Daten als kritische Infrastruktur: Der blinde Fleck vieler Versorger

Wenn wir über die Digitalisierung der Energiewende sprechen, dreht sich die Diskussion meist um Smart Meter Rollouts und Redispatch 2.0. Doch ein zentrales Problem wird oft übersehen: Die Art und Weise, wie Stadtwerke und Verteilnetzbetreiber (VNBs) ihre Daten strukturieren und speichern.

In der Praxis erleben wir häufig ein erschreckendes Bild: Historisch gewachsene IT-Landschaften, in denen Stammdaten in proprietären Silos gefangen sind. Ein klassisches Beispiel ist das Marktstammdatenregister (MaStR). In anonymisierten Audits bei mittelständischen Versorgern stellen wir regelmäßig fest, dass die intern geführten Anlagenstammdaten massiv von den MaStR-Einträgen abweichen. Die Folge: Ineffiziente Prozesse, fehlerhafte Abrechnungen und ein massiver manueller Korrekturaufwand.

Hier setzt das Konzept von a²mdm (Autonomous AI Machine Data Management) an. Es geht nicht nur darum, Daten von A nach B zu schieben, sondern sie semantisch so aufzubereiten, dass sowohl Maschinen als auch KI-Agenten sie fehlerfrei und kontextbezogen verarbeiten können.

Regulatorischer Druck: KRITIS und der EU AI Act

Die Anforderungen an die IT-Sicherheit und das Datenmanagement steigen rasant. Für Betreiber kritischer Infrastrukturen (KRITIS) ist der Nachweis einer sicheren und resilienten Datenhaltung längst Pflicht. Doch mit dem EU AI Act kommt eine neue Dimension hinzu: Wer KI-Systeme (wie z.B. Prognosemodelle für Netzlasten) einsetzt, muss die Transparenz und Qualität der Trainingsdaten nachweisen können.

Wenn ein Stadtwerk seine Daten in geschlossenen Systemen eines einzelnen Herstellers (Vendor-Lock-in) hält, wird dieser Nachweis zur Herkulesaufgabe. Die Blackbox-Systeme vieler etablierter Softwareanbieter im Energiemarkt erschweren oder verhindern den exportierbaren und auditierbaren Zugriff auf historische Stammdatenhistorien.

Die wissenschaftliche Basis: FAIR Data und OEO

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, greift a²mdm auf etablierte wissenschaftliche Prinzipien zurück:

1. FAIR Data Principles: Daten müssen Findable (auffindbar), Accessible (zugänglich), Interoperable (interoperabel) und Reusable (wiederverwendbar) sein. a²mdm zwingt IT-Systeme dazu, Stammdaten (etwa von EEG-Anlagen oder Zählern) genau nach diesen Prinzipien zu versionieren.
2. Open Energy Ontology (OEO): Um Interoperabilität zu gewährleisten, reicht es nicht, APIs bereitzustellen. Die Systeme müssen dieselbe "Sprache" sprechen. Durch die Einbindung von Konzepten aus der Open Energy Ontology stellt a²mdm sicher, dass eine "Photovoltaikanlage" oder ein "Zählpunkt" systemübergreifend exakt dieselbe semantische Bedeutung hat.

Der Ausweg aus dem Vendor-Lock-in

Der wirtschaftliche Schaden durch Vendor-Lock-in ist bei vielen Versorgern immens. Jeder Systemwechsel, jedes neue Prognose-Tool wird zum millionenschweren IT-Projekt, weil die Datenmigration an proprietären Formaten scheitert.

Mit dem Cernion-Ansatz und a²mdm drehen wir dieses Paradigma um: Die Datenhoheit geht zurück an das Stadtwerk. Durch die Nutzung offener, graphenbasierter Datenstrukturen und intelligenter Agenten, die Inkonsistenzen (wie die erwähnten MaStR-Abweichungen) autonom identifizieren und bereinigen, schaffen wir eine zukunftssichere, KI-ready Dateninfrastruktur.

Fazit: Wer heute seine Energiedaten nicht FAIR und ontologiebasiert aufstellt, wird morgen an den regulatorischen Anforderungen scheitern und übermorgen von den Kosten seiner Legacy-IT erdrückt.