Comprendre le Data Management pour une Gestion Énergétique Efficace

Avec l’urgence climatique et les nouvelles réglementations européennes et françaises, le secteur tertiaire doit réduire ses consommations énergétiques pour atteindre des objectifs de performance ambitieux. Face à ces défis, le Data Management s’impose comme un pilier essentiel pour suivre, analyser, et optimiser l’efficacité énergétique des bâtiments.

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Qu’est-ce que le Data Management appliqué à l’efficacité énergétique ?

Ici, le data management se réfère à l’ensemble des pratiques visant à collecter, structurer, et analyser les données énergétiques d’un bâtiment ou d’un ensemble de bâtiments. Celles-ci, proviennent de diverses sources et permettent de mieux comprendre les habitudes de consommation énergétique, d’identifier les dérives, et de prendre des décisions éclairées pour améliorer l’efficacité énergétique.

Pourquoi est-ce important ?

À une échelle patrimoniale, les entreprises sont confrontées à des coûts énergétiques croissants, et la réglementation impose de réduire progressivement leur consommation. La Loi de Transition Énergétique pour la Croissance Verte, le Décret Tertiaire et la Taxonomie Européenne en sont des exemples concrets. En outre, les bâtiments tertiaires qui parviennent à maîtriser ces données peuvent non seulement réduire leur impact environnemental, mais aussi optimiser leurs coûts énergétiques et, par conséquent, améliorer leur rentabilité.

Quelles sont les étapes essentielles du Data Management en gestion énergétique ?

Le Data Management se divise en trois grandes étapes : collecte des données, structuration et analyse des informations, puis mise en œuvre de stratégies basées sur les résultats obtenus.

1. Collecte des données énergétiques
   L’étape de collecte est cruciale, car elle conditionne la qualité des analyses futures. Il existe plusieurs sources de données – les données facturantes – les factures – le système de télérelève (système de collecte automatisée) et les données IoT. Cette étape de collecte nécessite également une validation de la fiabilité des sources et la centralisation des données dans une plateforme de gestion énergétique.
2. Structuration et analyse des données
   Une fois collectées, les données doivent être transformées pour être exploitables. C’est là qu’interviennent des rôles clés comme ceux de Data Engineer et de Data Scientist.
   Cette structuration des données permet d’avoir une vue précise des performances énergétiques, de détecter les anomalies de consommation et d’identifier les pistes d’amélioration.
3. Mise en œuvre d’actions et amélioration continue
   L’analyse des données mène naturellement à la définition de stratégies pour réduire la consommation d’énergie. Grâce aux informations collectées et analysées, l’Energy Manager peut mettre en place des actions d’amélioration continue. Grâce aux données, il est possible de régler plus précisément les températures et les périodes de fonctionnement des équipements de chauffage, ventilation, et climatisation, de mettre en place des alertes pour signaler des dépassements de consommation ou des pannes.

Enfin, les données permettent également d’assurer un reporting auprès des parties prenantes, démontrant ainsi l’efficacité des actions menées et l’atteinte des objectifs énergétiques.

Quels sont les avantages d’une stratégie de Data Management en gestion énergétique ?

Adopter une approche de Data Management permet à une entreprise de bénéficier de nombreux avantages, notamment :

• Des économies d’énergie significatives : En comprenant mieux où et comment l’énergie est consommée, il est possible de réduire les gaspillages et d’optimiser les dépenses énergétiques.
• Une meilleure conformité réglementaire : La collecte et le suivi rigoureux des données facilitent le respect des réglementations en vigueur, comme le décret tertiaire et la Taxonomie Européenne.
• Un suivi de performance en temps réel : Avec les données en temps réel, les gestionnaires de parc immobilier peuvent identifier rapidement les zones d’inefficacité et ajuster les stratégies en conséquence.
• Un renforcement de la durabilité : En réduisant la consommation d’énergie, les bâtiments réduisent également leurs émissions de CO2, contribuant ainsi aux objectifs de durabilité de l’entreprise.

Quelles sont les bonnes pratiques pour une stratégie de Data Management efficace ?

Pour tirer le meilleur parti du Data Management, certaines bonnes pratiques sont à suivre :

1. Intégrer le Data Management au cœur de la stratégie énergétique : Cela implique de former les équipes, de leur fournir les outils adéquats et d’assurer une bonne communication des objectifs.
2. Déployer une plateforme évolutive : Les données de consommation doivent être centralisées dans une plateforme capable de croître avec l’entreprise.
3. Collaborer avec des experts : Le Data Management en gestion énergétique requiert une expertise pointue. Travailler avec des spécialistes aide à garantir une collecte et une analyse précises des données.
4. Assurer une collecte de données fiable : La qualité des données est cruciale pour obtenir des analyses exploitables.
5. Miser sur la transparence : Communiquer régulièrement les progrès réalisés à toutes les parties prenantes permet de renforcer la crédibilité des actions menées.

Le Data Management est un véritable levier stratégique qui permet d’optimiser la performance énergétique, de répondre aux réglementations en vigueur, et de réduire les coûts tout en minimisant l’impact environnemental.