Data management : les bonnes données pour le bon usage – Retour d’expérience sur un projet de gestion des fluides

Il n’est pas toujours évident de savoir quelles données utiliser pour mettre en place une politique de gestion des fluides efficace. Dans cet article, Datanergy s’intéresse aux 4 grands types de données existantes à collecter en priorité et à leurs enjeux.

Les données patrimoniales

Les données patrimoniales sont par définition les données relatives au patrimoine, c’est-à-dire au parc immobilier géré.

Les données patrimoniales regroupent de manière non exhaustive les données suivantes :

  • Surfaces des immeubles et des lots ;
  • États locatifs mensuels comprenant entre autres les surfaces louables et les surfaces louées, la description des lots, etc. ;
  • Caractéristiques techniques des actifs comprenant notamment l’année de construction, le type de production CVC, etc. ;
  • Informations prestataires comprenant notamment le nom des prestataires, la durée et la nature des contrats, etc. ;
  • Données d’identification des immeubles comprenant l’identifiant de l’immeuble, son nom, son adresse, etc.

Les données comme les surfaces permettent de calculer la consommation surfacique (kWh/m2) et de comparer les bâtiments d’un même parc immobilier entre eux afin de distinguer les bons des mauvais élèves. Les caractéristiques techniques des actifs aident à comprendre la cause des anomalies quand elles sont détectées et à prioriser les travaux de rénovation à mettre en place au sein d’un parc immobilier.

À lire également : L’obligation de rénovation énergétique des bâtiments fait son grand come-back !

Les données de fluides

Les données de fluides sont toutes les données en rapport avec la consommation de fluides. Ces données concernent aussi bien l’électricité que le gaz naturel, le chauffage et le froid urbain, la chaleur et le froid interne, l’eau mais aussi les déchets.

Les données de fluides regroupent de manière non exhaustive les données suivantes :

  • Factures collectées pour les contrats afférents aux parties communes et à certaines parties privatives des immeubles ;
  • Factures ou feuillets de gestion des fournisseurs d’énergies/fluides, collectées pour les contrats afférents aux parties privatives louées des immeubles ;
  • Factures ou reportings des fournisseurs de services d’élimination des déchets émis ;
  • Données de consommation.

Vous pouvez notamment retrouver ces données dans les factures, contrats ou télé-relèves.

Les factures collectées peuvent être contrôlées afin de s’assurer qu’aucune erreur de facturation n’a été commise. En effet, on estime qu’une facture d’électricité sur 60 et une facture de gaz sur 30 comprend une erreur. Les données de consommation, croisées avec les informations patrimoniales, permettent de détecter d’éventuelles dérives.

À lire également : Quand vos factures énergétiques en disent long sur la régulation de vos équipements

Les données d’activité

Les données d’activité sont toutes les données relatives à l’activité des sites étudiés.

Les données d’activité regroupent de manière non exhaustive les données suivantes :

  • Horaires d’ouvertures des bâtiments commerciaux ou recevant du public ;
  • États locatifs mensuels comprenant entre autres les noms des preneurs à bail et les lots associés, les dates des baux, les taux d’occupation physiques et financiers, etc. ;
  • Nature, contacts, durées et modalités des contrats de prestation notamment concernant le Facility Management, l’entretien des ascenseurs, ou encore les contrats d’énergie ;
  • Autres indicateurs d’usage du bâtiment comme le nombre de repas servis dans les RIE ou le nombre de postes de travail déclarés par exemple.

L’utilisation des horaires d’ouverture des bâtiments commerciaux peut notamment permettre de détecter des gaspillages dus à une mauvaise gestion du magasin : des lumières restées allumées la nuit, des équipements mis en marche trop tôt, un système de climatisation resté en marche après la fermeture etc.

À lire également : Retour d’expérience sur un algorithme qui lutte contre le gaspillage énergétique dans le Retail

Les autres données utiles

D’autres données sont susceptibles d’être prises en compte dans le cas de la mise en place d’une politique de gestion des fluides.

Les autres données regroupent de manière non exhaustive les données suivantes :

  • Données météo dont notamment les DJU ;
  • Évolution des tarifs réglementés comme le TURPE ou l’ATRD ;
  • Évolution des facteurs d’émission ;
  • Facteurs de conversion énergétiques et eau ;
  • Données urbaines etc.

Les données météorologiques permettent notamment d’expliquer certaines variations de consommation. En effet, il est normal de consommer plus de chauffage en hiver qu’au printemps par exemple. De la même manière, la modification des tarifs réglementés doit également être prise en compte dans le contrôle des factures afin de vérifier chaque brique de coût.

Contextualisation de données : quels enjeux ?

Ces données collectées et contextualisées pourront alors permettre de mettre en place une démarche de data management afin de :

  • obtenir une vision claire du parc immobilier ;
  • identifier les sites nécessitant des systèmes de sous-comptage supplémentaires ;
  • détecter d’éventuelles dérives de consommation ;
  • identifier les bons et mauvais élèves au sein de votre parc immobilier
  • proposer des actions de régulations etc.

La contextualisation des données permet de comparer tous les sites d’un parc immobilier et de déterminer les anomalies et leurs causes. En regardant uniquement les données de consommation, il est impossible de déterminer s’il y a un problème. C’est en croisant cette donnée avec la surface du bâtiment, les horaires d’ouverture, le nombre d’employés qu’il sera possible d’estimer si sa consommation est “normale” ou si elle peut être optimisée. Par exemple, le siège social d’une entreprise aura tendance à avoir une consommation surfacique bien plus élevée qu’une simple agence du fait du nombre d’employés présents sur place.

Aujourd’hui, des algorithmes sont en mesure de contextualiser toutes ces données simplement. Couplées avec une collecte de données automatique, la gestion des fluides par la data devient un jeu d’enfant. Découvrez les résultats avec le retour d’expérience de Kiloutou.

Article publié sur Deepki Datanergy
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Modéré par : Sylvain Bosquet

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