I sistemi tradizionali di gestione degli edifici (ad esempio quelli di riscaldamento o illuminazione) sono caratterizzati da una forte dipendenza da soluzioni proprietarie, che limita la possibilità di ottimizzare le performance degli edifici. Con l’avvento dell’IoT e della crescente diffusione di sensori si sono aperte nuove prospettive sulla possibilità di raccolta dei dati sugli edifici. Tuttavia, l’integrazione di questi dati provenienti da fonti diverse è ancora una sfida. Una possibile soluzione è quella di adottare piattaforme aperte, in grado di unificare i dati provenienti da sistemi diversi, offrendo così maggiori flessibilità e interoperabilità.

Evoluzione dei sistemi di controllo per l’efficienza energetica

Per supportare il raggiungimento degli obiettivi ambientali, energetici e di redditività, si stanno diffondendo sempre più strumenti digitali a vari livelli di sviluppo:

1. Controllo locale: è il livello più basilare. Ogni componente dell’edificio (luci, termostato, ecc.) è gestito manualmente e in modo indipendente;
2. Controllo connesso: i vari componenti iniziano a comunicare tra loro attraverso un sistema di controllo centralizzato;
3. Controllo sovraordinato (SCADA): sistema più complesso che monitora e controlla l’intero edificio in modo integrato
4. Controllo sovraordinato avanzato: livello più evoluto, dove l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico entrano in gioco per ottimizzare automaticamente il funzionamento dell’edificio.

Per passare da un livello all’altro, è necessario un sistema di raccolta e gestione dei dati efficiente. I dati possono essere organizzati in modo proprietario o aperto, a seconda delle esigenze. Per valutare il grado di apertura dei dati, possiamo riferirci allo schema a 5 stelle proposto da Tim Berners-Lee, che classifica i dati in base a diversi livelli di accessibilità e riutilizzabilità.

Data lake e data swamp – Un confronto

Una volta raccolti i dati, per poterli impiegare in strategie di controllo avanzato, è necessario disporre di strumenti efficaci per la loro gestione.

Un data lake è un deposito centrale dove si raccolgono tutti i tipi di dati, sia strutturati (come quelli in un foglio di calcolo) che non strutturati (come testi o immagini), provenienti da diverse fonti. È come una biblioteca ben organizzata, dove ogni libro (dato) ha un’etichetta (metadato) che indica di cosa tratta e dove si trova. Esso consente di:

• Archiviare grandi quantità di dati in modo rapido ed economico;

• Analizzare i dati in molti modi grazie alla sua flessibilità;

• Aggiornare velocemente nuovi dati.

Un data swamp è invece un deposito di dati (provenienti da varie fonti) non organizzato, quindi senza una struttura. Non sono presenti nemmeno i metadati, ovvero le informazioni che descrivono quei dati (significato, origine o formato). La qualità dei dati è spesso incompleta e scadente, ed è difficile accedervi. Un data swamp si forma a causa di:

• Mancanza di regole e procedure per la gestione dei dati;

• Crescita incontrollata dei dati senza un’organizzazione periodica;

• Utilizzo di tecnologie inadeguate alla gestione di grandi volumi di dati.

In conclusione, l’evoluzione dei sistemi di controllo degli edifici verso soluzioni più intelligenti e integrate richiede una gestione efficiente dei dati. L’adozione di piattaforme aperte, combinata con l’utilizzo di data lake ben strutturati, permette di ottimizzare le performance energetiche degli edifici, riducendo l’impatto ambientale e incrementando l’efficienza operativa.