O setor energético tem uma característica que poucos outros setores têm: já se mede constantemente. Dados de medição de contadores inteligentes, cifras de produção de ativos próprios, dados de consumo de instalações, fatores de emissão que variam por vetor energético e por fonte. Onde um prestador de serviços ainda tem de descobrir se os dados existem, uma empresa de energia frequentemente se afoga em dados que já existem. A questão não é tanto se o número existe, mas qual dos cinco sistemas que o registam é o correto, e se esses cinco sistemas utilizam a mesma definição de unidade de medida.
Essa é uma armadilha diferente da que existe em setores onde os dados de sustentabilidade têm de ser obtidos junto de terceiros. Aqui, o problema está na abundância e na fragmentação: sistemas SCADA, plataformas de gestão de dados de contadores, ERP para o lado financeiro, folhas de cálculo separadas para estimativas de escopo 3 da cadeia. Cada sistema tem a sua própria visão sobre o que significa um ponto de dados, e ninguém registou qual fonte corresponde a qual ponto de relato.
Dentro das empresas de energia, misturam-se dois tipos de dados que não têm a mesma origem. Os dados de produção e consumo provêm normalmente de sistemas operacionais construídos principalmente para a gestão do negócio, não para o relato. Os dados de emissões, por outro lado, são frequentemente calculados a posteriori, com fatores de conversão que variam por fonte, por ano e por quadro de relato. A maior parte das discussões sobre a qualidade dos dados neste setor não incide sobre a medição em si, mas sobre a tradução do valor medido para o número de emissões: qual fator, qual período de origem, qual pressuposto.
Isso torna a linhagem especialmente importante aqui. Um número no relatório de sustentabilidade denominado "emissões totais de CO2" pode ser composto por uma leitura de contador, um fator de emissão de uma base de dados externa, e uma correção manual numa folha de cálculo. Sem uma origem registada por cada etapa, não é possível determinar se um desvio em relação ao ano anterior é uma alteração na produção, um fator ajustado, ou um erro na transferência entre sistemas.
Nas empresas de energia, os dados raramente pertencem a um único departamento. Os dados de medição operacional estão sob a gestão de ativos ou o departamento técnico. Os dados financeiros e de consumo estão sob finanças ou controlo de gestão. As estimativas de escopo 3 de fornecedores e clientes estão frequentemente a cargo das compras ou do próprio departamento de sustentabilidade, que não produz estes dados mas tem de responder por eles. Quem é o proprietário de um ponto de dados não é, portanto, uma questão técnica mas organizacional: quem consegue explicar a origem, quem pode efetuar uma correção, quem assina pela exatidão.
Esta distribuição de propriedade também se repete noutros setores com muitos ativos técnicos. As semelhanças com onde estão os dados de sustentabilidade na construção são maiores do que se esperaria: também aí os dados de medição pertencem a um departamento técnico e os dados de emissões a uma função separada, com pouca coordenação entre ambos. No setor das instalações técnicas verifica-se um padrão semelhante, em que os dados operacionais sobre instalações estão desligados do ciclo de relato que mais tarde é elaborado a partir deles.
Uma empresa de energia que adquire uma ferramenta de relato para esta fragmentação obtém um painel mais organizado sobre a mesma origem pouco clara. O painel mostra um número, mas a questão de saber se esse número provém do contador correto, foi calculado com o fator correto, e foi verificado pela pessoa correta, permanece sem resposta. A ferramenta acrescenta uma camada sobre o problema, não uma solução para o problema.
O que efetivamente ajuda é registar primeiro qual ponto de dados provém de qual fonte, através de quais etapas intermédias chega ao ponto de relato, e quem é responsável por cada etapa. Isso é um registo, não um painel: uma lista de pontos de dados com a sua origem, o seu proprietário e as regras pelas quais a qualidade é avaliada. Só depois de isso estar estabelecido é que uma ferramenta de relato tem algo fiável sobre o qual construir.
As empresas de energia com várias divisões — produção, distribuição, retalho — enfrentam uma complicação adicional: o mesmo termo significa algo diferente em cada divisão. "Consumo" na distribuição é um número diferente de "consumo" no retalho. Para esta questão, vale a pena consultar quais pontos de dados são realmente necessários quando várias unidades de negócio reportam, e onde um ponto de dados pode já existir noutra unidade de negócio antes de o construir novamente. Reutilizar uma fonte já existente e validada é frequentemente mais rápido do que montar uma nova medição.
Uma vez estabelecido o registo de pontos de dados — com origem, proprietário e regra de qualidade por ponto —, surge também uma visão sobre o trabalho subjacente: quem recolhe, quem verifica, quem corrige, e quantas dessas etapas são rotineiras. Nesse ponto, o [scan de trabalho](https://ftetoai.com) da FTE TO AI é relevante: calcula, por tarefa, qual parte do trabalho pode ser assumida pela IA, com base nas tarefas que emergem do registo de pontos de dados em vez de numa estimativa prévia.
O Data Readiness Scan para o setor energético está em desenvolvimento. Quem quiser que o registo de pontos de dados seja construído para a sua própria organização assim que estiver disponível pode inscrever-se na lista de espera.
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