Cambio applica un quadro standardizzato di raccolta dati basato sugli asset, allineato ai principi del GHG Protocol di pertinenza, completezza, coerenza, trasparenza e accuratezza. I metodi di raccolta dei dati variano in base al tipo di asset e al perimetro contrattuale, ma seguono una gerarchia e un processo di validazione coerenti.
Per tutti gli asset, il processo di onboarding di Cambio è concepito per:
Stabilire metadati degli asset accurati e coerenti
Rilevare le caratteristiche di occupazione e di utilizzo necessarie per l'attribuzione delle emissioni
Raccogliere i dati di utenza e di consumo al massimo livello di granularità possibile
Validare, segnalare e risolvere i problemi di qualità dei dati prima della rendicontazione
Accuratezza dei dati e soglie di stima
Per gli asset operativi in esercizio, Cambio applica un processo strutturato di revisione della qualità dei dati per identificare, analizzare e correggere le anomalie prima della stima e del calcolo delle emissioni. Le anomalie vengono rilevate automaticamente e segnalate ai property manager tramite avvisi in-app, con attività di follow-up per la validazione e la correzione svolte dal cliente, dai property manager e/o da Cambio, a seconda del livello di servizio e degli accordi in essere.
Le anomalie vengono affrontate con un approccio stratificato. In primo luogo, i problemi di integrità dei dati non negoziabili—quali record di contatori duplicati e valori fisicamente non validi (ad es. consumi negativi non validati)—vengono segnalati per la correzione attraverso il flusso di lavoro degli avvisi, al fine di prevenire doppi conteggi o errate rappresentazioni. In secondo luogo, le anomalie di prestazione energetica vengono esaminate mediante il rilevamento automatico degli scostamenti rispetto ai benchmark e l'analisi dell'intensità di uso energetico (EUI) corretta per la copertura, inclusi i confronti anno su anno e con i benchmark. I clienti supportano la validazione fornendo il contesto relativo alle operazioni, alla misurazione e alle modifiche strutturali note. Eventuali lacune residue nei dati, temporali o spaziali, vengono colmate utilizzando metodologie di stima standardizzate per garantire una copertura completa.