Strumenti ed Applicazioni di Business Intelligence per Dati Energetici: un caso di studio al Politecnico di Torino

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1 POLITECNICO DI TORINO Tesi di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale Strumenti ed Applicazioni di Business Intelligence per Dati Energetici: un caso di studio al Politecnico di Torino Relatori: prof. Fulvio Corno prof. Dario Bonino Candidato: Matteo Paracchino Dicembre 2013

2 Indice 1 Introduzione 1 2 Descrizione dello stato dell arte in tema di sistemi di gestione energetica degli edifici Energy Management ed Energy Managers Smart Buildings Submetering ed Energy Information Systems Questioni aperte ed opportunità di lavoro Gestione dei flussi di dati Qualità dei dati Fruibilità e comunicazione dei dati Ricerca di una soluzione alle problematiche riscontrate Obiettivi e scelte preliminari Metodologia di lavoro Ricerca preliminare Ricerca primaria: questionario esplorativo tra gli energy manger italiani Progettazione del questionario Analisi dei risultati Ricerca secondaria: analisi della letteratura e delle soluzioni accessibili online Indagine sulle caratteristiche dei cruscotti di visualizzazione online Processo di definizione e sviluppo del prototipo Requisiti di progettazione Sviluppo del prototipo dimostratore Strumenti ed architettura selezionati Progettazione dello schema dei dati ii

3 6.2.3 Implementazione processo ETL Progettazione e sviluppo delle componenti JSP Progettazione e sviluppo delle dashboard dinamiche generate dal server di BI Conclusioni e spunti per la prosecuzione del lavoro Punti deboli e punti di forza connessi allo sviluppo del cruscotto interattivo Considerazioni generali sugli strumenti utilizzati Bibliografia 60 iii

4 Capitolo 1 Introduzione Nata negli anni settanta quando le società occidentali hanno iniziato a confrontarsi con il tema della limitatezza delle risorse energetiche terrestri, e nonostante abbia di conseguenza una storia piuttosto breve, la disciplina dell energy management ha subito un processo di rapida e inesorabile evoluzione che l ha portata a cambiare più volte faccia, fino ad assumere la connotazione strategico-gestionale che la caratterizza oggi. Traducendo il titolo di una ricerca condotta nel 2012 da Acre Resources, The Evolution of the Energy Manager: From Boiler Room to Board Room [1], si può comprendere l entità di questo percorso evolutivo, evidente se si confrontano gli skills di gestione e la visione strategica richiesti oggi per ricoprire efficacemente il ruolo di energy manager, con le mansioni prettamente tecniche a cui era relegato alle origini. Al tempo stesso, è sotto gli occhi di tutti la sempre maggiore pervasività della tecnologia, e in particolare degli strumenti e applicazioni di information and communication technology, all interno di qualsiasi aspetto delle nostre vite. Il paradigma smart (smart-phone, smart-city, smart-grid...) sta diventando il punto di riferimento di chiunque si occupi di innovazione, e le tematiche di gestione dell energia, nelle loro varie forme ed implicazioni, si trovano ad essere inserite appieno in questo contesto. In particolare, attraverso la qualità e la quantità di informazioni che hanno reso disponibili, le tecniche di smart metering stanno aprendo la strada a modalità di indagine nuove e interessantissime all interno delle dinamiche di consumo energetico, trovando un terreno di immediata applicazione nella componente dell energy management costituita dalla gestione energetica di edifici o complessi di edifici. Il potenziale informativo reso disponibile dall innovazione tecnologica è sotto gli occhi di tutti, ma per trasformarlo in decisioni più efficaci, efficienti e consapevoli è necessario tenere ben presenti tre ordini di problematiche: quelle legate alla gestione dei flussi di dati generati, quelle legate alla qualità dei dati stessi e infine quelle legate alla loro fruibilità per il decisore umano. Se i primi due aspetti appaiono strettamente connessi all infrastruttura di raccolta e trasporto dei dati, richiedendo quindi investimenti e tempi di intervento di una 1

5 1 Introduzione certa rilevanza, l ultimo appare invece affrontabile anche con l utilizzo di soluzioni low cost poco invasive dal punto di vista organizzativo ed operativo. Considerando solo l aspetto della fruibilità, le tematiche da affrontare vengono infatti ristrette alla rielaborazione e presentazione delle informazioni estratte dalle sorgenti di dati disponibili, con uno sforzo non meno importante dal punto di vista concettuale e metodologico, ma con lo possibilità di trovare soluzioni attraverso l impiego di strumenti accessibili anche con risorse economiche e organizzative limitate. Quest ultima affermazione nasce dalla considerazione che sia possibile rendere maggiormente fruibili i dati energetici, raccolti da una qualsiasi infrastruttura di metering, attraverso la realizzazione di un tool di visualizzazione dei dati di consumo basato su un motore di business intelligence e un applicazione web. La verifica sperimentale di questa idea si pone esattamente al centro della ricerca presentata in questa monografia. Tenuto conto dell esistenza al Politecnico di Torino di una pur limitata infrastruttura di raccolta dei dati di consumo (principalmente riguardanti l energia elettrica), si è così pensato di esaminare la validità di un architettura software basata su componenti freeware ed open source per la realizzazione del sopracitato strumento; nel fare ciò si è deciso di utilizzare Pentaho come piattaforma di business intelligence, dal momento che è stato considerato la più affidabile soluzione end-to-end in ambito open [2]. Punto di partenza nell analisi è stata un indagine condotta tra gli energy manager certificati italiani, utile per sondarne le aspettative e le opinioni riguardo gli strumenti di visualizzazione e analisi dei consumi energetici. Allo stesso tempo, la ricerca ha avuto anche lo scopo di consolidare ed integrare la ricerca secondaria svolta consultando la letteratura disponibile ed analizzando le soluzioni accessibili via web in termini di cruscotti di analisi dei dati energetici. L output di questo processo di ricerca preliminare sono state una serie di indicazioni circa le preferenze di un gruppo di potenziali utenti, che hanno spaziato dalle misure aggregate ritenute più importanti, agli aspetti da considerare per calcolare questi aggregati e per contestualizzare le analisi, fino alle modalità di presentazione dei dati. Dopo aver rielaborato e conciliato le informazioni provenienti dai vari canali utilizzati, si è proceduto a definire l architettura generale dello strumento, individuata in un applicazione Jsp attraverso la quale incorniciare e pubblicare le elaborazioni sui consumi, a loro volta prodotte dal server di BI Pentaho usando i dati contenuti in un db relazionale. In seguito sono state progettate e realizzate le dashboard interattive di analisi dei dati da inserire nell applicazione jsp, ed è stato configurato il server di business intelligence per fornire funzioni di drill down. In questa fase si è provveduto a riesaminare di volta in volta le soluzioni implementate, rielaborando in modo ricorsivo i vari componenti per adattarli alle problematiche via via riscontrate, fino a ottenere un prototipo funzionante con performance ritenute adeguate a un utilizzo reale. 2

6 1 Introduzione A valle del processo di progettazione e sviluppo si è infine proceduto a riesaminare in maniera critica il percorso seguito, facendo emergere vantaggi e svantaggi delle soluzioni implementate e traendo conclusioni generali a proposito degli strumenti adottati. Questi ultimi, che come già scritto rappresentavano uno dei focus principali dell analisi svolta, hanno dimostrato buone performance in relazione agli obiettivi del progetto, distinguendosi soprattutto per portabilità e adattabilità, ma denotando limiti riguardo l aspetto grafico, i tempi e le modalità di apprendimento, ed una certa difficoltà nell estrarne tutto il potenziale. In conclusione, si ritiene di aver dimostrato la fattibilità, con il solo impiego degli accessibili strumenti adottati, di una soluzione di business intelligence di dati energetici dal basso total cost of ownership e dalle prestazioni comparabili a quelle di più celebri suite commerciali; senza dimenticare come, nell ottica di una sua effettiva implementazione in ambito non accademico, restino sicuramente questioni aperte e criticità da esaminare. 3

7 Capitolo 2 Descrizione dello stato dell arte in tema di sistemi di gestione energetica degli edifici 2.1 Energy Management ed Energy Managers L uso razionale delle varie fonti di energia e l efficienza energetica sono da sempre al centro dell attenzione per il mondo dell industria e del commercio, così come per l economia domestica di ogni famiglia. L energy management però è una disciplina che affonda le proprie radici nel passato abbastanza recente rappresentato delle crisi petrolifere degli anni settanta, durante le quali per la prima volta le economie industriali occidentali si sono trovate di fronte alla necessità di ripensare i propri modelli di consumo energetico in risposta alle crisi causate dalle impennate dei prezzi del petrolio verificatesi nel 1973 e nel Da allora numerose iniziative e programmi di stimolo ad un uso efficiente dell energia si sono susseguiti in tutto il mondo, con modalità più o meno coordinate e con risultati più o meno soddisfacenti, ma sicuramente con il merito aver diffuso una coscienza critica e promosso il dibattito riguardo le fonti di energia, il loro impatto sulle nostre vite e la loro gestione e conservazione. Ad esempio, proprio nel 1973, ebbe inizio negli Stati Uniti il Federal Energy Management Program (FEMP), che, dopo essere nato per interessi strategico/militari di riduzione della dipendenza dal petrolio straniero attraverso attività di sensibilizzazione alla riduzione dei consumi e coordinamento tra le varie agenzie governative, si è via via evoluto passando ad occuparsi di promozione e finanziamento delle tecnologie green negli anni novanta e focalizzandosi nei primi anni duemila sul miglioramento delle performance di efficienza energetica, sulla sua misurazione e sulla sua promozione [3]. Il significato del termine energy management si è evoluto seguendo gli obiettivi 4

