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

Loading next page...
 
/lp/springer_journal/selbstlernende-big-data-analysen-f-r-intelligentes-energiemanagement-8ifopA0YP7
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
Publisher site
See Article on Publisher Site

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

Journal

Wirtschaftsinformatik & ManagementSpringer Journals

Published: Jun 1, 2015

There are no references for this article.

You’re reading a free preview. Subscribe to read the entire article.


DeepDyve is your
personal research library

It’s your single place to instantly
discover and read the research
that matters to you.

Enjoy affordable access to
over 18 million articles from more than
15,000 peer-reviewed journals.

All for just $49/month

Explore the DeepDyve Library

Search

Query the DeepDyve database, plus search all of PubMed and Google Scholar seamlessly

Organize

Save any article or search result from DeepDyve, PubMed, and Google Scholar... all in one place.

Access

Get unlimited, online access to over 18 million full-text articles from more than 15,000 scientific journals.

Your journals are on DeepDyve

Read from thousands of the leading scholarly journals from SpringerNature, Elsevier, Wiley-Blackwell, Oxford University Press and more.

All the latest content is available, no embargo periods.

See the journals in your area

DeepDyve

Freelancer

DeepDyve

Pro

Price

FREE

$49/month
$360/year

Save searches from
Google Scholar,
PubMed

Create lists to
organize your research

Export lists, citations

Read DeepDyve articles

Abstract access only

Unlimited access to over
18 million full-text articles

Print

20 pages / month

PDF Discount

20% off