csrdready Uvrstite me na seznam čakajočih

Kennisbank

Kje se nahajajo podatki o trajnosti izobraževalne ustanove

Izobraževalna ustanova ni ne tovarna ne veriga trgovin, je pa organizacija s stavbami, energetskimi pogodbami, prevozom, nabavo in veliko skupino ljudi, ki niso zaposleni v običajnem pomenu besede. Študentje in dijaki se gibljejo po stavbah, uporabljajo prostore in ustvarjajo potovalne premike, ne da bi bili kjerkoli na plačilni listi. To razmerje med zaposlenimi in uporabniki stavb je v izobraževanju drugačno kot v večini sektorjev, in to se odraža v podatkih: velik del okoljskega vpliva je povezan z zasedenostjo in uporabo stavb, ne s proizvodnim procesom ali prodajnim prostorom.

Poleg tega ustanova pogosto obsega več lokacij, včasih razpršenih po mestu ali regiji, vsaka s svojimi merilniki, svojim upravljanjem in svojimi najemnimi pogodbami. Izobraževanje ima poleg tega izrazit sezonski ritem: počitniška obdobja, vmesno praznino, večerno uporabo s strani tretjih oseb. Kdor sešteva energetske podatke po mesecih brez poznavanja tega ritma, hitro pride do napačnih sklepov o prihrankih, ki so v resnici le posledica razporeditve počitnic.

Energija in stavbe: jedro večine podatkov

Pri večini ustanov je stavbni fond največja postavka. Ti podatki so razpršeni na več mestih: služba za upravljanje objektov ima energetske pogodbe in stanja merilnikov, pogosto po posamezni stavbi in ne centralno zbrane. Pri večjih ustanovah z lastnimi nepremičninami je poleg tega vzpostavljen sistem za upravljanje stavb s podatki o porabi po posamezni instalaciji. Pri najetih lokacijah del odgovornosti, in s tem del podatkov, leži pri najemodajalcu, ki pa ni vedno pripravljen ali zmožen te podatke deliti na potrebni ravni.

Obnove, ukrepi izolacije in trajnostna nadgradnja instalacij se pogosto zapisujejo v projektnih dosjejih pri službi za upravljanje objektov ali pri zunanjem izvajalcu, ločeno od redne energetske administracije. Kdor želi učinek takega ukrepa razbrati iz podatkov, mora ta dva vira povezati, kar se redko zgodi samodejno.

Prevoz študentov, dijakov in osebja

Prevoz zaposlenih na delo in z dela se, če se sploh meri, običajno zbira prek kadrovske službe ali sistema za obračun stroškov. Potovalno vedenje študentov in dijakov je druga zgodba: ti podatki pogosto ne obstajajo v centralnem sistemu, kvečjemu kot ocena na podlagi poštnih okrožij ali ankete, izvedene pred nekaj leti. V visokem šolstvu se temu dodaja mednarodno potovanje, za izmenjavo ali raziskovanje, zapisano v ločenih evidencah mednarodnih pisarn ali raziskovalnih oddelkov, ločeno od rednih podatkov o potovanjih osebja.

Kdor teh dveh skupin — zaposlenih in študentov — ne loči v registru podatkovnih točk, tvega, da bo seštevil jabolka in hruške: en zaposleni s polnim delovnim časom v podatkih tehta drugače kot študent, ki dvakrat na teden pride v eno stavbo.

Nabava, catering in raziskovalna opremljenost

Nabava pri izobraževalnih ustanovah pogosto poteka prek centralnega nabavnega oddelka za večje pogodbe, poleg decentraliziranih naročil fakultet, oddelkov ali posameznih raziskovalnih skupin. Laboratorijski materiali, kemikalije in specializirana opremljenost pri raziskovalnih ustanovah imajo lastno nabavno verigo z lastnimi dobavitelji, ločeno od redne pisarniške nabave. Catering je običajno oddan zunanjemu izvajalcu, kar pomeni, da podatki o zapravljanju hrane ali izvoru sestavin niso pri ustanovi sami, temveč pri tem izvajalcu, z različno pripravljenostjo za deljenje podatkov.

Odpadki so podobna zgodba: ločeno zbiranje organizira služba za upravljanje objektov ali zunanji izvajalec za ravnanje z odpadki, in poročila, ki iz tega izhajajo, se ne ujemajo vedno z razčlenitvijo, potrebno za poročanje o trajnosti.

Raziskave in vloga decentraliziranih oddelkov

Pri visokih šolah in univerzah raziskovanje dodaja plast, ki je drugi sektorji ne poznajo. Raziskovalne skupine pogosto delujejo z lastnimi proračuni, lastno nabavo in včasih lastnimi stavbami ali laboratoriji, financiranimi s strani zunanjih partnerjev z lastnimi zahtevami glede poročanja. Ta decentralizirana avtonomija je funkcionalna za raziskovanje, pomeni pa, da centralni lastniki podatkov pogosto ne vedo, katere informacije so v teh skupinah že zabeležene, ali pod katerim imenom in v kakšnem formatu.

Zakaj nadzorna plošča ne začne pri orodju

Pri številnih ustanovah se pristop k podatkom o trajnosti začne z nakupom sistema za poročanje. Ta sistem prinese pregledne zaslone, temeljno vprašanje pa ostane nerešeno: ali stanje merilnika stavbe B trenutno predstavlja pisarniški prostor, telovadnico ali del, oddan tretji osebi, in kdo znotraj organizacije lahko na to vprašanje odgovori. Brez urejenega pregleda, kje nastaja posamezna podatkovna točka, kdo je zanjo odgovoren in katera pravila kakovosti veljajo zanjo, orodje predvsem lepše prikazuje iste negotove podatke.

Data Readiness Scan zato ni orodje za poročanje, temveč register: za vsako podatkovno točko izvor, pot od vira do poročila, lastnika znotraj ustanove in pravila, ki jim mora podatek ustrezati. Ta register razkriva, kje na primer manjkajo podatki o potovanjih študentov, kje služba za upravljanje objektov in upravljanje stavb štejeta ločeno drug od drugega, in kje zunanji izvajalec cateringa ali ravnanja z odpadki še nima kontaktne točke za dostavo podatkov.

Enako vprašanje se z lastnimi značilnostmi pojavlja v trgovini na drobno, kmetijskem sektorju in finančnih storitvah, vsakič z drugačno porazdelitvijo med centralnim in decentraliziranim.

Ta skener je še v razvoju. Ustanove, ki želijo izvedeti, kje natančno nastajajo njihovi podatki o trajnosti in pri kom se hranijo, se lahko prijavijo na čakalno listo in bodo obveščene, ko bo skener na voljo.

Od podatkovnih točk do uporabe AI

Ko je jasno, katere podatkovne točke obstajajo, kdo jih upravlja in po kateri poti nastanejo, postane vidno tudi, kakšno delo je za tem: prepisovanje stanj merilnikov, izpeljevanje podatkov o potovanjih iz preglednic, preverjanje računov ponudnikov cateringa glede izvora sestavin. Veliko tega dela je ponavljajočega se in vezanega na fiksne vire, kar ga naredi primernega za presojo glede avtomatizacije. Delovni skener podjetja FTE TO AI za vsako nalogo izračuna, kateri delež dela lahko prevzame AI, na podlagi enake vrste razčlenitve nalog, kot je uporabljena v registru podatkovnih točk.

Marvinde assistent van de Data Readiness Scan

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.