8 2 Descrizione dello stato dell arte in tema di sistemi di gestione energetica degli edifici che le società in cui viviamo si sono poste nel corso degli anni, come si può vedere osservando le trasformazioni subite dagli obiettivi del FEMP e come è stato sintetizzato da alcune parole chiave proposte all inizio degli anni duemila [4] per delineare la successione degli approcci alla gestione dell energia che si sono susseguiti nel Regno Unito: save it (dal 1973 al 1981): quando in risposta all impennata dei prezzi del petrolio ci fu la reazione più semplice ed immediata, una massiccia sensibilizzazione delle persone a ridurre i consumi allo stretto necessario; manage it (dal 1981 al 1993): quando all idea di conservazione e risparmio dell energia si sostituì, per la prima volta, il concetto di gestione e monitoraggio delle fonti energetiche, reso possibile dalle nuove capacità di calcolo e trattamento dei dati fornite dalla prima ondata di diffusione dei personal computer, negli anni ottanta; purchase it (dal 1993 al 2000): quando un periodo abbastanza prolungato di stabilità del prezzo del petrolio e di espansione dell economia globale avevano spostato la competizione sul piano del prezzo dell energia, spingendo le grandi corporations alla ricerca dell offerta energetica più economicamente vantaggiosa mettendo in secondo piano le esigenze di risparmio energetico. Non meno dinamica è stata la parallela evoluzione, subita nel corso degli ultimi decenni, della figura dell energy manager, che è evoluta da un ruolo di nicchia, con un profilo prettamente tecnico basato sul procurement e la gestione dei macchinari e delle attrezzature, fino a richiedere competenze che vanno dalla finanza alla visione strategica, con obiettivi di lungo periodo e responsabilità sempre più ampie [1]. Oggi le mansioni di un energy manager possono spaziare dal monitoraggio dei consumi tramite audit interni, report o telecontrollo, all ottimizzazione dei consumi stessi promuovendo le azioni correttive adeguate, alla contrattazione per l acquisto dell energia nelle sue varie forme, allo studio di programmi di investimento volti al miglioramento delle performance energetiche [5], e dimostrano quanto possa essere decisivo l impatto di quello che in Italia viene definito Responsabile per la conservazione e l uso razionale dell energia, secondo la dicitura della legge 10/1991 che ne ha istituzionalizzato la figura dopo che questa era stata introdotta per la prima volta con la legge 308/1982. Un panorama così dinamico ha subito un nuovo cambiamento di prospettive a partire dai primi anni duemila, come conseguenza della crescente sensibilità verso la sostenibilità ambientale e delle oscillazioni dei prezzi delle risorse energetiche che tutti abbiamo sperimentato. L energy management come attività di razionalizzazione e gestione dei consumi è quindi diventato nuovamente (forse come mai prima 5

9 2 Descrizione dello stato dell arte in tema di sistemi di gestione energetica degli edifici d ora) uno dei punti chiave sull agenda programmatica di manager e amministratori pubblici. La nuova parola d ordine è diventata smart, ovvero intelligente e brillante, un aggettivo che è stato associato a quasi tutti componenti dei sistemi energetici: dai meter, alla rete di distribuzione, agli edifici e alle città intere (qualcuno ha usato anche il termine smart world). È innegabile che le politiche delle maggiori economie mondiali, insieme alla ricerca scientifica e alla proposta tecnologica presente sul mercato si stiano muovendo in questa direzione, e in qualsiasi documento che tratti degli ultimi ritrovati nel campo delle tecnologie energetiche o della loro prossima generazione questo aggettivo ricorre decine di volte. È in corso una terza rivoluzione dell industria della distribuzione di energia, che sta segnando in maniera definitiva il modo in cui potrà essere declinato l energy management nell immediato futuro e si può comparare, per portata, alla creazione delle prime reti elettriche da parte di Thomas Edison ed all invenzione della trasmissione di corrente alternata su lunghe distanze da parte di Tesla e Westinghouse [6]. L introduzione di tecnologie ICT all interno della catena di trasporto dell energia sta portando alla convergenza degli interessi e degli sforzi di coloro i quali si occupano di utilities, telecomunicazioni, microelettronica, apparecchiature elettriche, software, sistemi di controllo ed automazione, sistemi di gestione degli edifici e molti altri ancora. Attraverso l infusione di information technology si sta infatti producendo un sistema in grado di operare con modalità molto più evolute e complesse di quello esistito fino a poco più di un decennio fa, rendendo accessibile una miniera sconfinata di informazioni e aprendo possibilità di interazione bidirezionale tra tutti gli attori in gioco. In questo senso, il concetto di smart può essere interpretato proprio come il passaggio da oggetti con un comportamento fisso e capacità di interazione pressochè nulle, ad apparecchiature in grado di essere parte in qualche modo attiva del processo di distribuzione dell energia, con l evidente opportunità di ottenere numerose ricadute positive. Ci si attende infatti di ottenere guadagni in termini di: gestione dei consumi sia a livello privato che a livello pubblico, efficienza energetica, gestione dei programmi di manutenzione, affidabilità delle forniture e capacità di adattamento a situazioni critiche. 2.2 Smart Buildings L ambito di lavoro principale di un energy manager è spesso rappresentato dall analisi e dalla gestione dei consumi degli edifici più o meno grandi e voraci di energia all interno dei quali i collaboratori di un azienda, o di un ente di qualsiasi altro tipo, svolgono le mansioni richieste dal loro lavoro, un compito di una rilevanza spesso sottovalutata. È stato infatti calcolato che gli edifici commerciali nelle nazioni 6

10 2 Descrizione dello stato dell arte in tema di sistemi di gestione energetica degli edifici sviluppate rappresentano il 20% della carbon footprint terrestre [7], pari alla metà dell impronta della totalità degli edifici che da da soli sono causa del 40% delle emissioni [8]. Tuttavia, identificare gli sprechi e le opportunità di risparmio può essere molto difficile all interno di questi contesti, spesso complessi e molto articolati. Gli edifici, a destinazione d uso pubblica/industriale, appaiono di conseguenza come uno degli ambiti più adatti per mettere alla prova concetti e tecnologie smart, dal momento che rappresentano il punto d incontro tra gli interessi privati dei loro proprietari, sensibili alla rilevanza economica delle politiche di miglioramento dell efficienza energetica e a quella reputazionale delle dinamiche di corporate social responsibility [9], e gli interessi pubblici di abbattimento dei consumi e dell inquinamento. Gli smart buildings impiegano una vasta gamma di tecnologie che migliorano l efficienza e collegano edifici tra loro, così come con la rete di distribuzione, utilizzando dispositivi ICT e reti di comunicazione intelligenti. Molte delle tecnologie necessarie per la qualifica di smart building, come submeter e sistemi di riscaldamento, ventilazione e condizionamento (HVAC) ad alta efficienza energetica, sono maturi. Altri, come la costruzione di sistemi di gestione dell energia (BEMS) e il Building Information Modeling (BIM), sono in rapida evoluzione e offrono alcune delle innovazioni di maggior impatto che il settore edile abbia visto negli ultimi anni. La sfida che gli integratori devono affrontare oggi, tuttavia, è connettere questi sistemi in modo da massimizzare la redditività e sfruttare i punti di forza che ogni fornitore di servizi nell ecosistema dello smart building porta al tavolo. In questo passo, tratto dalla ricerca Smart buildings: ten trends to watch in 2012 and beyond [10], sono sintetizzati in modo molto molto efficace sia i concetti, che le prospettive collegati all idea di smart building, ed è evidente come le sfide poste in essere da questo approccio al rapporto tra energia, edifici e persone che vi lavorano e vivono dentro, siano quanto mai attuali e interessanti sia dal punto vista tecnologico che da quello economico. A testimonianza della maturità delle tecnologie di cui si sta parlando, bisogna notare come i sistemi smart siano anche più vicini alla nostra esperienza diretta di quanto non pensino molte persone, dal momento che ormai da diversi anni in ogni casa sono stati installati dai distributori italiani di energia degli smart meter in grado di comunicare i dati di consumo energetico in modo evoluto. La tecnologia è quindi disponibile, ma le sue potenzialità restano ancora poco sfruttate, e in molti casi, le persone che si occupano a livello professionale della gestione delle forniture energetiche per le aziende, hanno come unico strumento la lettura a posteriori delle bollette, con possibilità di intervento sui consumi e capacità di analisi dei dati praticamente nulle. 7

11 2 Descrizione dello stato dell arte in tema di sistemi di gestione energetica degli edifici 2.3 Submetering ed Energy Information Systems La diffusione di sistemi di metering e submetering intelligenti sta andando di pari passo con l assunzione da parte dell information technology di un ruolo centrale all interno del settore delle tecnologie per la gestione dell energia. Gli strumenti per rilevare i consumi energetici stanno infatti raggiungendo prezzi accessibili 1 e la loro penetrazione nel mercato appare in rapida ascesa, tanto che da oggi al 2020 si prevede un tasso di crescita complessiva del settore del submetering e dei servizi collegati pari al 9,4% annuale [11]. Submeter e sistemi di analisi e gestione dei dati sono le due componenti reciprocamente imprescindibili di un architettura di monitoraggio, nel contesto di un più ampio sistema di gestione integrata di un edificio. La rete di submeter, gli strumenti di rilevazione posti a valle dell allacciamento di un utenza alla rete di distribuzione utilizzati per misurare i consumi sui vari rami di un impianto, non serve di per sé a portare efficienza energetica, e allo stesso modo un building energy management system per funzionare ha bisogno di conoscere cosa sta succedendo in tempo reale all interno dell edificio o degli edifici che gestisce, come si può verificare attraverso il diagramma contenuto nella Figura 2.1 che chiarisce il rapporto tra la rete di distribuzione, i meter installati dalla compagnia di utility e i sistemi di submetering che possono essere posti in essere dai proprietari degli edifici. In questo contesto, si sta sempre più diffondendo l idea che una parte della strada che conduce alla riduzione dei consumi energetici globali, almeno nel settore del management degli edifici, possa essere costituita da una soluzione software capace di estrarre il potenziale informativo contenuto nei dati resi accessibili dalle tecnologie di advanced metering e consegnarlo in maniera fruibile nelle mani degli energy manager e dei loro collaboratori, con costi di accesso e tempi di recupero degli investimenti molto più bassi rispetto alle ristrutturazioni green degli interi edifici. Nel caso di strutture già esistenti, la soluzione più immediata ed efficace per ottenere miglioramenti sul piano dei consumi e delle emissioni appare infatti assicurarsi che l infrastruttura già esistente funzioni al massimo della sua efficienza, ed il raggungimento di questo obiettivo può certamente essere facilitato dalla creazione di un sistema di analisi dei dati, che rappresenta una soluzione vantaggiosa sia dal punto di vista dell investimento upfront che dell invasività per gli edifici ed il lavoro dei loro occupanti. In un primo momento, le tecnologie descritte finora venivano integrate all interno di Building Management Systems (BMS) che potessero essere utilizzati per gestire le mansioni operative (manutenzione di impianti elettrici e meccanici, gestione delle 1 Il dipartimento per l energia degli Stati Uniti ha lanciato a maggio 2013 un challenge per la costruzione di un meter wireless che costi meno di 100 dollari (fonte: www4.eere.energy.gov) 8

12 2 Descrizione dello stato dell arte in tema di sistemi di gestione energetica degli edifici Figura 2.1. Diagramma di un tipico sistema di submetring lamentele degli occupanti... ) così come l energia ed il funzionamento di singoli sottosistemi come il riscaldamento o il condizionamento. Negli ultimi anni però è stata riscontrata nell offerta sul mercato una tendenza a concentrare l attenzione dei BMS sulle funzioni di building management ed a separare le funzioni di gestione dell energia delegandole agli Energy Information Systems (EIS) [12]. Questa transizione può essere imputata ad una serie di comuni problematiche riscontrate nell implementazione dei sistemi più complessi, come le carenze di budget, la difficoltà di installazione e di utilizzo delle piene funzionalità (che risultano spesso sottoutilizzate) e dalla parallela domanda di soluzioni centralizzate ed integrate, ma al contempo snelle ed efficaci, per effettuare analisi dei dati energetici rapide e soprattutto pregne delle informazioni più rilevanti. Con il termine Energy Information System si intendono i sistemi costituiti da software di monitoraggio della performance, hardware di acquisizione dati e sistemi di comunicazione, utilizzati per memorizzare, analizzare ed esporre i dati energetici di un edificio o di un complesso di edifici [13]. Un EIS raccoglie continuamente i dati riferibili agli aspetti energetici con lo scopo di fornire feedback agli energy manager ed agli operatori che si occupano di mantenere elevate le performance energetiche 9

