Novedades en la plataforma Deepki: un vistazo a la versión de verano de 2024

Una colaboración entre Hélène Lecointre y Kahina Hamouche.

En el escenario inmobiliario actual, los datos ESG han adquirido un gran valor para los stakeholders. La recopilación de datos es esencial para las auditorías, el cumplimiento de la normativa y las decisiones de inversión, mejorando en última instancia el valor de su cartera y la credibilidad de su toma de decisiones. Sin embargo, la falta de transparencia de los datos ESG supone una grave amenaza para el sector. La dificultad para comprender el origen de los datos y la metodología en que se basan las estimaciones de consumo de energía y emisiones podría dar lugar a fallos en la presentación de reportes y socavar el valor de las carteras.

Para abordar esta cuestión urgente, Deepki aprovecha la IA y el aprendizaje automático para colmar estas brechas mediante potentes estimaciones. Además, nuestra última función, la nueva visualización de datos de Deepki, se ha creado para obtener transparencia sobre cómo se han calculado sus estimaciones de datos a nivel de activos y entidades. Esta visualización le permitirá identificar las metodologías específicas utilizadas para estimar los datos que faltan, proporcionando un análisis granular de los datos recopilados y estimados.

La creciente necesidad de recopilar y divulgar datos ESG fiables  

Los stakeholders necesitan asegurarse de que sus datos son fiables, trazables y procesables. La falta de transparencia que conllevan los datos ESG debe abordarse con eficacia y prontitud. Pueden enfrentarse a la falta de datos debido a diversos problemas, como la falta de colaboración de los inquilinos, problemas de privacidad y la pérdida del historial de consumo. La multitud de soluciones y fuentes añade complejidad al proceso. Garantizar que los datos disponibles sean precisos y útiles para la toma de decisiones sigue siendo un obstáculo crítico.

Leer más: Greenwashing en los informes ESG: riesgos, consecuencias y estrategias de transparencia

La recopilación y gestión de sus datos ESG es una tarea compleja, que abarca diferentes retos. Según la Encuesta Global ESG, dirigida por BNP Paribas en 2023, los 3 principales retos a la hora de recopilar y utilizar datos ESG para propietarios y gestores de activos son:

1. Riesgo de mala calidad de los análisis de datos ESG (46%).
2. Coste de los datos ESG (40%).
3. Incoherencia entre los proveedores de datos ESG (40%).

En cuanto a la gestión de los datos ESG, el 47% de las empresas especifican que utilizan hojas de cálculo. Esto da lugar a ineficiencias y errores que, en última instancia, compromete la exactitud de sus datos. En general, la encuesta también muestra que un impresionante 71% de los propietarios y gestores de activos identificaron los datos incompletos e incoherentes como un obstáculo importante para una mayor adopción de estrategias ESG.

Las estimaciones potenciadas por IA de Deepki te ayudan a cubrir las faltas de datos

Para abordar el problema de los datos incompletos e inconsistentes, la Plataforma Deepki ofrece capacidades de mejora de datos adaptadas a las necesidades específicas de los profesionales inmobiliarios. Mediante el uso de la Deepki Plaftorm, puede beneficiarse de diferentes para llenar los vacíos de datos:

Gap-filling

La metodología de rellenado de vacíos se realiza a un alto nivel de granularidad, más concretamente a nivel de contador. Las estimaciones de los datos que faltan se realizan para contadores individuales, proporcionando información precisa. La fuente principal de estos cálculos son los datos históricos de consumo disponibles. El rellenado de vacíos predice eficazmente los datos que faltan mediante el análisis de patrones y comportamientos históricos de consumo de datos. 

Extrapolación

Otro enfoque para estimar los datos que faltan consiste en proyectar las tendencias a partir de los datos existentes e identificar las áreas en las que falta información. Este modelo de extrapolación puede reflejar los patrones de consumo específicos de inquilinos individuales o zonas dentro de un edificio. El uso de datos comparables procedentes de fuentes similares hace que las estimaciones sean fiables y pertinentes para el entorno específico.

Indexación

Por último, la metodología de indexación proporciona estimaciones a nivel de activo. Al comparar los edificios con otras clases de activos similares situados en la misma zona geográfica, se pueden generar estimaciones precisas cuando faltan datos reales. Estos valores de referencia se basan en los datos de consumo de energía de más de 400k activos inmobiliarios propiedad u ocupados por nuestros clientes y recogidos automáticamente en la Plataforma Deepki.

Para profundizar: Recogida y estimación de datos: guía visual interactiva

Aporte transparencia sobre sus datos estimados a los stakeholders

Establecer la confianza en sus indicadores ESG empieza por garantizar la transparencia en estas mejoras. Con nuestra nueva visualización de datos, proporcione una visibilidad clara a sus stakeholders sobre la fuente y el cálculo detrás de sus datos recopilados y estimados:

• Visualice la división entre datos recopilados y estimados para comprender cómo se han calculado sus indicadores de consumo y emisiones.
• Siga el progreso de sus datos a lo largo de los años y sea testigo de la mejora de la calidad y fiabilidad de sus datos.
• Identifique la metodología utilizada para estimar los datos que faltan a nivel de contador o de activo, con un desglose por método.
• Obtenga un análisis granular de los datos recopilados y estimados desglosados por indicador, tipo de fluido y entidad de facturación.

Visualización de datos en la plataforma Deepki.

Mejorar la fiabilidad de los datos es esencial para maximizar el impacto de tus acciones y hacer un seguimiento más eficaz de la descarbonización de tu portafolio. La nueva visualización de datos de Deepki puede ayudarte a ganar confianza en tus datos de consumo energético y emisiones a la hora de divulgarlos a sus stakeholders clave, fomentando relaciones más sólidas. 

Unos datos fiables y transparentes le permitirán actuar y tomar decisiones informadas que apoyen los objetivos de descarbonización. Esto permite proteger en última instancia la valoración de los activos a largo plazo. Por último, esta función ayuda a optimizar el cumplimiento y la presentación de informes reglamentarios, elementos clave para aplicar una estrategia ESG eficaz.