Deinland Solar beschleunigt die Anwendungsentwicklung mit Oracle Autonomous Database 23ai

Deinland Solar ist ein deutsches Startup im Bereich Solarenergie, das sich auf die Installation von Solaranlagen auf Gewerbedächern und geeigneten Freiflächen spezialisiert hat. Das Unternehmen nutzte Oracle APEX in Verbindung mit Oracle Autonomous Database 23ai, um die Mapping- und Analyseanwendung ENIGNUM zu entwickeln. Diese unterstützt Vertriebsteams dabei, in ganz Deutschland geeignete Standorte für Solaranlagen zu identifizieren. Durch die Integration räumlicher Daten, Energiedaten sowie staatlich bereitgestellter Informationen zu Immobilienwerten und Eigentumsverhältnissen können detaillierte Karten angezeigt, bestimmte Gebäude vergrößert und das Solarpotenzial anhand von Dachmerkmalen, Energieverbrauch und möglichen Kosteneinsparungen bewertet werden. Die KI- und Oracle Spatial-Funktionen der Autonomous Database 23ai ermöglichen schnelle Datenaktualisierungen und Abfragen großer Geodatenbestände, um die Kundenansprache und Angebotserstellung zu beschleunigen.

Deinland Solar entwickelte die ENIGNUM-Anwendung mit Oracle APEX und setzte dabei auf Oracle Autonomous Database 23ai auf Oracle Cloud Infrastructure (OCI), um die KI-gestützte Echtzeitverarbeitung komplexer Daten in unterschiedlichsten Formaten zu ermöglichen. Dazu zählen detaillierte Grundstücks- und Katasterdaten, spezifische Gebäude- und Dachmerkmale sowie präzise geografische Lage- und Strukturdaten. Mithilfe der Oracle Spatial-Funktionen in der Autonomous Database 23ai konnte das Unternehmen die enormen Mengen an Geodaten und technischen Daten in ENIGNUM schnell verarbeiten. Auch die Funktionen AI Vector Search und Select AI in Autonomous Database 23ai weckten das Interesse des Unternehmens. Deinland plant, damit große Sprachmodelle (LLMs) an interne Datenquellen anzubinden, um fundierte Geschäftseinblicke zu gewinnen. Deinland möchte Retrieval-Augmented Generation (RAG) einsetzen, um große Sprachmodelle (LLMs) mit Unternehmensdaten zu versorgen und gleichzeitig die Vertraulichkeit dieser internen Informationen zu wahren.

Deinland Solar erzielte mit Oracle Autonomous Database 23ai auf OCI die notwendige Skalierbarkeit für sein Wachstum. Das Unternehmen kann enorme Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit und nahezu ohne Wartungsaufwand verarbeiten. Deinland entwickelte die ENIGNUM-Anwendung mit Oracle APEX, einer Low-Code-Entwicklungsplattform, die in Autonomous Database 23ai enthalten ist. Mit Oracle APEX konnte das Unternehmen problemlos eine generative KI-gestützte, dialogorientierte Benutzeroberfläche in die Anwendung integrieren. Autonomous Database 23ai vereinfachte die Datenbankverwaltung und automatisierte rund 95 % aller DBA-Aufgaben. Dieser Ansatz ermöglichte es der Ein-Personen-Entwicklungsabteilung, eine komplexe Anwendung wesentlich schneller und mit deutlich geringerem Aufwand als mit traditionellen Methoden zu realisieren.

Mit ENIGNUM auf Autonomous Database 23ai können Vertriebsteams nun vielversprechende Solarprojekte identifizieren und Unternehmen gezielte Empfehlungen geben. ENIGNUM verarbeitet dabei komplexe Daten aus mehreren Dimensionen: Es verfolgt neue Solarmodulinstallationen, überwacht bodengestützte elektrische Infrastrukturen wie Freileitungen und Umspannwerke, analysiert Netzanschlüsse und führt detaillierte Aufzeichnungen zur Energieerzeugung sowie zur Leistungsfähigkeit der Kundenanlagen. Die Anwendung nutzt staatliche APIs für den Zugriff auf Katasterinformationen und zur Erfassung räumlicher Daten. Diese Datenbasis stellt sicher, dass Vertriebsmitarbeitende stets mit präzisen und offiziellen Informationen arbeiten, wenn sie Empfehlungen aussprechen. Die Oracle Spatial-Funktionen von Autonomous Database 23ai boten Deinland Solar eine zentrale Datenquelle und ermöglichten die schnelle Verarbeitung und Nutzung umfangreicher Datensätze, darunter 150 Millionen räumliche Objekte innerhalb der Datenbank. Da sich räumliche Daten im Laufe der Zeit ändern und regelmäßig aktualisiert werden müssen, konnte Deinland Solar bei Bedarf problemlos neue Daten integrieren – in Spitzenzeiten wurden täglich bis zu 30 Millionen räumliche Objekte aktualisiert.

Das Startup erwägt den Einsatz von AI Vector Search, um Dachformen noch präziser zu klassifizieren und zu analysieren, indem räumliche und visuelle Daten in Vektoreinbettungen umgewandelt werden. Darüber hinaus plant Deinland Solar den Einsatz von OCI Vision, um mithilfe KI-gestützter Bilderkennung Standorte von Solarmodulen, bodengestützte Infrastrukturen und Stromleitungen zu erfassen und zu kategorisieren. Diese Funktionen würden ENIGNUM befähigen, visuelle Daten – wie z. B. Satellitenbilder von Gebäuden – zu analysieren und daraus präzise Informationen wie Form, Größe und Ausrichtung eines Dachs zu ermitteln.

Außerdem prüft das Unternehmen den Einsatz von Autonomous Database Select AI in Verbindung mit RAG, um eine neue Benutzeroberfläche zu entwickeln, über die sich Chatbot-ähnliche Fragen an die firmeneigenen Datenquellen stellen lassen. Dieses Tool soll Vertriebsmitarbeitern den Zugriff auf Informationen zu Dachmerkmalen und Solarpotenzial deutlich erleichtern.