13 2 Descrizione dello stato dell arte in tema di sistemi di gestione energetica degli edifici attraverso la gestione degli impianti e la promozione dei necessari cambiamenti operazionali, secondo un architettura che in prima approssimazione è quella presente nella Figura 2.2. Figura 2.2. Tipica architettura di un EIS Le funzioni per cui questi sistemi sono tipicamente utilizzati sono di tre tipi: rilevazione e diagnosi dei guasti, gestione degli allarmi ed energy management. Nei tre ambiti, se implementati in modo corretto e cuciti su misura per l organizzazione che li utilizza, sono in grado di fornire un supporto molto importante accelerando le procedure di intervento in caso di guasti, focalizzando l attenzione degli ingegneri sugli eventi più critici che stanno avvenendo in tempo reale, integrando e consolidando flussi di dati provenienti da meter ambientali o energetici e presentando i risultati delle elaborazioni con modalità fruibili. In conclusione, bisogna sottolineare come le tecnologie, anche in questo settore, siano in rapida evoluzione ed è lecito attendersi un significativo cambiamento anche nelle caratteristiche e nelle funzionalità offerte dagli EIS. In particolare, ci si attende che le direttrici di sviluppo possano muoversi secondo i seguenti trend: crescente offerta di servizi in mobilità, flessibilità e personalizzazione delle interfacce utente, supporto per il demand side energy management, maggiore affidabilità per quanto riguarda la sicurezza e l integrità dei dati, capacità confrontare scenari alternativi ed in generale più ampie funzionalità di previsione dei consumi [14]. 10

14 Capitolo 3 Questioni aperte ed opportunità di lavoro La descrizione del panorama tecnologico di riferimento contenuta nella sezione precedente, ha cercato di mettere in luce le caratteristiche dei fenomeni che riguardano il management dell energia nella gestione degli edifici e i sistemi che sono stati studiati per facilitarlo; si è cercato di evidenziare vantaggi e motivazioni che hanno spinto studiosi e professionisti a occuparsi di sistemi informatici di gestione dell energia. A questo proposito, merita particolare attenzione il potenziale di informazione contenuto nei dati di consumo che la tecnologia oggi permette di raccogliere. Numerose indagini e ricerche condotte con esperti e professionisti della gestione energetica in tutto il mondo, mostrano come l accesso e l analisi ai dati sulla reale situazione energetica degli edifici sia uno dei punti chiave su cui lavorare per aumentare la consapevolezza con cui vengono prese ogni giorno le decisioni strategiche ed operative in tema di building energy management. La fruibilità delle informazioni energetiche può infatti influenzare in modo decisivo sia le scelte di programmazione strategica di lungo termine, che i comportamenti e le abitudini di tutte le persone che usufruisco di un edificio e degli impianti che contiene, con impatti notevoli sulla performance energetica complessiva (aumento dell efficienza energetica anche intorno al 5-10% [15]). Proprio in questo campo i sistemi informatici attualmente disponibili mostrano alcune lacune. Secondo l indagine condotta dall istituto di ricerca Aberdeen Group, di cui viene riportato un estratto nella Figura 3.1, tra le quattro maggiori sfide per gestire efficacemente i programmi energetici due riguardano proprio la gestione dei dati: rispettivamente il 37% ed il 30% dei rispondenti, ha infatti citato come top challenge la complessità ed eterogeneità dei data sets che bloccano il processo di decision making ed i processi manuali che rendono difficile trovare le informazioni rilevanti per prendere decisioni. Le organizzazioni sono quindi ben consce che ottenere i dati energetici chiave sia quanto mai importante e sentono di avere la necessità di 11

15 3 Questioni aperte ed opportunità di lavoro una fonte sicura per i loro dati energetici. Figura 3.1. Top challenges per la gestione efficace di programmi energetici (fonte: Aberdeen Group, giugno 2011 [15]) Le questioni aperte in questo campo, che costituiscono opportunità di sviluppare soluzioni e funzionalità nuove sono raggruppabili in tre categorie: la gestione dei flussi di dati disponibili, la qualità dei dati stessi e la loro fruibilità. 3.1 Gestione dei flussi di dati I dati che confluiscono all interno di un energy information system sono caratterizzati da complessità di varia natura, cosa che li rende oggetti potenzialmente molto difficili da gestire, ma che allo stesso tempo può essere indice dell elevato contenuto informativo che portano con loro. Innanzitutto bisogna considerare che i dati possono essere eterogenei perchè provenienti da fonti molto diverse tra di loro o perchè rappresentativi di grandezze e fenomeni differenti (le fonti possono essere utility meter piuttosto che sensori che rilevano grandezze ambientali o fenomeni umani). Non sempre i sistemi attualmente disponibili sono in grado di gestire in modo adeguato le caratteristiche di queste fonti di dati, e ad esempio l integrazione dei dati di consumo elettrico con quelli di altre fonti energetiche come i combustibili o l acqua non sempre è ben supportata, così come esistono margini di sviluppo per quanto riguarda il supporto all analisi della correlazione tra grandezze di consumo e variabili ambientali (molto importante per normalizzare i dati e non imputare risparmi a condizioni esterne favorevoli). In secondo luogo, dal momento che praticamente tutti i dati provengono da misurazioni sul campo e devono essere consolidati in un unica struttura dati, sorge il 12

16 3 Questioni aperte ed opportunità di lavoro problema di gestirne il trasporto e garantirne l integrità. Sorge anche il problema delle moli di dati da trattare, dato che la maggior parte delle installazioni di EIS è economicamente vantaggiosa solo nel caso di edifici o complessi di edifici con consumi rilevanti e quindi di dimensioni medio-grandi. Il tema da affrontare è quello dei cosiddetti big data nella loro più compiuta declinazione, ovvero dati caratterizzati da un elevato volume, velocità e varietà (dove velocità fa riferimento alle elevate performance di raccolta e processamento, e varietà all ampia gamma di differenti tipi di dato [16]). L interoperabilità con database nosql (una delle ultime tendenze per la gestione di grandi quantità di dati in modo efficiente), ad esempio, non è una caratteristica molto diffusa tra i sistemi di gestione dei dati energetici, anche se questa, come le altre tecnologie che permettono di lavorare con i big data, potrebbe essere una risorsa molto importante per supportare elaborazioni in real time, garantendo capacità di analisi puntuale e tempestiva e rifornendo i decisori con le informazioni più recenti. 3.2 Qualità dei dati La qualità dei dati resi accessibili da un energy information system è sicuramente un altro dei settori di ricerca sui quali è importante riflettere. La qualità può essere intesa dal punto di vista della correttezza ed integrità dei dati dalla fonte all utente, ma anche dalla prospettiva dell aderenza dei dati alle necessità dei decisori e della loro corretta contestualizzazione. La prima parte del problema può sembrare di semplice soluzione, dal momento che fondamentalmente si tratta di una questione di ETL, ma tenendo conto dell eterogeneità delle fonti già citata nella sezione 3.1 e dell assenza di specifici modelli di riferimento, unita alla specificità dei dati raccolti in ciascun contesto applicativo reale, ci si rende conto che può essere un processo più complicato del previsto [17]. Bisogna aggiungere che non sempre il trasporto dei dati energetici avviene in maniera ideale, dal momento che le reti di comunicazione costruite a questo scopo sono in molti casi il frutto di compromessi dovuti alla necessità di farle convivere con le strutture fisiche preesistenti degli edifici che sono oggetto dell attività di gestione energetica [18]. Uniformare i dati all interno di una struttura coerente e funzionale ai bisogni dell organizzazione che li dovrà sfruttare, è altresì un requisito indispensabile per le persone e le strutture che basano le loro decisioni su questi dati ed una questione che dovrà essere affrontata dai progettisti degli EIS. La seconda parte del ragionamento sulla qualità dei dati ha invece a che fare sia con la progettazione che con l implementazione di questi sistemi. Il fatto che i dati forniti da un EIS siano più o meno adeguati ai processi decisionali che si prefiggono di supportare, dipende infatti sia dalla capacità dello strumento di offrire profondità e ampiezza di analisi, che dalle competenze di chi ne progetta il deploy 13

17 3 Questioni aperte ed opportunità di lavoro in uno specifico contesto applicativo. Focalizzandosi sulla potenza di analisi degli strumenti, la questione riguarda il minimo livello di granularità fornito, ed appare evidente come questo non possa che essere un trade-off tra la complessità del sistema e la numerosità dei punti di ascolto (i meters e i sensori) di cui dispone. Si tratta inevitabilmente di una questione che coinvolge aspetti che riguardano la scalabilità dei sistemi, la complessità delle strutture dati necessarie e le prestazioni di elaborazione; l identificazione del giusto compromesso tra queste tre dimensioni è sicuramente una delle problematiche più rilevanti da affrontare, e sarà al tempo stesso un equilibrio mobile influenzato dall evoluzione delle tecnologie che compongono i sistemi di gestione dell energia. 3.3 Fruibilità e comunicazione dei dati Facendo nuovamente riferimento all indagine svolta da Aberdeen Group (Figura 3.1), si può affermare che uno dei motivi per cui le aziende best-in-class ottengono performance migliori rispetto alle loro concorrenti (conseguendo in media consumi del 15% più bassi) sia la capacità di estrapolare e visualizzare in modo efficace le informazioni contenute nei dati di consumo, in modo tempestivo e con possibilità di effettuare drill down sui dati. L importanza di questa abilità è rimarcata anche dall accordo che si riscontra interrogando le aziende stesse a proposito delle azioni strategiche necessarie per migliorare la performance energetica: come si può verificare dal grafico presente in Figura 3.2, sia le aziende best-in-class che i competitors meno efficienti sono concordi nel mettere al secondo posto per importanza nella scala delle azioni strategiche la creazione/miglioramento della capacità di leggere i dati energetici all interno dell impresa. A sostegno delle valutazioni espresse dai partecipanti al sondaggio sopracitato, ci sono inoltre ricerche scientifiche che attestano l importanza del feedback nell influenzare i comportamenti di consumo ed aumentare la consapevolezza energetica delle persone. Come verificato da uno studio condotto dall Università di Oxford [20], che ha indagato lo specifico impatto della presentazione in varie forme delle informazioni di consumo energetico sui comportamenti degli utenti domestici, la conoscenza di dati oggettivi e verificabili può avere infatti un impatto molto rilevante sulla performance energetica. La presentazione regolare di dati di consumo rielaborati (feedback indiretto) può addirittura condurre a risparmi dell ordine del 10% (dipendentemente dalla qualità e quantità delle informazioni fornite), e spinge a considerare in maniera più approfondita la questione della fruibilità dei dati di consumo energetico ad ogni livello di un organizzazione, tenendo conto della natura intrinsecamente sociotecnologica dei fenomeni di consumo energetico in cui tecnologia e comportamento umano interagiscono ed evolvono l uno con l altro nel corso del tempo. 14

