Uma instituição de ensino não é uma fábrica nem uma cadeia de lojas, mas é sim uma organização com edifícios, contratos de energia, transporte, compras e um grande grupo de pessoas que não são colaboradores no sentido habitual. Estudantes e alunos circulam pelos edifícios, utilizam instalações e geram deslocações, sem estarem inscritos em qualquer folha de pagamento. Essa relação entre colaboradores e utilizadores dos edifícios é diferente no ensino em comparação com a maioria dos setores, e isso reflete-se nos dados: uma grande parte do impacto ambiental está relacionada com a ocupação e a utilização dos edifícios, não com um processo produtivo ou uma loja.
Além disso, uma instituição é frequentemente composta por várias localizações, por vezes espalhadas por uma cidade ou região, cada uma com os seus próprios contadores, a sua própria gestão e os seus próprios contratos de arrendamento. O ensino tem, além disso, um ritmo sazonal marcado: períodos de férias, desocupação intermitente, utilização noturna por terceiros. Quem soma dados de energia por mês sem conhecer esse ritmo, tira facilmente conclusões erradas sobre poupanças que, na realidade, resultam apenas da distribuição das férias.
Na maioria das instituições, o parque imobiliário é a maior rubrica. Esses dados estão dispersos por vários locais: o serviço de instalações tem contratos de energia e leituras de contadores, muitas vezes por edifício e não resumidos de forma centralizada. Em instituições maiores com património próprio, existe também um sistema de gestão de edifícios com dados de consumo por instalação. Em localizações arrendadas, parte da responsabilidade, e com ela parte dos dados, está do lado do senhorio, que nem sempre está disposto ou em condições de os partilhar ao nível necessário.
Renovações, medidas de isolamento e a modernização sustentável de instalações são frequentemente registadas em dossiês de projeto no serviço de instalações ou junto de uma parte externa, separadamente da administração regular de energia. Quem quer ver o efeito de tal medida refletido nos números tem de ligar essas duas fontes entre si, e isso raramente acontece de forma automática.
As deslocações casa-trabalho do pessoal são, quando medidas, geralmente recolhidas através dos recursos humanos ou de um sistema de declaração de despesas. O comportamento de deslocação de estudantes e alunos é uma história diferente: esses dados muitas vezes não existem num sistema central, existindo no máximo como estimativa com base em códigos postais ou num inquérito realizado há alguns anos. No ensino superior, acresce ainda a viagem internacional, para intercâmbio ou investigação, registada em administrações separadas de gabinetes internacionais ou departamentos de investigação, à parte dos dados regulares de deslocação do pessoal.
Quem não separa estes dois grupos — colaboradores e estudantes — no registo de pontos de dados, corre o risco de somar coisas incomparáveis: um único colaborador a tempo inteiro pesa nos dados de forma diferente de um estudante que se deslace dois dias por semana a um único edifício.
As compras nas instituições de ensino passam frequentemente por um departamento de compras central para contratos de grande dimensão, mas também por encomendas descentralizadas feitas por faculdades, departamentos ou grupos de investigação individuais. Materiais de laboratório, produtos químicos e equipamento especializado em instituições de investigação têm uma cadeia de compras própria, com fornecedores próprios, separada das compras regulares de escritório. O catering está normalmente subcontratado a uma parte externa, o que significa que os dados sobre desperdício alimentar ou a origem dos ingredientes não se encontram na própria instituição, mas sim junto desse fornecedor, com disponibilidade variável para partilhar números.
Os resíduos seguem uma lógica semelhante: a recolha seletiva é organizada pelo serviço de instalações ou por um operador externo de tratamento de resíduos, e os relatórios que daí resultam nem sempre correspondem à classificação necessária para o relatório de sustentabilidade.
Em institutos politécnicos e universidades, a investigação acrescenta uma camada que outros setores não conhecem. Os grupos de investigação trabalham frequentemente com orçamentos próprios, compras próprias e, por vezes, edifícios ou laboratórios próprios, financiados por entidades externas com exigências próprias de relatório. Essa autonomia descentralizada é funcional para a investigação, mas significa que os responsáveis centrais pelos dados muitas vezes não sabem que informação já está registada nesses grupos, ou sob que nome e em que formato.
Em muitas instituições, a abordagem aos dados de sustentabilidade começa com a aquisição de um sistema de relatório. Esse sistema oferece ecrãs organizados, mas a questão subjacente permanece: a leitura do contador do edifício B corresponde a espaço de escritório, a um pavilhão desportivo ou a uma parte arrendada a terceiros, e quem dentro da organização pode responder a essa pergunta. Sem uma visão organizada de onde surge cada ponto de dados, quem é responsável por ele e que regras de qualidade se lhe aplicam, uma ferramenta produz sobretudo representações mais arrumadas dos mesmos números incertos.
O Data Readiness Scan não é, por isso, uma ferramenta de relatório mas sim um registo: por ponto de dados, a origem, o percurso da fonte até ao relatório, o proprietário dentro da instituição e as regras que os dados têm de cumprir. Esse registo torna visível, por exemplo, onde faltam as deslocações de estudantes, onde o serviço de instalações e a gestão de edifícios contam de forma separada, e onde um fornecedor externo de catering ou de tratamento de resíduos ainda não tem um ponto de contacto para o fornecimento de dados.
A mesma questão coloca-se, com características próprias, no comércio a retalho, no setor agrícola e nos serviços financeiros, sempre com uma distribuição diferente entre centralizado e descentralizado.
Este scan ainda está em desenvolvimento. As instituições que queiram saber exatamente onde surgem os seus dados de sustentabilidade e junto de quem residem podem inscrever-se na lista de espera e serão informadas assim que o scan estiver disponível.
Uma vez esclarecido quais são os pontos de dados existentes, quem os gere e por que percurso são gerados, torna-se também visível o trabalho que está por trás disso: copiar leituras de contadores, reconstituir dados de deslocação a partir de folhas de cálculo, verificar faturas de fornecedores de catering quanto à origem dos ingredientes. Muito desse trabalho é repetitivo e ligado a fontes fixas, o que o torna adequado para avaliação quanto à automatização. O werkscan da FTE TO AI calcula, por tarefa, que parte do trabalho pode ser assumida pela IA, com base no mesmo tipo de decomposição de tarefas presente no registo de pontos de dados.
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