger und innovati- ven Stadtwerke laufen auf Hochtouren: Zukunftsweisende Projekte entlang der gesamten Wertschöpfungskette profitieren von neuen Data-Mining-Ver- fahren, um die Energie(bereitstellungs)kosten zu reduzieren und den Ver- braucher mit verbesserten Energieeffizienz-Dienstleistungen auch zukünf- tig an sich binden zu können. Selbstlernende Big -Data-Analyseverfahren Britta Hilt erbringen erstaunliche Ergebnisse, was sowohl die Planbarkeit in Bereichen ist Geschäftsführende Gesellschafterin mit starken Störfaktoren, als auch den effizienteren Einsatz der Energie an- Marketing und Vertrieb bei der IS Predict geht. Zukunftsweisende Big-Data-Analyseprojekte werden zukünftig einen GmbH in Saarbrücken. wichtigen Beitrag zur Reduzierung der Energiekosten liefern, und das so- E-Mail: Britta.Hilt@ispredict.com wohl auf der Erzeugerseite http://www.deepdyve.com/assets/images/DeepDyve-Logo-lg.png Wirtschaftsinformatik & Management Springer Journals

Selbstlernende Big-Data-Analysen für intelligentes Energiemanagement

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Publisher
Gabler Verlag
Copyright
Copyright © 2015 by Springer Gabler
Subject
Economics / Management Science; IT in Business
ISSN
1867-5905
eISSN
1867-5913
D.O.I.
10.1007/s35764-015-0534-9
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Abstract

Schwerpunkt | Selbstlernende Big-Data-Analysen Selbstlernende Big-Data-Analysen für intelligentes Energiemanagement Was im Kinderzimmer (leider?) zum täglichen Leben gehört, dringt auch immer stärker in die Geschäftswelt ein: Unmengen von Daten werden gesammelt (hier über soziale Netzwerke) und eröffnen damit neue Möglichkeiten der intelligenten Datenanalyse. Diese Veränderungen zeigen sich auch und gerade in der Energie- wirtschaft. Britta Hilt und Richard Martens 26 Wirtschaftsinformatik & Management 3 | 2015 Schwerpunkt | Selbstlernende Big-Data-Analysen Die Energiebranche wird zukünftig umso mehr von Big-Data-Verarbeitung und -Mehrwertdiensten profitieren, auch wenn die Smart Meter, die intel- ligenten Stromverbrauchszähler, ihren flächendeckenden Siegeszug noch vor sich haben. Die Vorbereitungen der großen Energieversorger und innovati- ven Stadtwerke laufen auf Hochtouren: Zukunftsweisende Projekte entlang der gesamten Wertschöpfungskette profitieren von neuen Data-Mining-Ver- fahren, um die Energie(bereitstellungs)kosten zu reduzieren und den Ver- braucher mit verbesserten Energieeffizienz-Dienstleistungen auch zukünf- tig an sich binden zu können. Selbstlernende Big -Data-Analyseverfahren Britta Hilt erbringen erstaunliche Ergebnisse, was sowohl die Planbarkeit in Bereichen ist Geschäftsführende Gesellschafterin mit starken Störfaktoren, als auch den effizienteren Einsatz der Energie an- Marketing und Vertrieb bei der IS Predict geht. Zukunftsweisende Big-Data-Analyseprojekte werden zukünftig einen GmbH in Saarbrücken. wichtigen Beitrag zur Reduzierung der Energiekosten liefern, und das so- E-Mail: Britta.Hilt@ispredict.com wohl auf der Erzeugerseite

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Wirtschaftsinformatik & ManagementSpringer Journals

Published: Jun 1, 2015

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