Chancen und Herausforderungen durch Big Data für das Controlling im Bereich der Energiewirtschaft

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich BWL - Controlling, Note: 3, Hochschule Mainz, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Arbeit konzentriert sich auf die Energiewirtschaft in Deutschland und innerhalb dieser in erster Linie auf den Kernbereich Stromversorgung. Eingangs werden die Begriffe Big Data, Controlling und Energiewirtschaft definiert. Darauf folgend werden zunächst allgemein Auswirkungen des Technologiefortschrittes und der geänderten Rahmenbedingungen für die verschiedenen Wertschöpfungsstufen der Energiewirtschaft betrachtet und bezogen auf die Relevanz von Big Data untersucht. Ferner wird schrittweise auf Basis der bis dahin geschaffenen Grundlagen die Fragestellung der Arbeit untersucht. Darauf aufbauend wird ein Vorgehensmodell sowie Erfolgsfaktoren und Risiken bei der Implementierung von Big Data-Lösungen beschrieben. Danach geht es um die Veränderungen des Rollenprofiles des Controllers und seiner Instrumente vor diesem Hintergrund. Schließlich werden die bis dahin aufgearbeiteten Informationen kombiniert um spezifische Aufgaben eines Controllingbereiches in einem energiewirtschaftlichen Unternehmen abzuleiten. Die Aufmerksamkeit der durch Industrie geprägten Branchen war bezüglich Produktion und Vermarktung lange Zeit nur im geringen Maße auf das Internet gerichtet. Dies ändert sich durch die Entwicklung modernster Sensortechnologien, der Vernetzung von Produktionsmaschinen und Endgeräten, veränderter Speichertechnologien und leistungsfähigeren IT-Infrastrukturen. Man spricht aufgrund der neuen Dimension der Digitalisierung und der umfangreichen Auswirkungen dessen von einer neuen industriellen Revolution - der Industrie 4.0. Gleichzeitig erhöht sich die Elastizität der Nachfrage durch vorausschauende und flexiblere Analyse- und Planungssysteme. Der Begriff Big Data beschreibt allerdings nicht nur die Vermehrung von Datenmengen durch die beschriebenen Umstände. Auch umfasst er die Herausforderungen, Methoden und Technologien zur Gewinnung und Nutzung entscheidungsrelevanter Erkenntnisse aus unterschiedlichen Datenquellen, die dadurch erschwert werden, dass diese massenhaften Informationen schnell veränderlich und mit herkömmlichen Datenbanktechniken kaum beherrschbar sind.