Cambio применяет стандартизированную методику сбора данных на уровне активов, соответствующую принципам GHG Protocol: релевантности, полноты, согласованности, прозрачности и точности. Методы сбора данных различаются в зависимости от типа актива и договорного объёма, однако следуют единой иерархии и единому процессу валидации.
Для всех активов процесс онбординга Cambio призван:
Обеспечить точные и согласованные метаданные активов
Зафиксировать характеристики занятости и использования, необходимые для атрибуции выбросов
Собрать данные о коммунальных услугах и потреблении на максимально возможном уровне детализации
Проверить, отметить и устранить проблемы качества данных до формирования отчётности
Точность данных и пороговые значения для оценочных расчётов
Для действующих операционных активов Cambio применяет структурированный процесс проверки качества данных, предназначенный для выявления, анализа и устранения аномалий до выполнения оценочных расчётов и расчёта выбросов. Аномалии выявляются автоматически и доводятся до сведения управляющих объектами посредством уведомлений в приложении; последующая проверка и устранение выполняются клиентом, управляющими объектами и (или) компанией Cambio в зависимости от уровня обслуживания и условий соглашения.
Аномалии обрабатываются с помощью многоуровневого подхода. Во-первых, безусловные проблемы целостности данных — такие как дублирующиеся записи счётчиков и физически недопустимые значения (например, неподтверждённое отрицательное потребление) — отмечаются для устранения через процесс работы с уведомлениями, чтобы предотвратить двойной учёт или искажение отчётности. Во-вторых, аномалии энергетических показателей анализируются с помощью автоматического выявления отклонений от эталонных значений и анализа интенсивности энергопотребления (EUI) с поправкой на охват, включая сравнение по годам и сравнение с эталонными значениями. Клиенты содействуют проверке, предоставляя контекст об эксплуатации, учёте и известных структурных изменениях. Все оставшиеся временны́е или пространственные пробелы в данных устраняются с использованием стандартизированных методологий оценки для обеспечения полного охвата.