18 3 Questioni aperte ed opportunità di lavoro Figura 3.2. Azioni strategiche per migliorare la performance energetica (fonte: Aberdeen Group, aprile 2009 [19]) Ad influenzare l utilizzabilità dei dati ricavabili tramite gli attuali sistemi di energy information, ci sono poi altre due caratteristiche negative che si riscontrano nel panorama tecnologico attuale: la difficoltà nell esportazione di dati in formati non standard e veramente personalizzabili, e le limitate possibilità di benchmarking. Fornire informazioni il più possibile personalizzate è uno degli stratagemmi per mettere in moto il fenomeno di feedback informativo appena descritto, mentre poter verificare la bontà della performance energetica rispetto a target progettuali o best-practices e non solo rispetto al proprio pattern di consumo abituale potrebbe rivelare a un energy manager le vere inefficienze del contesto che si trova a gestire. In conclusione si può affermare che in generale l obiettivo da perseguire nello sviluppo di nuove tecnologie nell ambito degli EIS sia la trasformazione dei dati che la tecnologia è oggi in grado di mettere a disposizione nelle azioni operative e strategiche più corrette in relazione al contesto di lavoro ambientale e alle dinamiche sociali che caratterizzano l edificio o gli edifici che monitorano, come esemplificato in Figura

19 3 Questioni aperte ed opportunità di lavoro Figura 3.3. Trasformazione dei dati in azioni operative 16

20 Capitolo 4 Ricerca di una soluzione alle problematiche riscontrate Considerate le opportunità collegate agli Energy Information System esposte nel capitolo precedente (gestione dei flussi di dati, qualità dei dati, fruibilità dei dati), la presente ricerca ha voluto verificare se ci fosse possibilità di fornire risposte concrete alle problematiche riscontrate. In particolare è stata presa in esame l ultima delle questioni poste, quella riguardante la fruibilità dei dati, dal momento che le prime due sono parse strettamente collegate al processo di raccolta dei dati, su cui sarebbe stato difficile poter lavorare in maniera diretta. Concentrandosi su questo sotto-ambito infatti, è stato possibile sperimentare con dati storici di consumo reali del Politecnico di Torino 1, mentre sarebbe stato molto più difficile poter lavorare in maniera così diretta sui processi di raccolta delle informazioni nella stessa istituzione; l ambito di lavoro è quindi stato ristretto alla definizione e validazione di un architettura di visualizzazione ed analisi dei dati di consumo energetico degli edifici. 4.1 Obiettivi e scelte preliminari Dopo aver circoscritto il perimetro entro cui svolgere la ricerca e tenuto conto del contesto di lavoro, si è passati alla definizione dell obiettivo generale, ovvero lo sviluppo di uno strumento capace di fornire funzionalità di business intelligence con un trade-off tra costi e prestazioni ragionevole. I target prestazionali preliminarmente individuati per il propotipo da sviluppare erano costituiti dall interattività ed accessibilità remota secondo i paradigmi a cui tutti sono stati abituati dalle tecnologie 1 In particolare con i dati raccolti dall infrastruttura di meter del Politecnico tra il 1 gennaio 2009 ed il 17 luglio

21 4 Ricerca di una soluzione alle problematiche riscontrate web, unite alla capacità di esplorazione dei dati dati tipiche dei sistemi di business intelligence. Se infatti le metodologie di business intelligence nascono proprio per rispondere alla questione della trasformazione dei dati in decisioni più efficaci ed efficienti 2 esposta nel capitolo precedente, le modalità di interazione tipiche delle tecnologie web sono quelle a cui gli utenti di ogni tipo di servizio sono più avvezzi e con i quali c è una diffusa dimestichezza. Il connubio di questi due paradigmi è apparso come una combinazione adatta a elevare il livello di fruibilità dei dati di consumo in possesso alle organizzazioni. Sempre a monte del processo di sviluppo vero e proprio, si è inoltre scelto di affidarsi completamente a software open source, in modo da avere a disposizione strumenti aggiornati e flessibili ad un costo molto basso. In particolare si è deciso di adottare per la parte di BI i tool del pacchetto Pentaho, una delle poche soluzioni completamente open-source citate all interno del cosiddetto magic-quadrant di Gartner 3 [2] ed indicato nella stessa ricerca come uno strumento flessibile e dalla footprint limitata, scelto dai suoi utenti per il basso TCO 4, le ottime performance di data access e data integration, e la capacità di connettersi a svariate tipologie di fonti di dati. Infine è da sottolineare come si sia scelto di mantenere fuori dallo scopo di questa ricerca l implementazione di tecnologie di data mining, per le quali appaiono necessarie tecnologie e competenze ad hoc non del tutto compatibili con le modalità di lavoro scelte. 4.2 Metodologia di lavoro Con queste scelte e questi obiettivi in mente, si è proceduto a svolgere un lavoro di ricerca articolato in cinque macrofasi, logicamente e temporalmente consequenziali. Punto di partenza sono state la ricerca primaria e secondaria: la prima condotta tramite la somministrazione di un questionario esplorativo agli energy manager certificati italiani, e la seconda tramite l analisi dell as-is tecnologico attraverso le varie fonti indirette a disposizione (articoli, ricerche di mercato, cruscotti accessibili online). 2 Business Intelligence (BI) can be defined as the process of turning data into information and then into knowledge. [...] BI was born within the industrial world in the early 90 s, to satisfy the managers request for efficiently and effectively analyzing the enterprise data in order to better understand the situation of their business and improving the decision process. [21] 3 Il magic quadrant è un metodo di ricerca utilizzato da Gartner per mappare tecnologie e mercati, fornendo sinteticamente dati qualitativi sulla loro evoluzione 4 Total Cost of Ownership 18

22 4 Ricerca di una soluzione alle problematiche riscontrate In seguito, ed in parte parallelamente alle prime due attività di ricerca, è stato necessario prendere confidenza con le tecnologie scelte come base tecnologica per il prototipo, in particolare con il server e gli altri tool di business intelligence. Si è trattato di una fase di lavoro rilevante: oltre ad effettuarne l istallazione, è stato anche necessario comprenderne il funzionamento, cosa non sempre immediata data la natura frammentaria della documentazione disponibile (nota dolente che in molti casi caratterizza i prodotti di tipo open source). Il passo successivo è stato la progettazione ed implementazione del processo di ETL 5 necessario a far confluire i dati raccolti sul campo dall infrastruttura di meter del Politecnico di Torino in una struttura dati coerente con il tipo di analisi che ci si accingeva ad implementare tramite lo strumento in fase di sviluppo. L ultimo step dal punto di vista operativo è stato ovviamente la progettazione e sviluppo del tool di visualizzazione grafica dei dati oggetto della ricerca; per far questo è stato necessario tradurre per quanto possibile le indicazioni emerse dalle fasi di ricerca preliminare in funzionalità pratiche, tenendo in considerazione gli obiettivi generali di realizzazione di uno strumento interattivo, accessibile online, con interfaccia grafica, capace di mostrare i dati con livelli di granularità variabili. A conclusione di questo passo si è cercato di analizzare criticamente il percorso seguito ed i risultati ottenuti, allo scopo di trarre considerazioni utili ad un eventuale sviluppo futuro del lavoro. In conclusione bisogna precisare come, dato l intento principalmente esplorativo della ricerca svolta, si sia scelto di non implementare metodologie volte a ottimizzare il processo di sviluppo quali ad esempio IDEF0 o Quality Function Deployment. Gli indubbi vantaggi dal punto di vista della qualità del risultato finale sarebbero stati infatti fuori dal contesto di analisi, ed avrebbero potuto comportare un maggior dispendio di tempo e risorse incompatibile con le modalità di ricerca scelte. 5 Extract, Transform, Load (ETL) è un espressione che si riferisce al processo di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati in un sistema di sintesi (data warehouse, data mart...). 19

23 Capitolo 5 Ricerca preliminare Come anticipato, prima di iniziare il processo di sviluppo del tool di visualizzazione grafica dei dati di consumo energetico, si è ritenuto necessario chiarire quali fossero le caratteristiche e le performance attese per il prototipo di cui ci si apprestava a verificare la fattibilità. Si è trattato di indagare da un lato le aspettative dei potenziali utenti finali dello strumento, e dall altro di documentarsi sullo stato attuale delle tecnologie a disposizione di chi si trova a dover interagire operativamente con strumenti di analisi dei dati di consumo energetico degli edifici. L obiettivo finale della ricerca era infatti verificare la compatibilità degli strumenti presi in esame con la realizzazione di un tool capace di soddisfare le necessità degli operatori del settore. L allineamento della prospettiva di indagine con la loro, e in qualche misura con l as is tecnologico, è sembrato quindi il primo passo da compiere in questa direzione. Per soddisfare le necessità appena esposte ci si è mossi lungo due direttrici principali: la ricerca primaria condotta invitando a partecipare ad un questionario online gli energy manager certificati dalla FIRE in Italia, e parallelamente la ricerca secondaria condotta attingendo alla letteratura ed agli strumenti accessibili via web in materia. 5.1 Ricerca primaria: questionario esplorativo tra gli energy manger italiani Le motivazioni per svolgere un sondaggio o una ricerca di mercato possono essere molteplici, ma in questo caso quelle che hanno spinto alla redazione del questionario sono state la verifica empirica delle supposizioni riguardo le informazioni che gli utenti desiderino ricevere sui dati di consumo energetico e la definizione di alcuni requisiti progettuali. In particolare, l obiettivo primario che si è cercato di raggiungere fin dalla fase di redazione delle domande è stata l esplorazione dei requisiti degli utenti potenziali riguardo granularità, frequenza di campionamento, modalità 20

