{"id":655,"date":"2019-08-22T00:00:00","date_gmt":"2019-08-21T22:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.deepki.com\/2019\/08\/22\/gestionnaires-de-fluides-data-mapping\/"},"modified":"2023-05-29T17:41:12","modified_gmt":"2023-05-29T15:41:12","slug":"gestionnaires-de-fluides-data-mapping","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deepki.com\/fr\/blog\/gestionnaires-de-fluides-data-mapping\/","title":{"rendered":"Gestionnaires de fluides : pourquoi vous ne pourrez plus vous passer du data-mapping"},"content":{"rendered":"\n

L<\/span>e data-mapping est un proc\u00e9d\u00e9 informatique utilis\u00e9 pour \u00e9tablir une correspondance entre plusieurs mod\u00e8les de donn\u00e9es. Appliqu\u00e9 \u00e0 la gestion immobili\u00e8re<\/a>, il permet de mettre en relation diff\u00e9rentes sources de donn\u00e9es et de les cartographier afin d\u2019acqu\u00e9rir une meilleure connaissance du parc immobilier. Comment le data-mapping peut-il \u00eatre exploit\u00e9 pour la gestion des fluides \u00e9nerg\u00e9tiques<\/a>\u2009? Nous vous montrons pourquoi le data-mapping est aujourd\u2019hui incontournable pour la gestion d\u2019un parc immobilier \u00e0 travers 3 cas d’usage concrets et 5 m\u00e9thodes de data-mapping \u00e0 conna\u00eetre.<\/strong><\/span><\/p>\n\n\n\n

Le data-mapping appliqu\u00e9 \u00e0 la gestion immobili\u00e8re : 3 exemples concrets<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

#1 Relier chaque b\u00e2timent \u00e0 son compteur d\u2019\u00e9lectricit\u00e9<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Gr\u00e2ce au data-mapping, il est d\u00e9sormais possible de cartographier plus simplement un parc immobilier afin d\u2019en obtenir une meilleure connaissance. Le proc\u00e9d\u00e9 permet d\u2019associer chaque b\u00e2timent \u00e0 son compteur \u00e9lectrique<\/strong> en sch\u00e9matisant les relations qui les unissent :<\/p>\n\n\n

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\"Relier<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

#2 Identifier chaque fournisseur d\u2019eau pour retrouver les factures d\u2019un b\u00e2timent<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

En appliquant les m\u00e9thodes de data-mapping sur les adresses des b\u00e2timents et des compteurs issues de diff\u00e9rentes bases, les gestionnaires immobiliers peuvent identifier rapidement les fournisseurs<\/strong> d\u2019eau de chaque site. Apr\u00e8s identification du fournisseur concern\u00e9, ils pourront retrouver plus facilement les factures ant\u00e9rieures<\/strong> et obtenir une lettre de mandat<\/a> pour proc\u00e9der \u00e0 la collecte automatique des factures \u00e0 venir.<\/p>\n\n\n\n

#3 Suivre sa facturation au plus pr\u00e8s et anticiper d\u2019\u00e9ventuels rattrapages<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Autre b\u00e9n\u00e9fice du data-mapping : pouvoir r\u00e9gler les factures en temps et en heure et anticiper d\u2019\u00e9ventuels rattrapages (positifs ou n\u00e9gatifs) en fonction de la p\u00e9riode de mesure et de facturation de la consommation<\/a>. Sur chaque site, on pourra ainsi faire des pr\u00e9visions de d\u00e9penses sur l\u2019ann\u00e9e<\/strong>, en int\u00e9grant les diff\u00e9rents fluides utilis\u00e9s (eau, gaz, \u00e9lectricit\u00e9\u2026).<\/p>\n\n\n\n

5 m\u00e9thodes de data-mapping<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Selon les probl\u00e9matiques rencontr\u00e9es et leur niveau de difficult\u00e9, diff\u00e9rentes m\u00e9thodes peuvent \u00eatre utilis\u00e9es dans un processus de data-mapping :<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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  1. l\u2019analyse syntaxique<\/em> consiste \u00e0 rep\u00e9rer des erreurs de saisie dans les adresses<\/strong> \u00e0 l\u2019aide d\u2019un algorithme<\/a>. C\u2019est la m\u00e9thode la plus rapide\u2026 et donc celle qui est utilis\u00e9e en premier !<\/li>\n\n\n\n
  2. l\u2019analyse des distances minimales <\/em>entre un b\u00e2timent et un compteur permet d\u2019identifier un compteur install\u00e9 \u00e0 une adresse proche<\/strong>, particuli\u00e8rement en milieu urbain. Elle intervient souvent dans un second temps.<\/li>\n\n\n\n
  3. l\u2019analyse logique <\/em>est mobilis\u00e9e lorsque de nombreux b\u00e2timents pourraient \u00eatre associ\u00e9s \u00e0 un compteur<\/strong>. Cette m\u00e9thode, d\u00e9finie par des r\u00e8gles logiques<\/a>, n\u2019est pas utilis\u00e9e en priorit\u00e9 car elle est plus complexe \u00e0 mettre en place.<\/li>\n\n\n\n
  4. l\u2019analyse de polygones<\/em> permet de rep\u00e9rer si un compteur se situe bien dans le b\u00e2timent suppos\u00e9<\/strong>. Cette m\u00e9thode vient parfois contredire l\u2019analyse des distances minimales. Le sch\u00e9ma ci-dessous illustre bien cette contradiction : si la distance minimale sugg\u00e8re que le compteur est rattach\u00e9 au b\u00e2timent B, l\u2019analyse de polygones r\u00e9v\u00e8le que le compteur se trouve en r\u00e9alit\u00e9 dans le b\u00e2timent A.\"Exemple<\/li>\n\n\n\n
  5. l\u2019analyse disjointe<\/em> sert \u00e0 enrichir une base de donn\u00e9es<\/strong> \u00e0 partir de sources externes. \u00c0 partir du syst\u00e8me de gestion de l\u2019\u00e9nergie (SGE) d\u2019Enedis, il est par exemple possible de retrouver des num\u00e9ros de compteurs<\/strong> en cas d\u2019erreur dans la liste fournie par les clients et d\u2019obtenir des informations compl\u00e9mentaires sur la gestion des contrats<\/a> (tranche tarifaire, p\u00e9riode de facturation, type de compteur\u2026). Cette analyse peut \u00eatre mise en \u0153uvre en amont si la base de donn\u00e9es est faible, ou en aval pour traiter une probl\u00e9matique complexe (pr\u00e9vision budg\u00e9taire, besoin de justificatif vis-\u00e0-vis des locataires\u2026).<\/span><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Le data-mapping permet aujourd\u2019hui d\u2019enrichir des bases de donn\u00e9es initialement tr\u00e8s faibles avec des informations ext\u00e9rieures (r\u00e9gion, fluide, fournisseur, num\u00e9ro de compteur, tarifs, mesures, facturation\u2026). Cette cartographie \u00e9nerg\u00e9tique fournit par ailleurs des donn\u00e9es contextualis\u00e9es et directement actionnables, adapt\u00e9es \u00e0 la probl\u00e9matique de chaque client. S\u2019\u00e9quiper d\u2019une solution de data-mapping est devenu essentiel pour tout gestionnaire souhaitant s\u2019engager dans une strat\u00e9gie d\u2019energy management<\/a> n\u00e9cessitant une cartographie fiable et exhaustive de son parc immobilier.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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