Fast ejendom skiller sig fra de fleste andre sektorer, fordi dataene ikke opstår i den egen organisation, men hos en lang række andre: lejere, forvaltere, energileverandører, installatører og til tider den tidligere ejer af bygningen. Hvor en produktionsvirksomhed stadig kan aflæse sit energiforbrug på sin egen måler, er en ejendomsejer for størstedelen af sine CSRD-datapunkter afhængig af tredjeparter, der faktisk bruger eller forvalter bygningen. Det gør forholdet mellem data, som organisationen selv registrerer, og data, der skal komme et andet sted fra, mere skævt i fast ejendom end i en sektor med egne produktionsprocesser.
Energi- og vandforbrug pr. objekt udgør kernen i rapporteringen, men kilden varierer stærkt fra bygning til bygning. I nogle bygninger går forbruget via en central måler, som forvalteren aflæser, i andre har hver lejer sin egen tilslutning, og dataene skal indhentes pr. lejekontrakt. I ældre eller mindre objekter mangler intelligent måling ofte helt, og forbruget estimeres på baggrund af gulvareal eller sammenlignelige bygninger. For datapunktregistret betyder det, at der pr. objekt ikke kun skal registreres hvilken værdi der er brugt, men også om den værdi er målt, indhentet eller estimeret, og hvem der er ansvarlig for det.
Energimærker, vurderingsrapporter og bygningstekniske eftersyn udarbejdes som regel af eksterne parter og leveres på vilkårlige tidspunkter, uden kobling til rapporteringscyklussen. Disse dokumenter indeholder ofte netop de datapunkter, der er nødvendige til CSRD — energipræstation, isoleringsværdier, installationstype — men ligger spredt i e-mails, vurderingsmænds portaler og lokale mapper hos asset manageren. Uden et fast sted, hvor disse kilder kobles til et objekt og et rapporteringsår, søges der ved hver rapportering på ny efter det seneste mærke eller den seneste vurdering.
En betydelig del af klimapåvirkningen fra en fast ejendom-portefølje ligger i lejernes brug, ikke i ejerens egen forvaltning. Disse lejere er sjældent forpligtet til at dele data og har ofte ingen interesse i at levere dem. Dette rører ved et spørgsmål, der ikke er unikt for fast ejendom: hvilket datapunkt har organisationen egentlig brug for, og af hvem kan det med rimelighed forventes, at det leveres. Ved tvivl om omfanget af de efterspurgte data er det nyttigt at se på, hvordan organisationer med flere afdelinger eller enheder afgør, hvilke datapunkter der egentlig er relevante, for den samme afvejning gør sig gældende for en portefølje med mange objekter og lejere.
Mange ejendomsejere lader den daglige forvaltning ligge hos en ekstern part, som forvalter fakturaer, forbrugsdata og vedligeholdelsesdata i sit eget system. Dette mellemled betyder, at ejeren ofte ikke kan komme direkte til kildedataene, men er afhængig af eksporter, rapporter eller manuel videregivelse fra forvalteren. Når en forvalter skiftes ud, eller en kontrakt ophører, forsvinder ofte også adgangen til historiske data, hvilket gør et datapunkts lineage — fra oprindelig måling til tal i rapporten — ekstra sårbar.
Afhængigheden af eksterne parter for afgørende data er ikke unik for fast ejendom. Den, der vil se, hvordan en sektor med mange underleverandører og skiftende lokationer ser på det samme problem, finder anknytningspunkter i, hvordan byggesektoren håndterer data, der opstår hos underleverandører og leverandører, og også måden, hvorpå installationsvirksomheder registrerer forbrugs- og materialedata, der opstår hos kunder og projekter, har overlap med en ejendomsforvalters position mellem ejer og lejer.
Inden for en større fast ejendom-organisation med flere fonde eller forretningsenheder findes det samme datapunkt — for eksempel energimærket for en bygningstype eller CO2-faktoren for en energileverandør — ofte allerede et andet sted i organisationen. Inden man på ny undersøger, hvor et tal skal komme fra, er det værd at kontrollere, om det datapunkt allerede er registreret hos en anden forretningsenhed eller en anden fond inden for den samme organisation. Det forhindrer, at det samme spørgsmål stilles flere gange til en leverandør eller vurderingsmand, med risiko for afvigende svar.
Fristelsen er stor til først at anskaffe et softwaresystem, der samler forbrugsdata fra bygninger og leverer dashboards. Men et system, der henter data fra kilder, som ingen har kontrolleret for ejerskab og pålidelighed, leverer en pænere udseende rapport om tal, der stadig ikke stemmer. At kortlægge først, hvilket datapunkt der kommer fra hvilken part, hvem der er ansvarlig for det, og hvilke kvalitetsregler der gælder, er det skridt, der går forud for ethvert system.
Så snart det er klart, hvilke datapunkter der kommer hvorfra, og hvem der forvalter dem, opstår naturligt et andet spørgsmål: hvilken del af arbejdet med at indsamle, kontrollere og opdatere disse data kan understøttes med AI. FTE TO AI har til det formål en arbejdsscan, der pr. opgave beregner, hvilken del af arbejdet AI kan overtage, så det bliver klart, hvor automatisering reelt bidrager, og hvor menneskeligt tilsyn stadig er nødvendigt.
Data Readiness Scan for fast ejendom-porteføljer er under udvikling. Den, der allerede ønsker at få datapunktregistret, lineagen pr. objekt og ejerskabet af bæredygtighedsdata med ind i udviklingen af den, kan tilmelde sig ventelisten. Der leveres endnu ikke noget; den, der tilmelder sig, bliver informeret, så snart scannen er tilgængelig.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.