24 5 Ricerca preliminare e dimensioni di analisi ed aggregazione dei dati. L output di questa fase di confronto diretto è stato considerato infatti come punto di partenza per la costruzione dello schema concettuale dei dati a livello di database e di conseguenza come base di lavoro per la definizione delle caratteristiche del prototipo. Per quel che riguarda la popolazione da intervistare, si è scelto di prendere come target della ricerca la popolazione degli energy manager certificati italiani. Le motivazioni dietro alla scelta sono state molteplici: a partire dalla familiarità di questi soggetti con contesti strutturati e di dimensioni sufficientemente grandi da rendere rilevanti le questioni legate al building management 1, proseguendo con il fatto che il loro lavoro li porti a confrontarsi ogni giorno con le tematiche legate all analisi dei dati di consumo energetico e con il fatto che si tratta di potenziali utenti finali o comunque stakeholder dello strumento in via di validazione Progettazione del questionario A partire dagli obiettivi e dalle finalità appena esposti è stato redatto il questionario da sottoporre agli energy manager, la cui realizzazione ha avuto come punto di inizio il reperimento dei contatti a cui inoltrare l invito a partecipare al survey online. Questa operazione è stata possibile grazie all elenco degli energy manager certificati in Italia dalla FIRE 2, pubblicato dall ente stesso sul proprio sito internet, che è stato usato per reperire via web gli indirizzi di posta elettronica a cui contattare molti di loro 3. Il passo successivo è stato redigere il questionario vero e proprio, realizzato tramite la piattaforma online LimeSurvey, capace di fornire un elevata flessibilità sia nella costruzione della struttura del sondaggio, che nella scelta delle tipologie di domande e nell analisi delle risposte alle stesse. È stata scelta una conformazione del sondaggio a sezioni successive, ciascuna specificamente mirata ad un argomento su cui si ritenesse importante ottenere delle informazioni dagli intervistati. Ne è quindi risultata una struttura di questo tipo: 1 La presenza di un energy manager è obbligatoria in tutte le aziende e gli enti dell industria caratterizzati da consumi superiori ai tep/anno e nelle realtà del settore civile, terziario e pubblica amministrazione con una soglia di consumo di tep/anno 2 La FIRE gestisce dal 1992, su incarico a titolo non oneroso del Ministero dello Sviluppo Economico, la rete degli energy manager individuati ai sensi della Legge 10/91, recependone le nomine e promuovendone il ruolo attraverso varie iniziative. 3 Questa modalità di reperimento dei contatti ha fatto sì che sia stato possibile coinvolgere pochi manager dal settore privato in rapporto a quelli dal settore pubblico, i cui indirizzi sono molto più spesso disponibili online. 21

25 5 Ricerca preliminare Prima sezione costituita da domande di tipo anagrafico volte a raccogliere informazioni sul profilo dei partecipanti al sondaggio. Conteneva domande sull età, settore di lavoro, esperienza e formazione. Seconda sezione contenente domande preliminari su campionamento e granularità dei dati. Lo scopo di questa sezione era separare il percorso all interno delle sezioni successive tra chi ritenesse di dover differenziare i parametri di campionamento e granularità in base alla grandezza in esame o meno. Terza e quarta sezione contenenti domande riguardo i livelli di granularità e frequenza minima di campionamento ritenuti ideali. Quinta sezione volta ad indagare le caratteristiche degli strumenti attualmente a disposizione dei rispondenti in termini di modalità di visualizzazione e tipologie di dati ottenibili. Sesta sezione incentrata invece sugli aspetti di analisi, sulle misure aggregate e sulle dimensioni di aggregazione ritenute più adeguate dai partecipanti al sondaggio, insieme ad alcune domande riguardo le correlazioni eventualmente prese in considerazione. La maggior parte delle domande incluse era a risposta chiusa, in modo da poter avere indicazioni il più possibile confrontabili tra di loro, e si è scelto di ricorrere a domande aperte solo per chiedere ai partecipanti opinioni circa temi non esplicitamente compresi nel questionario. In un paio di casi è stato anche richiesto di ordinare un set di alternative, allo scopo di indagare all interno di un gruppo di alternative le preferenze relative. Le varie domande sono state redatte con la collaborazione dei ricercatori del gruppo e-lite, ed inoltrate in una prima fase ad alcuni contatti interni al Politecnico per procedere ad una eventuale riscrittura di quelle ambigue o poco efficaci precedentemente all inizio del sondaggio vero e proprio. Successivamente si è proceduto all invio di mail individuali di invito a partecipare al sondaggio a ciascuno dei soggetti precedentemente individuati, seguito da un remind (utile a far crescere leggermente il tasso di partecipazione) a distanza di circa quindici giorni dal primo invio Analisi dei risultati Per prima cosa bisogna considerare che su un totale di 200 di sollecito a partecipare inviate, si sono contate 33 risposte complete al questionario (sono giunte circa altre 30 risposte incomplete), con un tasso di partecipazione che si è attestato di conseguenza al 16,5%. Tutte le considerazioni che seguiranno sono state ovviamente 22

26 5 Ricerca preliminare tratte sulla base di queste risposte complete, il cui valore statistico non appare rilevante, ma che, data la somiglianza rilevata tra le caratteristiche dei rispondenti e quelle dei soggetti contattati, possono costituire una fonte informativa credibile. L affermazione precedente riguardo la somiglianza tra partecipanti e contattati, risulta di difficile verifica, dal momento che i questionari sono stati compilati in forma anonima, ma può essere supportata dalle considerazioni riguardo le uniche due caratteristiche note per tutti e due gli insiemi di individui: il sesso ed il macrosettore economico di appartenenza (privato o pubblico). A questo proposito, dal confronto tra i destinatari delle mail di invito a partecipare alla ricerca, partecipanti al sondaggio e soggetti che hanno risposto a tutte le domande del questionario, non emergono sostanziali differenze, come evidente dai dati riportati nelle Tabelle 5.1 e 5.2. Tabella 5.1. Comparazione tra soggetti contattati, rispondenti e risposte complete per quanto riguarda l appartenza al settore pubblico o privato pubblico privato destinatari 168 (84%) 32 (16%) rispondenti risposte complete 35 (87,5% di chi ha dato una risposta a questa domanda) 29 (87,9% di chi ha dato una risposta a tutte le domande) 5 (12,5% di chi ha dato una risposta a questa domanda) 4 (12,1% di chi ha dato una risposta a tutte le domande) Tabella 5.2. Comparazione tra soggetti contattati, rispondenti e risposte complete per quanto riguarda il sesso maschi femmine destinatari 186 (93%) 14 (7%) rispondenti risposte complete 38 (90,5% di chi ha dato una risposta a questa domanda) 30 (90,9% di chi ha dato una risposta a tutte le domande) 4 (9,5% di chi ha dato una risposta a questa domanda) 3 (9,1% di chi ha dato una risposta a tutte le domande) Passando all analisi dei restanti dati anagrafici, è risultato che chi ha risposto in maniera completa al sondaggio ha un età equamente suddivisa nelle fasce 36-45, e 56-65, ed un esperienza media nell ambito del settore della gestione energetica di 11,64 anni. Il 73% ha una formazione di tipo ingegneristico, ma è presente una quota significativa (15%) di persone non laureate in possesso di diplomi tecnici. Il 23

27 5 Ricerca preliminare 90% lavora in aziende medio grandi (con più di 100 dipendenti) e, anche a causa dello sbilanciamento verso il settore pubblico che caratterizza la popolazione che si è riuscita a contattare, i settori economici maggiormente rappresentati sono pubblica amministrazione, ricerca/università e sanità (insieme costituiscono il 75%). La grande maggioranza dei rispondenti ritiene che il campionamento dei dati debba essere effettuato con frequenze differenti e specifiche per ciascuna delle tre grandezze che si è deciso di esaminare (acqua, gas ed elettricità), ed altrettanto si può dire riguardo la granularità spaziale. Si osserva una tendenza a considerare ideale un monitoraggio più dettagliato dell energia elettrica, sia in termini di frequenza di campionamento che di granularità spaziale. Per quanto riguarda il campionamento, emerge come range di intervalli ritenuto più adeguato l alternativa < di 1 ora, anche se per quanto riguarda il monitoraggio dei consumi di elettricità vi è un interesse significativo anche per intervalli di campionamento più brevi (20,83% per < di 30 minuti e 12,50% per < di 10 minuti ). I livelli di granularità spaziale ritenuti più interessanti sono stati invece il singolo edificio e il reparto/dipartimento, con una prevalenza del primo livello per acqua e gas e una prevalenza del secondo per l elettricità, anche se per quest ultima il 36% dei rispondenti ritiene interessante anche aver a disposizione dati relativi ai singoli locali o uffici. Per quanto riguarda modalità di visualizzazione dei dati e funzionalità di alerting emergono delle tendenze ben definite. La modalità di visualizzazione dei dati più diffusa è quella per mezzo di tabelle: la maggior parte dei rispondenti (57,6%) ha dichiarato di aver a disposizione solo questa, e se si considerano anche i casi in cui viene affiancata dalle altre il 70% dei 33 rispondenti la utilizza. Solo il 12% dei rispondenti ha dichiarato di aver a disposizione cruscotti di analisi. Il 75% ha a disposizione solo dati aggregati sui consumi, e all interno di questi solo la metà circa ha strumenti che permettono di personalizzare le aggregazioni. Inoltre l 84,9% dei rispondenti ritiene che sarebbe utile aver a disposizione dati puntuali, ed il 48,5% definisce questa caratteristica molto utile. Il 90,9% dei rispondenti ha definito in qualche modo utile un sistema che segnali in modo autonomo le anomalie di consumo ed il 93,9% desidererebbe poter definire allarmi personalizzati. Infine, riguardo le dimensioni di aggregazione, le misure aggregate e l analisi di correlazione, si può notare come l interesse dei rispondenti appaia rivolto principalmente verso l associazione tra consumi, locali alimentati e utilizzo che se ne fa. In testa agli aspetti che vengono considerati nello svolgere analisi dei consumi ci sono infatti la destinazione d uso di energia e locali, la dimensione e l utilizzo di questi ultimi (in termini di occupazione, frequenza d uso e calendario lavorativo), citati da più del 60% dei rispondenti. Le misure ritenute più importanti sono nell ordine media, somma e valori massimi e minimi; aggregate preferibilmente lungo la dimensione temporale, spaziale o di destinazione d uso. In ultima analisi, è da notare come il 39,4% dei rispondenti dichiari di non effettuare analisi di correlazione tra i dati di consumo e gli aspetti che potrebbero averli causati, ma di questi la quasi totalità 24

28 5 Ricerca preliminare non lo fa perchè non dispone di dati o strumenti che glielo permettano. Nei paragrafi che seguono, vengono prese dettagliatamente in esame tutte le voci precedentemente riassunte. Dati anagrafici La sezione anagrafica, oltre a fornire indicazioni per il confronto tra il totale dei soggetti contattati ed il sottoinsieme di coloro i quali hanno risposto a tutte le domande del questionario, è servita ad avere un idea sulle caratteristiche degli intervistati (e di conseguenza del gruppo di potenziali utenti dello strumento in fase di sviluppo). Tre caratteristiche sono emerse in maniera netta: l età dei partecipanti al sondaggio (Figura 5.1) appare distribuita uniformemente tra le fasce di età 36-45, e 56-65, indicando che quella di energy manager è una posizione ricoperta solo da personale con un livello di seniority medio-alto; Figura 5.1. Età dei partecipanti al sondaggio la formazione (Figura 5.2 e Figura 5.3) è di livello universitario in più dell 80% dei casi, con una decisa prevalenza per persorsi formativi di tipo tecnico (il 72% vanta una laurea in ingegneria ed il 15% pur non essendo in possesso di una laurea ha frequentato scuole superiori ad indirizzo tecnico), a sottolineare come le competenze di questo tipo siano ancora considerate importanti per la professione di energy manager; 25

