Handel
im Wandel

Der Energiehandel unterscheidet sich vom Börsengeschäft mit klassischen Finanzprodukten wie etwa Aktien in einem wichtigen Punkt: der Vielfalt und Komplexität der Faktoren, die den Preis für eine Kilowattstunde zu einem bestimmten Zeitpunkt bestimmen. Denn diese Faktoren reichen von der politischen Lage im Nahen Osten über die freie Netzkapazität der internationalen Stromnetze bis hin zu Wettervorhersagen für verschiedene Regionen.

Als Reaktion darauf haben sich mehrere Unternehmen aus dem Energiesektor zum Ziel gesetzt, Systeme zu entwickeln, die all diese Informationen in einer zentralen Plattform zusammenführen. Hier können dann all die unterschiedlichen Daten abgerufen und kohärent analysiert werden.

Vorhersage über 40 Jahre

In diesem Marktumfeld haben wir mit einem führenden europäischen Energieunternehmen zusammengearbeitet, um eine solche Plattform zu entwickeln. Konkret sollte das System über spezifische Schnittstellen automatisch alle notwendigen Daten von Börsen, Wetterstationen, Netzbetreibern und anderen Quellen erfassen. Anschließend mussten die Daten in einen zentralen Data Hub integriert werden.

In diesem Hub sollten die Informationen weiterverarbeitet werden, um aktuelle Echtzeitanalysen vorzunehmen und Preisvorhersagen für einen Zeitraum von bis zu 40 Jahren zu erstellen. Eine derart langfristige Perspektive ist etwa bei Planungsfragen wie Investitionen in Kraftwerke nötig. Aufgrund verschiedener Komplexitäten ist der Aufbau eines solch umfassenden Systems eine Mammutaufgabe, an der zuvor bereits drei andere Unternehmen gescheitert waren.

Wir haben dafür ein Team von bis zu 20 Experten auf unsere Büros in Hamburg, München und Wrocław sowie auf drei europäische Büros unseres Kunden verteilt. Gemeinsam entwickelten sie den Data Hub mit drei zentralen Bausteinen: einer zentralen Datenbank, einem Service-Layer mit individuellen Zugriffsrechten, die festlegen, wer wann welche Daten abrufen und bearbeiten darf, und einem Analysekern mit Matlab-Software, um zuvor entwickelte Modelle auszuführen. Ein Experte, der für die Erstellung der Modelle verantwortlich war, ist unser Senior Business Analyst Rupert Hughes.

„Das Projekt hatte eine faszinierende Verbindung aus Energiehandel, Analytics, Data Management und IT. Für mich mit meinem Finanz-Hintergrund war es spannend die Ähnlichkeiten und Unterschiede des Energiemarkes mit der Finanzindustrie zu analysieren.”

Rupert Hughes, Senior Business Analyst

Auf die technische Grundlage des Data Hub setzten wir drei weitere Elemente: ein Feed Framework, das automatisch Daten aus neu angeschlossenen Quellen integriert. Zweitens, einen Datenkatalog, der es allen Beteiligten ermöglicht, gemeinsam Daten zu erfassen, zu organisieren und anzureichern, was die Suche nach neuen Erkenntnissen, die Daten-Verwaltung und gemeinsame Modellentwicklung erleichtert. Schließlich entwickelten wir gemeinsam eine Bibliothek mit quantitativen Modellen. Sie bietet verschiedene, speziell angepasste Algorithmen für das Analyse- und Handelsgeschäft unseres Kunden.

Neben der Verwaltung von Daten und Modellen ging es auch um deren optimierte Verarbeitung. Dafür automatisierten wir viele Schritte bei der Integration und Verarbeitung abgeleiteter Marktdaten sowie für Bewertungen und für die Risikoanalyse. Diese Automatisierung hat zentrale, tägliche Prozesse unseres Kunden zugleich vereinfacht, stabilisiert und beschleunigt.

Noch wichtiger als diese technische Optimierung ist allerdings die strategische Stärkung unseres Kunden. Denn unsere Arbeit unterstützte ihn bei seiner Transformation hin zu einer datengetriebenen Organisation. Insbesondere der Aufbau einer einheitlichen und kohärenten Datenplattform für das gesamte Unternehmen hat die Kooperation zwischen verschiedenen Abteilungen verbessert.

Darüber kommt unser Kunde dank des einfachen Datenzugriffs leichter zu neuen Erkenntnissen über Veränderungen und Interdependenzen auf dem Markt. Das macht ihn resilienter und ermöglicht es ihm, sein Handelsgeschäft für künftige Herausforderungen besser strategisch zu positionieren.