



Untersuchung von Methoden zur Verarbeitung großer Mengen an Energiedaten (Zeitreihen, IoT-/Maschinendaten, PV-/Lastdaten, Submetering) Analyse bestehender Systeme und Datenflüsse im Unternehmen inkl. Architektur, Schnittstellen, Skalierbarkeit und Datenqualität Marktanalyse verfügbarer Softwarelösungen (z. B. Time-Series-Datenbanken, ETL/Streaming, BI-/Analytics, Energiemanagement-Software) mit Bewertungskriterien Konzeption eines Zielbilds für die Energiedatenverarbeitung: Datenmodell, IT-Architektur, KPIs, Plausibilitätsprüfungen, Automatisierung von Reporting und Dashboards Proof-of-Concept für ausgewählte Komponenten (z. B. Datenpipeline, KPI-Berechnung, Anomalieerkennung, Visualisierung) Dokumentation der Ergebnisse und klare Handlungsempfehlungen für die Umsetzung