Un istituto di istruzione non è una fabbrica né una catena di negozi, ma è comunque un'organizzazione con edifici, contratti energetici, trasporti, acquisti e un grande gruppo di persone che non sono dipendenti nel senso comune del termine. Studenti e alunni si muovono negli edifici, usano le strutture e generano spostamenti, senza figurare in nessun libro paga. Questo rapporto tra dipendenti e utenti degli edifici è diverso nell'istruzione rispetto alla maggior parte dei settori, e ciò si riflette nei dati: gran parte dell'impatto ambientale è legata all'occupazione e all'uso degli edifici, non a un processo produttivo o a una superficie di vendita.
A questo si aggiunge che un istituto è spesso composto da più sedi, talvolta distribuite in una città o regione, ciascuna con propri contatori, propria gestione e propri contratti di locazione. L'istruzione ha inoltre un forte ritmo stagionale: periodi di vacanza, vuoti temporanei, uso serale da parte di terzi. Chi somma i dati energetici per mese senza conoscere questo ritmo, rischia facilmente di trarre conclusioni errate su risparmi che in realtà sono dovuti alla distribuzione delle vacanze.
Nella maggior parte degli istituti, il patrimonio edilizio è la voce più rilevante. Questi dati sono distribuiti su più luoghi: il servizio facility ha contratti energetici e letture dei contatori, spesso per edificio e non riepilogati centralmente. Negli istituti più grandi con proprietà immobiliare propria, a ciò si aggiunge un sistema di gestione degli edifici con dati di consumo per singolo impianto. Nelle sedi in locazione, parte della responsabilità, e quindi parte dei dati, spetta al locatore, che non è sempre disposto o in grado di condividerli al livello necessario.
Ristrutturazioni, misure di isolamento e la sostenibilizzazione degli impianti vengono spesso registrate in fascicoli di progetto presso il servizio facility o un soggetto esterno, separatamente dalla contabilità energetica ordinaria. Chi vuole ritrovare l'effetto di tale misura nei dati deve collegare queste due fonti tra loro, e ciò raramente avviene automaticamente.
Gli spostamenti casa-lavoro del personale, se vengono misurati, sono di solito raccolti tramite le risorse umane o un sistema di rimborso spese. Il comportamento di viaggio di studenti e alunni è un'altra questione: questi dati spesso non esistono in un sistema centrale, se non come stima basata su aree di codice postale o un sondaggio condotto alcuni anni prima. Nell'istruzione superiore si aggiungono i viaggi internazionali, per scambi o ricerca, registrati in amministrazioni separate degli uffici internazionali o dei dipartimenti di ricerca, distinti dai dati di viaggio ordinari del personale.
Chi non distingue questi due gruppi — dipendenti e studenti — nel registro dei punti dati, rischia di mettere insieme mele e pere: un singolo dipendente a tempo pieno pesa nei dati in modo diverso rispetto a uno studente che si presenta due giorni a settimana in un solo edificio.
Gli acquisti negli istituti di istruzione passano spesso attraverso un ufficio acquisti centrale per i grandi contratti, ma affiancato da ordini decentralizzati da parte di facoltà, dipartimenti o singoli gruppi di ricerca. I materiali di laboratorio, le sostanze chimiche e le apparecchiature specialistiche negli istituti di ricerca hanno una propria catena di approvvigionamento con propri fornitori, distinta dagli acquisti d'ufficio ordinari. Il catering è di solito esternalizzato a un soggetto terzo, il che significa che i dati sullo spreco alimentare o sull'origine degli ingredienti non si trovano presso l'istituto stesso ma presso quel fornitore, con una disponibilità variabile a condividere i dati.
I rifiuti seguono una logica simile: la raccolta differenziata viene organizzata dal servizio facility o da uno smaltitore esterno, e i rapporti che ne derivano non sempre corrispondono alla classificazione necessaria per la rendicontazione di sostenibilità.
Negli istituti di istruzione superiore e nelle università, la ricerca aggiunge un livello che altri settori non conoscono. I gruppi di ricerca lavorano spesso con budget propri, acquisti propri e talvolta edifici o laboratori propri, finanziati da soggetti esterni con propri requisiti di rendicontazione. Questa autonomia decentralizzata è funzionale alla ricerca, ma significa che i responsabili centrali dei dati spesso non sanno quali informazioni siano già disponibili in questi gruppi, o sotto quale nome e in quale formato.
In molti istituti, l'approccio ai dati di sostenibilità inizia con l'acquisto di un sistema di rendicontazione. Questo sistema fornisce schermate ordinate, ma la domanda di fondo resta senza risposta: la lettura del contatore dell'edificio B si riferisce a spazi ufficio, a una palestra o a una parte affittata a terzi, e chi all'interno dell'organizzazione può rispondere a questa domanda. Senza un quadro ordinato di dove nasce ogni punto dato, chi ne è responsabile e quali regole di qualità si applicano, uno strumento produce soprattutto rappresentazioni più ordinate degli stessi dati incerti.
Per questo la Data Readiness Scan non è uno strumento di rendicontazione ma un registro: per ogni punto dato, l'origine, il percorso dalla fonte al rapporto, il responsabile all'interno dell'istituto e le regole a cui i dati devono conformarsi. Questo registro rende visibile, ad esempio, dove manchino i dati sui viaggi degli studenti, dove il servizio facility e la gestione degli edifici contino separatamente l'uno dall'altro, e dove un fornitore di catering o uno smaltitore esterno non abbia ancora un referente per la fornitura dei dati.
La stessa domanda si presenta con caratteristiche proprie in il commercio al dettaglio, il settore agricolo e i servizi finanziari, ogni volta con una diversa ripartizione tra centrale e decentralizzato.
Questa scan è ancora in fase di sviluppo. Gli istituti che vogliono sapere esattamente dove nascono i loro dati di sostenibilità e chi li detiene possono iscriversi alla lista d'attesa e saranno informati non appena la scan sarà disponibile.
Una volta chiaro quali punti dati esistono, chi li gestisce e attraverso quale percorso si originano, diventa visibile anche il lavoro che vi sta dietro: trascrivere letture di contatori, ricostruire dati di viaggio da fogli di calcolo, verificare le fatture dei fornitori di catering per l'origine degli ingredienti. Molto di questo lavoro è ripetitivo e legato a fonti fisse, il che lo rende idoneo a una valutazione per l'automazione. La werkscan di FTE TO AI calcola, per ciascuna attività, quale parte del lavoro può essere assunta dall'IA, sulla base dello stesso tipo di scomposizione dei compiti presente nel registro dei punti dati.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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