Cambio wendet ein standardisiertes, assetbasiertes Datenerfassungs-Framework an, das an den Grundsätzen des GHG Protocol – Relevanz, Vollständigkeit, Konsistenz, Transparenz und Genauigkeit – ausgerichtet ist. Die Datenerfassungsmethoden variieren je nach Assettyp und vertraglichem Umfang, folgen jedoch einer einheitlichen Hierarchie und einem einheitlichen Validierungsprozess.
Für alle Assets ist der Onboarding-Prozess von Cambio darauf ausgelegt:
Genaue und konsistente Asset-Metadaten zu erfassen
Belegungs- und Nutzungsmerkmale zu erfassen, die für die Emissionszuordnung erforderlich sind
Versorgungs- und Verbrauchsdaten auf der höchstmöglichen Granularitätsebene zu erheben
Datenqualitätsprobleme vor der Berichterstattung zu validieren, zu kennzeichnen und zu beheben
Datengenauigkeit und Schätzschwellenwerte
Für laufend betriebene Assets wendet Cambio einen strukturierten Datenqualitätsprüfungsprozess an, um Anomalien vor der Schätzung und der Emissionsberechnung zu identifizieren, zu untersuchen und zu beheben. Anomalien werden automatisch erkannt und den Property Managern über In-App-Benachrichtigungen gemeldet; die anschließende Validierung und Behebung erfolgt je nach Service-Stufe und Vereinbarung durch den Kunden, die Property Manager und/oder Cambio.
Anomalien werden in einem mehrstufigen Verfahren behandelt. Erstens werden nicht verhandelbare Datenintegritätsprobleme – wie doppelte Zählerdatensätze und physikalisch ungültige Werte (z. B. nicht validierter negativer Verbrauch) – über den Alert-Workflow zur Behebung gekennzeichnet, um Doppelzählungen oder Fehldarstellungen zu vermeiden. Zweitens werden Anomalien der Energieperformance mithilfe einer automatisierten Erkennung von Benchmark-Abweichungen und einer abdeckungsbereinigten Analyse der Energienutzungsintensität (EUI) überprüft, einschließlich Jahresvergleichen und Benchmark-Vergleichen. Kunden unterstützen die Validierung, indem sie Kontext zu Betrieb, Messtechnik und bekannten baulichen Veränderungen bereitstellen. Verbleibende zeitliche oder räumliche Datenlücken werden mithilfe standardisierter Schätzmethoden geschlossen, um eine vollständige Abdeckung sicherzustellen.