Die Bereitstellung von Daten für Nutzende kann ein effektiver Weg sein, anschaulich Informationen zur Verfügung zu stellen. Damit können Transparenz gewährleistet, Verhaltensänderungen herbeigeführt oder auch Kontrolle ausgeübt werden.
Grundsätzlich ist rückblickend die Analyse aufschlussreich, welche Daten für eine längere Betriebsphase tatsächlich einen Nutzen bringen. Als Beispiel seien Feedb
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acksysteme genannt, die Nutzenden Einblicke in Verbräuche, Handlungsmuster oder Betriebsdaten geben. Mit einer kontinuierlichen hoch aufgelösten Datenbereitstellung können gerade in der Initialphase das Überdenken von Verbrauchsmustern oder auch technische Veränderungen erreicht werden. Längerfristig können oftmals aber nur noch geringe Effekte angestoßen werden, weil das Interesse nicht aufrechterhalten werden kann oder auch Potenziale ausgeschöpft sind. Studien, die die längerfristigen Auswirkungen von Feedback-System auf den Energieverbrauch untersucht haben, kommen zu sehr unterschiedlichen und teils konträren Ergebnissen, so dass die Analyse der längerfristigen Effekte aufschlussreich sein kann (siehe bspw. Aretz et al. (2022), Tiefenbeck et al. (2019))
Mit einer Evaluierung der Routinen von den Nutzenden kann abgeschätzt werden, wie das Angebot genutzt wird und auch, mit welcher Datenbereitstellung langfristig noch Effekte erzielt werden. Dies kann beispielsweise durch eine Auswertung der Anzahl der Aufrufe einer Website geschehen oder durch eine Befragung, die auch qualitative Erkenntnisse geben kann, welche Daten im Detail genutzt werden.
Suffizienzmaßnahmen:
Daraus können verschiedene Suffizienzmaßnahmen abgeleitet werden, die insgesamt das Datenvolumen reduzieren können:
Die Erfassung der Daten kann reduziert werden, wenn Daten keinen zusätzlichen Nutzen bringen bzw. die Informationen von den Nutzenden nicht nachgefragt werden. Damit kann die Anzahl der Messstellen minimiert werden.
Die Verarbeitung bzw. Aufbereitung der Daten kann vereinfacht werden. Dies kann bei rechenintensiven Datenverarbeitungsschritten besonders wirksam sein, zum Beispi
el bei den so genannten NILM-Algorithmen (Non-intrusive Load Monitoring), mit denen Gesamtverbrauchsdaten auf einzelne Geräte aufgrund ihrer charakteristischen Muster zurückgeführt werden.
Die Frequenz der Datenerfassung kann herabgesetzt werden, wenn eine hoch aufgelöste Datenerfassung keine Wirkung erzielt oder nicht auf Interesse stößt. Auch können nach Einführung eines digitalen Angebots hoch aufgelöste und aufbereitete Daten bereitgestellt werden, die dann nach einer Initialphase mit einer niedrigeren Frequenz als Default-Einstellung fortgeführt werden. Die Phasen der hochaufgelösten Datenerfassung können turnusmäßig oder auf Nachfrage wiederholt werden.