29 5 Ricerca preliminare Figura 5.2. Titolo di studio dei partecipanti al sondaggio Figura 5.3. Titolo di studio dei partecipanti al sondaggio (aggregato) come ci si attendeva, le dimensioni delle aziende o enti publici in cui lavorano sono medio-grandi, se raffrontate al contesto socio-economico italiano. Ciò conferma la bontà della scelta del target del sondaggio, con il quale si è potuto in questo modo esplorare realtà economico-gestionali all interno delle quali le scelte di gestione energetica possiedono una significativa rilevanza economica (Figura 5.4). Per quanto riguarda il settore economico in cui operano i partecipanti al sondaggio e la loro esperienza nell ambito della gestione energetica non sono viceversa emerse indicazioni univoche. Il primo aspetto è stato infatti fortemene influenzato 26

30 5 Ricerca preliminare Figura 5.4. Dimensioni dell azienda/ente in cui lei ricopre attualmente il ruolo di responsabile per l uso dell energia (n. approssimativo di dipendenti)? dallo sbilanciamento verso il settore pubblico dell insieme dei contattati, che ha portato i settori di amministrazione pubblica, ricerca/università e sanità a costituire da soli il 75% dei rispondenti (Figura 5.5). Dalle risposte riguardo l esperienza non è invece emersa una tendenza a causa della forte variabilità delle risposte, che ha portato ad osservare un valor medio di 11,61 anni di esperienza caratterizzato da una deviazione standard di 7,84 anni (Figura 5.6). Figura 5.5. In quale settore economico opera l azienda/ente in cui lei ricopre attualmente il ruolo di responsabile per l uso dell energia? 27

31 5 Ricerca preliminare Figura 5.6. Esperienza nell ambito della gestione energetica da parte dei rispondenti Campionamento e granularità dei dati Una delle questioni più importanti da indagare attraverso il sondaggio è stato, come già anticipato, il livello minimo di granularità spaziale e frequenza di campionamento ritenuto adeguato dai rispondenti. Si tratta infatti di due fattori chiave nella definizione del design delle strutture dati e dall impatto potenzialmente elevato sulle prestazioni del prototipo. Le domande del questionario erano di conseguenza mirate a chiarire in primo luogo se i rispondenti ritenessero necessario avere a disposizione livelli diversi di granularità e di frequenza di campionamento per le tre grandezze di consumo considerate. In seconda battuta è stato ovviamente richiesto di specificare i valori ritenuti più adeguati per le due dimensioni, separatamente per ciascuna grandezza nel caso si avesse dichiarato di preferire una differenziazione tra le varie grandezze o in maniera unica nel caso opposto. Infine è stato richiesto di suggerire altre grandezze di consumo ritenute rilevanti oltre o alternativamente alle tre esplicitamente considerate (elettricità, gas o altri combustibili, acqua potabile). Le risposte raccolte indicano in maniera decisa (intorno al 75%) la preferenza per un diverso trattamento dei dati a secondo della grandezza a cui sono riferiti, sia in termini di frequenza di campionamento che di granularità spaziale (cfr. Tabelle 5.3 e 5.4). In particolare, i rispondenti ritengono che l energia elettrica possa essere campionata a frequenze più alte e con maggiore granularità, come si può evincere dai dati presenti nelle tabelle seguenti. Per quanto riguarda l elettricità vi è infatti interesse anche per gli intervalli di campionamento sotto la mezz ora (20,83%) e sotto i dieci minuti (12,50%), mentre per acqua e gas ripettivamente l 87,5% e l 85,71% ritiene che un intervallo di campionamento adeguato possa essere inferiore all ora. Le granularità spaziali minime presentano tendenze meno nette: anche in questo caso 28

32 5 Ricerca preliminare Tabella 5.3. Ritiene che i dati riferiti a diverse tipologie di consumo (elettrico, acqua, gas) debbano essere campionati a frequenze diverse? sì no conteggio 24 9 percentuale 72,7% 27,3% Tabella 5.4. Ritiene che il sistema di monitoraggio dovrebbe visualizzare i dati ad un livello di granularità spaziale differente per ciascuna tipologia di consumo? sì no conteggio 25 8 percentuale 75,8% 24,2% viene ritenuto molto interessante un livello di dettaglio più elevato per l elettricità (reparto/dipartimento), mentre per acqua e gas un dato a livello di edificio viene considerato sufficienemente specifico, ma le indicazioni appaiono più sfumate. Chi ritiene che i dati possano essere campionati tutti alla stessa frequenza ha risposto come segue: Tabella 5.5. Quale tra i seguenti intervalli di campionamento si avvicina di più a quello che lei ritiene ideale per il monitoraggio dei consumi energetici? conteggio percentuale < ,0% < 1 0 0,0% < ,0% < ,1% < 1h 8 88,9% Chi invece ritiene che i dati debbano essere campionati a frequenze diverse ha risposto in questo modo: 29

33 5 Ricerca preliminare Tabella 5.6. Quale tra i seguenti intervalli di campionamento si avvicina di più a quello che lei ritiene ideale per il monitoraggio dei consumi energetici? elettricità gas o altri combustibili acqua conteggio perc. conteggio perc. conteggio perc. < ,33% 1 4,17% 1 4,17% < 1 1 4,17% 0 0,00% 0 0,00% < ,50% 1 4,17% 1 4,17% < ,83% 2 8,33% 1 4,17% < 1h 13 54,17% 20 85,71% 21 87,50% Chi ritiene che i dati possano essere campionati con un livello di granularità unico, ha risposto come segue: Tabella 5.7. Quale tra i seguenti intervalli di campionamento si avvicina di più a quello che lei ritiene ideale per il monitoraggio dei consumi energetici? conteggio percentuale gruppo di edifici 0 0,00% singolo edificio 4 50,00% reparto/dipartimento 5 62,50% singolo locale/ufficio 0 0,00% altro 0 0,00% Chi invece ritiene che i dati debbano essere campionati a granularità diverse ha risposto in questo modo 4 : 4 I dati della Tabella 5.8, come quelli della Tabella 5.7, non sommano al 100% perchè le percentuali sono calcolate con riferimento al numero di persone che hanno risposto alle rispettive domande, dal momento che entrambe prevedevano la possibilità di risposta multipla. 30

34 5 Ricerca preliminare Tabella 5.8. Quale tra i seguenti intervalli di campionamento si avvicina di più a quello che lei ritiene ideale per il monitoraggio dei consumi energetici? elettricità gas o altri combustibili acqua conteggio perc. conteggio perc. conteggio perc. gruppo di edifici 1 4,00% 1 4,00% 1 4,00% singolo edificio 8 32,00% 17 68,00% 15 60,00% reparto/dipartimento 15 60,00% 10 40,00% 12 48,00% singolo locale/ufficio 9 36,00% 3 12,00% 2 8,00% altro 1 4,00% 0 0,00% 0 0,00% Strumenti di visualizzazione dei dati di consumo attualmente a disposizione Con questa sezione si è voluto raccogliere informazioni riguardo le caratteristiche degli strumenti utilizzati dai partecipanti al sondaggio, con l obiettivo di identificare possibili aspettative latenti dei partecipanti al sondaggio in merito alle modalità di visualizzazione dei dati disponibili. Pertanto sono state poste domande riguardanti le modalità di visualizzazione dei dati attualmente utilizzate, ottenendo una fotografia in cui gli intervistati dichiarano in grande maggioranza di aver a disposizione dati accessibili solamente tramite tabelle ed in rari casi tramite cruscotti (Tabella 5.9). È stato poi evidenziato come, nonostante la maggior parte di loro avrebbe interesse per la possibilità di avere accesso anche ai dati puntuali così come vengono campionati (l 84,9% dei partecipanti definisce questa funzionalità utile o molto utile, come evidente dai dati in Tabella 5.11), pochi abbiano a disposizione questa opportunità, potendo contare solo su dati aggregati (Tabella 5.10). Inoltre si è potuto riscontrare un certo interesse verso la possibilità di avere a disposizione strumenti in grado di offrire funzioni di alerting tarate su eventuali anomalie dei dati. Per quel che riguarda lo sviluppo di uno strumento di visualizzazione, è di conseguenza emersa l opportunità di fornire dati disaggregati insieme a quelli aggregati, in un ambiente grafico più attraente ed interattivo di una tabella (solo il 15% ha affermato di avere a disposizione cruscotti di visualizzazione). 31

35 5 Ricerca preliminare Tabella 5.9. Quali modalità di visualizzazione dei dati utilizza abitualmente? conteggio percentuale Solo cruscotti 1 3,0% Solo report 5 15,2% Solo tabelle 19 57,6% Cruscotti e report 0 0,0% Cruscotti e tabelle 1 3,0% Report e tabelle 4 12,1% Cruscotti, report e tabelle 3 9,1% Altro 0 0,0% Tabella Utilizzando gli strumenti indicati nella domanda precedente, di che tipo di dati dispone? conteggio percentuale Solo aggregati personalizzabili 13 39,4% Solo aggregati non personalizzabili 12 36,4% Solo dati puntuali 4 12,1% Aggregati personalizzabili e dati puntuali 3 9,1% Aggregati personalizzabili e non 0 0,0% Aggregati non personalizzabili e dati puntuali 0 0,0% Aggregati personalizzabili, non personalizzabili e dati puntuali 1 3,0% Altro 0 0,0% Tabella Quanto riterrebbe utile per il suo lavoro avere a disposizione degli strumenti in grado di mostrare le singole misure di consumo così come vengono campionate? conteggio percentuale 1 (inutile) 1 3,0% 2 1 3,0% 3 3 9,1% ,4% 5 (molto utile) 16 48,5% 32

36 5 Ricerca preliminare Misure aggregate e dimensioni di analisi Nella sesta ed ultima sezione del questionario si richiedeva ai partecipanti all indagine di esplicitare preferenze e opinioni riguardo le dimensioni di analisi utilizzate e desiderate. La prima domanda chiedeva di scegliere all interno di un set di alternative gli aspetti ritenuti rilevanti ai fini dell analisi dei dati di consumo, mentre le due successive richiedevano di ordinare, secondo le proprie preferenze, misure aggregate e dimensioni di aggregazione. Le risposte a queste tre domande sono mostrate nel grafico e nelle tabelle che seguono (Figura 5.7 e Tabelle ), ed evidenziano come destinazione d uso dei locali e dell energia siano indicati come aspetti chiave, insieme all occupazione e alla dimensione spazio temporale, mentre tra le misure aggregate media, somma e valori minimi e massimi sono ritenute le più importanti. Altre misure aggregate come mediana o moda hanno ricevuto basso interesse, mentre non sono state proposte uleteriori alternative oltre a quelle proposte. Figura 5.7. Nell impostare un analisi dei dati di consumo, o un monitoraggio energetico, quali dei seguenti aspetti riterrebbe utile analizzare/considerare? 33

