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Nel settore dell’efficienza energetica, dimostrare i risultati reali di un intervento di riqualificazione è una sfida tanto tecnica quanto strategica. I dati esistono, ma sono frammentati, eterogenei, spesso incomparabili. Trasformarli in evidenza misurabile richiede un lavoro di ingegneria del dato che va ben oltre la semplice reportistica.
È esattamente questo il lavoro che BNova ha svolto per Humans&Data grazie ai dati della società Harley&Dikkinson: dalla data ingestion e costruzione del Data Warehouse, passando per la normalizzazione e l’anomaly detection con modelli di machine learning, fino ai cruscotti direzionali in cui ogni KPI dal salto di classe energetica alla riduzione delle emissioni di CO₂ è calcolato con regole precise e immediatamente leggibile dal management.
Questo case history racconta come un’architettura dati solida possa trasformare informazioni grezze in decisioni più consapevoli.
