Es mangelt uns nicht mehr an Daten, um mit der CO₂-Reduzierung zu beginnen. Dänemark verfügt bereits über Daten zur Energieetikette für praktisch die gesamte Gebäudemasse, die standardisiert, vergleichbar und maßstabsgetreu verfügbar sind. Die Aufgabe besteht darin, von dem auszugehen, was vorhanden ist, es in der Praxis zu nutzen und die Qualität kontinuierlich zu verbessern.
Michael Ørsted von NIRAS hob dies beim CO₂-Frühstück von proprty.ai Anfang des Herbstes hervor, wo es darum ging, wie Daten heute ins Spiel gebracht werden können, ohne auf den perfekten Datensatz warten zu müssen.
“Warten Sie nicht auf den perfekten Datensatz. Beginnen Sie mit dem Energielabel als allgemeiner Ausgangsbasis, und verbessern kontinuierlich die Datenqualität in Kombination mit Bemühungen um dynamische Energielabels „, sagte Michael Ørsted während der Veranstaltung.
Das Energielabel als gemeinsamer Ausgangspunkt
Das Energielabel ist für den Verkauf und die Vermietung gesetzlich vorgeschrieben und gilt sowohl für Wohn- als auch für Geschäftsgebäude und öffentliche Gebäude. Damit ist es die am häufigsten verwendete und vergleichbare Datenquelle zum Energiezustand von Gebäuden in Dänemark.
Die dänische Energiebehörde stellt sowohl die Suche als auch die Portfoliosuche zur Verfügung, sodass Sie ohne Adresse und in großem Umfang über Überprüfen Sie das Energielabel. Die Labels enthalten Kennzahlen zu Verbrauch und Effizienz sowie eine Liste wirtschaftlich priorisierter Verbesserungsvorschläge, weshalb sie sich sowohl als Ausgangspunkt für das Screening als auch für die Priorisierung eignen.
„Natürlich ist der geschätzte Verbrauch auf den Energielabels alles andere als perfekt. Aber sie geben uns einen gemeinsamen Ausgangspunkt und einen Weg in die Zukunft. Das Wichtigste ist, dass wir loslegen und die Daten nutzen, die wir bereits haben „, sagte Michael Ørsted.
Qualität entsteht durch Nutzung
Die Datenqualität verbessert sich nicht auf dem Desktop, sondern in der Praxis. Jede Aufsichtsaufgabe, jeder digitalisierte Arbeitsablauf und jede portfolioübergreifende Validierung erhöht das Datenniveau. In Kombination mit Basisdaten wie BBR, DAR und OIS erhalten Sie vom ersten Tag an eine robuste, skalierbare Datenpipeline.
„Datenqualität entsteht im Alltag, nicht in Excel. Jedes Mal, wenn Sie mit Daten arbeiten, wird es ein bisschen besser„, sagte Michael Ørsted.
Wie fange ich an
Legen Sie den Basiswert in der Skala fest. Ziehen Sie Energieetiketten für das gesamte Portfolio per Batch- oder Multiadresssuche. Verwenden Sie sie als gemeinsamen Nullpunkt für KPIs und CO₂-Roadmaps.
Priorisieren Sie auf der Grundlage von Potenzial und Geschäftsszenario. Nutzen Sie die Verbesserungsvorschläge des Energielabels, um schnelle Gewinne und gezielte Projekte zu identifizieren und die Auswirkungen für Mieter und Investoren zu dokumentieren.
Integrieren Sie Lernschleifen in den Betrieb. Während Betrieb und Überwachung Aufgaben ausführen, erkennen Sie Abweichungen und aktualisieren Sie die Daten zu den Jahreszahlen, dem Zustand der Komponenten und den durchgeführten Maßnahmen. Dann steigt die Datenqualität von Monat zu Monat.
Mit Basis- und Systemdaten anreichern. Kombinieren Sie das Energielabel mit BBR-, OIS- und Zähler- oder FM-Daten, um Segmente, Gebäudetypen und Prioritätenlisten genauer zu erfassen.
Beginne mit dem, was existiert
Laut Michael Ørsted entsteht der perfekte Datensatz nicht durch Warten, sondern durch konsequente Nutzung. Beginnend mit dem Energielabel als gemeinsame Ausgangsbasis, maßstabsgetreue Arbeit und Verbesserung der Qualität durch Übung werden Entscheidungen sowohl besser, schneller als auch einfacher zu dokumentieren.
.webp)
Tilmeld dig vores nyhedsbrev
Få indblik i nye funktioner, kundecases og nyheder fra proprty.ai – direkte i din indbakke.