37 5 Ricerca preliminare Tabella Quali sono le misure aggregate più significative per le analisi che svolge nell ambito del suo lavoro? Ordini le seguenti tipologie di misure aggregate dalla più importante alla meno importante. somma media max min moda mediana n. risposte posizione media 2,25 2,23 2,39 3,04 3,92 3,47 Tabella Nel valutare le misure aggregate, quale ritiene che siano le dimensioni di aggregazione dei dati più importanti da considerare? Ordini dalla più importante alla meno importante le alternative proposte di seguito. spazio tempo dest. d uso energia meteo occupaz. locali produz. energia n. risposte posizione media 2, ,08 3,19 3,36 Per quanto riguarda la correlazione tra dati (indagata tramite una domanda aperta), si può notare come i dati meteorologici, poco citati nelle risposte alle precedenti domande, abbiano ricevuto un certo interesse. Bisogna altresì sottolineare come solo il 60% di coloro i quali hanno risposto completamente al questionario abbia dichiarato di effettuare analisi riguardo la correlazione dei dati di consumo con altri fenomeni, mentre all interno di coloro che non la svolgono, la stragrande maggioranza (92%) ha dichiarato di non farlo perchè non in possesso di dati o strumenti adatti. 34

38 5 Ricerca preliminare Figura 5.8. Tra quali dati di consumo e quali grandezze/aspetti verifica l eventuale correlazione? Misure aggregate, dimensioni di analisi e grandezze di consumo da considerare oltre a quelle previste all interno del questionario In tre casi inoltre è stato esplicitamente richiesto ai partecipanti all indagine di elencare alternative ulteriori oltre a quelle coperte dal questionario. Per quanto riguarda misure aggregate e dimensioni di analisi, non sono emerse indicazioni significative, mentre relativamente alle grandezze di consumo da considerare, il 48,5% dei rispondenti ha suggerito grandezze aggiuntive. Tra queste le più citate sono risultate essere i carburanti, la quantita di energia autoprodotta e l energia trasportata e consumata tramite varie forme di vettori termici (acqua surriscaldata, vapore, acqua refrigerata). 5.2 Ricerca secondaria: analisi della letteratura e delle soluzioni accessibili online La ricerca secondaria svolta è stata finalizzata alla verifica sul campo delle osservazioni tratte dall analisi delle risposte giunte al questionario rivolto agli energy manager. Si è cercato in questo modo di mitigare gli effetti di eventuali imprecisioni dovute alla limitatezza del campione esaminato ed allo stesso tempo di ampliare lo scopo della ricrca, consultando fonti non specifiche del contesto italiano. Oltre alla consultazione di svariati articoli accademici, che sono stati di supporto anche nella redazione dei capitoli precedenti al presente, è stata svolta una ricerca online tra i cruscotti di visualizzazione dei dati di consumo energetico resi disponibili liberamente sia da alcune compagnie ed università internazionali che da realtà più 35

39 5 Ricerca preliminare piccole. Questi sono stati confrontati sulla base delle informazioni fornite e delle modalità di visualizzazione ed interazione con le stesse. Il risultato di questa analisi è stata una griglia di confronto che tiene in considerazione aspetti quali le tipologie di grafici utilizzati, le grandezze di consumo considerate, i livelli di granularità spaziale e temporale disponibili. Ovviamente la valenza statistica di un analisi del genere è decisamente limitata, e non permette di inferire praticamente nulla riguardo le caratteristiche generali di questi tool, ma ha consentito di effettuare una panoramica conoscitiva e di verificare se i concetti emersi dall indagine precedentemente svolta trovino riscontro nella pratica più immediatamente accessibile Indagine sulle caratteristiche dei cruscotti di visualizzazione online Sono stati presi in esame 55 cruscotti, pubblicati da enti di svariate tipologie, che vanno dal pubblico al privato, dalle università alle aziende multinazionali. A questo proposito la loro distribuzione all interno delle tre macro-aree scuola ed università, aziende private ed enti istituzionali è quella mostrata nel grafico presente in Figura Figura 5.9. Settori di appartenza degli enti a cui fanno riferimento le dashboard considerate Per quanto riguarda le grandezze di consumo prese in esame (Figura 5.10), le informazioni tratte dal questionario tra gli energy manager vengono confermate: al momento, oltre ai dati sul consumo di energia elettrica 6, le grandezze prese maggiormente in analisi sono infatti l acqua, considerata esplicitamente dal questionario, e l energia tramite vettori termici, emersa tra le raccomandazioni su grandezze agguntive da considerare (oltre alle tre già presenti). Passando a parlare di granularità spazio-temporale dei dati bisogna sottolineare come non si sia proceduto a separare le considerazioni in base alle diverse grandezze di consumo, in modo da non frammentare in maniera eccessiva le informazioni raccolte. All interno del campione esaminato è emerso che per la dimensione spaziale il 5 scuole ed università rappresentano la fetta maggiore probabilmente perchè tendenzialmente meno restie ad esporre dati sulla loro performance 6 probabilmente anche per la più facile raccolta di questi dati 36

40 5 Ricerca preliminare Figura Grandezze prese in esame dalle dashboard considerate massimo livello di dettaglio più frequentemente fornito sia il dipartimento, mentre per la dimensione temporale si tratti dell ora. Anche in questo caso l osservazione sembra confermare le informazioni raccolte attraverso i questionari. Figura Minima granularità spaziale dei dati presente nelle dashboard considerate Figura Minima granularità temporale dei dati presente nelle dashboard considerate A proposito di dimensione temporale, sono stati analizzati anche i livelli di aggregazione dei dati disponibili, da cui è emerso che nel 70% dei casi sia possibile 37

41 5 Ricerca preliminare visualizzare i dati sull orizzonte di una settimana, un mese o un giorno. Figura Possibilità di aggregazione temporale dei dati presente nelle dashboard considerate Infine sono state prese in esame due caratteristiche dei cruscotti funzionali alla progettazione grafica del prototipo, ovvero le tipologie di grafici disponibili e le funzionalità aggiuntive disponibili oltre alla semplice visualizzazione grafica dei dati. Le tipologie di grafici maggiormente presenti sono risultate essere i bar chart (con orientamento prettamente verticale) ed i line chart o area line chart, secondo le percentuali esposte nel grafico in Figura Figura Tipologie di grafici presenti nelle dashboard considerate Viceversa, per quanto riguarda le funzionalità aggiuntive presenti, è stato riscontrato che: nell 89% dei casi è possibile effettuare qualche tipo di confronto tra dati; nell 83% dei casi vengono presentati dati sul meteo in tempo reale; nel 78% dei casi è possibile effettuare una sorta di contestualizzazione dei dati esprimendoli in unità di misura equivalenti. 38

42 Capitolo 6 Processo di definizione e sviluppo del prototipo Una volta ottenute preziose indicazioni dal lavoro di ricerca esposto nel capitolo precedente, si è proceduto a tradurle in requisiti di progettazione, cercando di conciliarle con le possibilità offerte dai dati a disposizione e mediando tra le varie istanze emerse. Dopo aver formalizzato gli obiettivi in termini di funzionalità potenzialmente realizzabili, si è è proceduto a svilupparle con gli strumenti scelti, creando uno schema dei dati adeguato, implementando un prototipo di cruscotto e mettendone a punto le prestazioni. Nel capitolo che segue si vuole delineare il percorso seguito, focalizzandosi sulle problematiche affrontate e sulle soluzioni individuate. 6.1 Requisiti di progettazione La definizione dei requisiti è stata la sintesi degli output di tutte le attività di ricerca preliminare svolte a monte dello sviluppo del prototipo dimostratore. A partire dalle informazioni tratte dall analisi delle risposte al questionario e dallo studio delle caratteristiche dei cruscotti disponibili online, si è proceduto a selezionare le principali tendenze emerse, nel contesto dell inquadramento generale fornito dalla letteratura consultata e dalle scelte preliminari descritte nella Sezione 4.1. In particolare, dall analisi delle risposte ai questionari si è registrato l interesse da parte degli energy manager per: la visualizzazione dei dati puntuali con granularità identica alla frequenza di campionamento; la possibilità di analizzare i dati secondo granularità differenti anche al variare della grandezza di consumo in esame; 39

43 6 Processo di definizione e sviluppo del prototipo la possibilità di confrontare i dati di consumo tra diverse destinazioni d uso, diversi locali, diversi periodi e anche con grandezze esterne come le condizioni meteorologiche; l insieme di misure aggregate costituito da media aritmetica, somma, valore massimo e valore minimo (in questo ordine di preferenza). Inoltre è emerso come molti dei rispondenti basino le loro decisioni su tabelle o report statici (solo una piccola minoranza ha a disposizione cruscotti di analisi dei dati); mentre per quanto riguarda le grandezze da prendere in esame, appare esserci accordo tra l attenzione mostrata dai partecipanti al sondaggio per elettricità, acqua ed energia termica trasportata sotto varie forme 1, e l evidenza empirica delle grandezze presenti nelle dashboard online esaminate. Aggiungendo a queste considerazioni l osservazione che la maggior parte delle soluzioni online esaminate presenti i dati sotto forma di bar chart orientati verticalmente o line chart, e che spesso vengano mostrati i dati sul meteo real time (uno dei confronti tra dati di consumo e fattori esterni maggiormente indicato dai rispondenti al sondaggio è stato proprio quello con i dati meteo) si è proceduto a definire i seguenti requisiti di progettazione 2 : granularità spazio-temporale variabile per l analisi dei dati; possibilità di visualizzare le singole misure; aggregazione dei dati tramite le misure aggregate di somma, media, valore max e min, secondo la dimensione temporale e spaziale; possibilità di effettuare confronti tra dati riferiti a differenti periodi (dimensione temporale); possibilità di effettuare confronti tra dati riferiti a differenti meter (dimensione spaziale - destinazione d uso); presenza di dati meteorologici, con possibilità di metterli a confronto con i dati di consumo riferiti al medesimo tempo e spazio. 1 vapore o acqua calda, acqua refrigerata... 2 La possibilità di fornire analisi dei dati sulla base della dimensione e dell occupazione dei locali è stata esclusa dai requisiti, nonostante fosse stata indicata come importante da una larga fetta dei partecipanti al sondaggio, per l impossibilità di estrarre informazioni affidabili su questo punto tramite i dati a disposizione. Per lo stesso motivo l analisi per destinazione d uso potrà essere implementata solo sommariamente, come verrà esposto nella Sezione

