Gestionnaires de fluides : pourquoi vous ne pourrez plus vous passer du data-mapping

Alan Floch
Date22 août 2019

Le data-mapping est un procédé informatique utilisé pour établir une correspondance entre plusieurs modèles de données. Appliqué à la gestion immobilière, il permet de mettre en relation différentes sources de données et de les cartographier afin d’acquérir une meilleure connaissance du parc immobilier. Comment le data-mapping peut-il être exploité pour la gestion des fluides énergétiques ? Nous vous montrons pourquoi le data-mapping est aujourd’hui incontournable pour la gestion d’un parc immobilier à travers 3 cas d’usage concrets et 5 méthodes de data-mapping à connaître.

Le data-mapping appliqué à la gestion immobilière : 3 exemples concrets

#1 Relier chaque bâtiment à son compteur d’électricité

Grâce au data-mapping, il est désormais possible de cartographier plus simplement un parc immobilier afin d’en obtenir une meilleure connaissance. Le procédé permet d’associer chaque bâtiment à son compteur électrique en schématisant les relations qui les unissent :

Relier chaque bâtiment à son compteur grâce au data-mapping

#2 Identifier chaque fournisseur d’eau pour retrouver les factures d’un bâtiment

En appliquant les méthodes de data-mapping sur les adresses des bâtiments et des compteurs issues de différentes bases, les gestionnaires immobiliers peuvent identifier rapidement les fournisseurs d’eau de chaque site. Après identification du fournisseur concerné, ils pourront retrouver plus facilement les factures antérieures et obtenir une lettre de mandat pour procéder à la collecte automatique des factures à venir.

#3 Suivre sa facturation au plus près et anticiper d’éventuels rattrapages

Autre bénéfice du data-mapping : pouvoir régler les factures en temps et en heure et anticiper d’éventuels rattrapages (positifs ou négatifs) en fonction de la période de mesure et de facturation de la consommation. Sur chaque site, on pourra ainsi faire des prévisions de dépenses sur l’année, en intégrant les différents fluides utilisés (eau, gaz, électricité…).

5 méthodes de data-mapping

Selon les problématiques rencontrées et leur niveau de difficulté, différentes méthodes peuvent être utilisées dans un processus de data-mapping :

  1. l’analyse syntaxique consiste à repérer des erreurs de saisie dans les adresses à l’aide d’un algorithme. C’est la méthode la plus rapide… et donc celle qui est utilisée en premier !
  2. l’analyse des distances minimales entre un bâtiment et un compteur permet d’identifier un compteur installé à une adresse proche, particulièrement en milieu urbain. Elle intervient souvent dans un second temps.
  3. l’analyse logique est mobilisée lorsque de nombreux bâtiments pourraient être associés à un compteur. Cette méthode, définie par des règles logiques, n’est pas utilisée en priorité car elle est plus complexe à mettre en place.
  4. l’analyse de polygones permet de repérer si un compteur se situe bien dans le bâtiment supposé. Cette méthode vient parfois contredire l’analyse des distances minimales. Le schéma ci-dessous illustre bien cette contradiction : si la distance minimale suggère que le compteur est rattaché au bâtiment B, l’analyse de polygones révèle que le compteur se trouve en réalité dans le bâtiment A. Exemple d'analyse de polygone grâce au data-mapping
  5. l’analyse disjointe sert à enrichir une base de données à partir de sources externes. À partir du système de gestion de l’énergie (SGE) d’Enedis, il est par exemple possible de retrouver des numéros de compteurs en cas d’erreur dans la liste fournie par les clients et d’obtenir des informations complémentaires sur la gestion des contrats (tranche tarifaire, période de facturation, type de compteur…). Cette analyse peut être mise en œuvre en amont si la base de données est faible, ou en aval pour traiter une problématique complexe (prévision budgétaire, besoin de justificatif vis-à-vis des locataires…).

Le data-mapping permet aujourd’hui d’enrichir des bases de données initialement très faibles avec des informations extérieures (région, fluide, fournisseur, numéro de compteur, tarifs, mesures, facturation…). Cette cartographie énergétique fournit par ailleurs des données contextualisées et directement actionnables, adaptées à la problématique de chaque client. S’équiper d’une solution de data-mapping est devenu essentiel pour tout gestionnaire souhaitant s’engager dans une stratégie d’energy management nécessitant une cartographie fiable et exhaustive de son parc immobilier.

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