44 6 Processo di definizione e sviluppo del prototipo In sintesi, quale obiettivo delle varie fasi di progettazione e sviluppo, è stato individuata la creazione di un tool di visualizzazione di dati energetici capace di trasformare i dati grezzi di consumo in informazioni fruibili nelle sopracitate modalità 3, soprattutto grazie al fatto di essere costruito attorno ad una piattaforma di business intelligence. 6.2 Sviluppo del prototipo dimostratore Strumenti ed architettura selezionati Anche se in parte si è trattato di decisioni prese a monte del processo di progettazione e sviluppo vero e proprio (cfr. Sezione 4.1), si può certamente affermare che l effettiva realizzazione del prototipo sia iniziata con la selezione dell architettura da implementare e degli strumenti software da utilizzare. Nel far questo, si è ovviamente dovuto tener conto dell interdipendenza bidirezionale tra le scelte architetturali e la selezione di paradigmi e tool di sviluppo, con l obiettivo finale di definire una soluzione quanto più coerente possibile. Come anticipato nella Sezione 4.1, una delle scelte cardine iniziali è stata l adozione della suite Pentaho per la realizzazione delle funzionalità legate a vario titolo alle tecniche di business intelligence (dall etl al drill-down sui dati). Si tratta di un pacchetto software integralmente basato su tecnologia Java, che integra una serie di sotto-tool per le funzionalità avanzate di ETL, OLAP, reporting, dashboard interattive, data mining e predictive analysis intorno ad un BI server centrale che gestisce le funzionalità base di autenticazione ed analisi dei dati; tra i punti di forza di questo prodotto vi sono le ottime performance di data access and integration, per le quali si è classificato al secondo posto assoluto all interno dell indagine comparativa svolta nel 2012 da Gartner tra i più popolari software di business intelligence [2]. Nello specifico, oltre al server di business intelligence (componente indispensabile del sistema), sono stati installati il componente per l integrazione dei dati denominato Spoon, il componente per la preparazione degli schemi di dati a supporto dell esplorazione OLAP denominato Schema Workbench ed il componente per la creazione guidata di tabelle aggregate denominato Aggregate Designer. Sono stati inoltre installati i plugin per il server centrale sviluppati da Webdetails 4 per il supporto alla creazione di dashboard interattive integrate nella piattaforma Pentaho, denominati 3 Implementando in questo modo la metà superiore, e più vicina all utente, del paradigma EIS esposto in Figura Webdetails è un azienda nata con lo scopo di creare soluzioni di Business Analytics appositamente studiate per integrarsi con la piattaforma Pentaho, da qualche mese è stata acquisita direttamente da Pentaho. 41

45 6 Processo di definizione e sviluppo del prototipo Community Dashboard Editor 5, Community Dashboard Framework 6, Community Data Access 7 e Community Charting Components 8. Una volta selezionati gli strumenti della suite Pentaho per svolgere i compiti di BI server e data integration, si è trattato di definire quali tecnologie e quali strumenti impiegare a monte per lo storage dei dati ed a valle per creare un ambiente dinamico in cui presentare all utente finale le dashboard gestite dal server BI: per quanto riguarda la selezione del database di riferimento, si è optato per MySQL, corredato dell interfaccia grafica MySQL Workbench, il database relazionale libero più diffuso nell ambiente dello sviluppo web (ad esempio Wikipedia utilizza un database basato su MySQL [22]), che dal 2010 fa parte dei prodotti della multinazionale leader del settore dei database Oracle; in secondo luogo si è deciso di integrare le dashboard interattive risultato delle elaborazioni svolte dal server di BI all interno di un applicazione dinamica in JSP 9, implementando il paradigma model view controller che permette di disaccoppiare l accesso ai dati e le logiche di business dalla presentazione dei dati ed interazione con l utente; si è infine deciso di ospitare la suddetta applicazione, da realizzarsi con il supporto del tool di sviluppo Eclipse, sul popolare web server Apache Tomcat, che insieme a MySQL costituisce uno dei pilastri della diffusissima architettura per il web LAMP 10. In questo modo, dall unione delle componenti descritte finora, si è delineata un architettura come quella illustrata in Figura 6.1, completamente basata su tecnologie aperte (in gran parte Java) e in grado di separare le logiche di elaborazione 5 Il Community Dashboard Editor (CDE), integrato nella Pentaho User Console, è uno strumento grafico per la creazione, l editing e la visualizzazione in anteprima di dashboard di Pentaho. 6 Il Pentaho Community Dashboard Framework è stato creato per integrare saldamente le dashboard nl solution repository del server BI. 7 Il plugin Community Data Access (CDA) è stato sviluppato come strumento di astrazione tra le connessioni al database e CDF (Community Dashboard Framework). Consente ai dati di essere recuperati da più sorgenti e combinati in un singolo output che può essere facilmente trasmesso ai componenti delle dashboard. 8 Community Charting Components (CCC) è una libreria per la generazione di grafici costruita su Protovis un potente kit di strumenti di visualizzazione gratuito e open-source. Consente agli sviluppatori di inserire in maniera immediata nelle dashboard i più comuni tipi di grafico 9 JavaServer Pages è una tecnologia di programmazione Web in Java per lo sviluppo di applicazioni Web che forniscono contenuti dinamici in formato HTML o XML. 10 LAMP è l acronimo che indica una piattaforma software per lo sviluppo di applicazioni web che prende il nome dalle iniziali dei componenti software con cui è realizzata: sistema operativo Linux, web server Apache, database MySQL, linguaggi di scripting PHP,Perl o Phyton 42

46 6 Processo di definizione e sviluppo del prototipo dei dati da quelle di presentazione degli stessi: il data warehouse che contiene i dati necessari a tutte le elaborazioni è ospitato sul server MySQL, che, dopo essere stato alimentato dal tool di data integration Spoon, rende disponibili i dati di consumo al server BI di Pentaho, il quale soddisfa le richieste dell utente generando una dashboard interattiva contenuta in un applicazione jsp ospitata sul server web Tomcat. Figura 6.1. Schema architetturale del prototipo da sviluppare Progettazione dello schema dei dati Le tecniche applicate in questa fase della ricerca sono riconducibili alla teoria del Dimensional Fact Model (DFM) [23], sviluppato per superare le limitazioni dei modelli entity-relationship nel caso delle applicazioni di data warehousing. In sintesi, si tratta di una tecnica che, sfruttando la denormalizzazione delle tabelle generate, semplifica il design dei data warehouse e crea un ambiente in cui le query degli utenti possono essere definite in maniera più intuitiva. I concetti chiave attorno a cui ruota sono quelli di fatto, che modella gli eventi di interesse, dimensione, che definisce attraverso un set di attributi le coordinate di analisi di un fatto, misura, che descrive una proprietà numerica di un fatto, e gerarchia, che esprime le relazioni di dipendenza funzionale tra gli attributi di una dimensione. 43

47 6 Processo di definizione e sviluppo del prototipo Sfruttando questi quattro elementi concettuali, è possibile esprimere in maniera immediatamente comprensibile gli eventi centrali per le analisi di business intelligence, articolandone le caratteristiche gerarchicamente e numericamente. Nel descrivere il processo di integrazione dei dati grezzi di consumo all interno del data warehouse bisogna però necessariamente partire dalla descrizione delle caratteristiche di questi dati grezzi. Si è trattato di lavorare con tre tabelle denominate tab connessioni, albero connessioni e dati consumo, contenenti rispettivamente: l elenco completo dei meter appartenenti alla rete del Politecnico, corredati di informazioni sul tipo di dato raccolto da ciascuno; una parziale rappresentazione gerarchica dei suddetti meter 11 ; le letture dei meter dal 1 gennaio 2009 al 17 luglio 2013 con intervallo di campionamento di 15 minuti, corredate di informazioni sui relativi meter e timestamp. Bisogna precisare a questo punto, che la rete tramite la quale sono stati raccolti i dati di consumo elettrico presenta una struttura gerarchica a tre livelli caratterizzata da un meter che misura i consumi totali della sede centrale, un meter che misura i consumi in uscita dalle sotto-cabine di distribuzione ed una serie di meter che misurano i consumi di porzioni più o meno estese della rete a cui si connettono le apparecchiature di singoli utenti o strutture. Viceversa il consumo di acqua potabile è misurato solo a livello centralizzato per tutta la sede di corso Duca degli Abruzzi. Purtroppo, rispetto ai requisiti emersi nella fase di ricerca sul campo, alcune funzionalità sono quindi state rese irrealizzabili nella loro interezza dalle caratteristiche di questi dati. Se infatti per i dati meteorologici è stato possibile ricorrere a fonti esterne, per i dati su occupazione, dimensione e destinazione d uso dei locali monitorati dai vari meter non è stato ovviamente possibile fare altrettanto. Di conseguenza le funzionalità che si sarebbero potute realizzare avendo a disposizione queste informazioni non sono state implementate, con l eccezione della destinazione d uso dell energia, analizzabile in alcuni casi sfruttando il fatto che ci siano meter dedicati per alcuni degli impianti chiave della struttura del Politecnico, quali ad esempio le pompe di calore o la galleria del vento. 11 La gerarchizzazione dei meter contenuta nei dati di cui è stato possibile entrare in possesso era stata realizzata in maniera lacunosa a causa delle difficoltà nell identificare in maniera univoca le relazioni tra meter diversi e per le imprecisioni introdotte dall evoluzione topografica delle strutture del Politecnico asincrona rispetto alla creazione della rete di meter. 44

48 6 Processo di definizione e sviluppo del prototipo Con questi dati a disposizione, e con la necessità di implementare fondamentalmente due prospettive di analisi dei dati, ovvero quella temporale e quella logicospaziale, si è quindi proceduto a definire lo star schema 12 relativo agli eventi di consumo energetico. Il fatto di interesse è stato ovviamente individuato nell evento di rilevazione del consumo, con unica misura costituita dall entità della rilevazione; le dimensioni di analisi definite sono state invece tre: una per il momento della giornata, una per la data di rilevazione ed una riguardante il meter autore della rilevazione. Come si può verificare dall analisi della Figura 6.2, le due dimensioni temporali sono le tipiche ed intuitive declinazioni del tempo su scala giornaliera o annuale, mentre risulta più complessa e ramificata la dimensione che ha come radice i singoli meter, che presenta come ramo principale la gerarchizzazione dei meter attraverso le cabine di trasformazione a cui fanno riferimento, e come attributi secondari il tipo di meter ed il sottosistema logico a cui può far riferimento all interno della struttura del Politecnico. Figura 6.2. Star schema del data warehouse Implementazione processo ETL A partire da questa struttura concettuale, è stato quindi necessario creare e riempire con i dati corretti la relativa struttura di tabelle all interno del server di MySQL installato per ospitare i dati e renderli disponibili per le analisi di business intelligence. Nello schema presente in Figura 6.3 si può vedere il risultato della transizione da 12 È stato scelto lo star schema e non lo snowflake schema perchè non appariva necessario ottenere risparmi nelle dimensioni del db e per evitare le problematiche legate al numero maggiore di join che si sarebbero potuti rendere necessari. 45

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