Abstract
This article deals with the application of business intelligence, data visualization tools, to analyze the improvement of energy efficiency in residential buildings in Portugal. We used an exploratory data method, which was obtained from the Energy Agency (ADENE), applying business intelligence systems for historical analysis and drawing up projections until the year 2035. The results obtained showed energy inefficiency in Portuguese housing buildings, with approximately 44% of them classified with energy certification D, E, and F. We created a scenario with the goal of raising these homes to at least energy classification C, as recommended by the study carried out by the Committee on Climate Change of the United Kingdom. This time, we identified that several benefits would be achieved, from reducing the value of the electricity bill to reducing the emission of greenhouse gases.
Highlights
Este estudo tem como objetivo mapear o desempenho energético das habitações de Portugal através da análise exploratória dos dados de todos os EPCs emitidos nos últimos 5 anos para, em seguida: a) avaliar o cenário futuro considerando a hipótese de nenhuma alteração de impacto energético ser feita nos edifícios D-F; b) prever tendências até 2035 para o cenário de transformação de todos os edifícios com classe D-F em C
Para além das decisões políticas, são necessárias decisões individuais, tomadas por cada cidadão, de forma consciente acerca da importância da melhoria da eficiência energética, mesmo que isso represente investimento em remodelações dos edifícios em que habitam
[24] A Marinheiro, J Bernardino, Experimental evaluation of open source business intelligence suites using OpenBRR, IEEE Latin America Transactions 2015, 13 (3), 810-817
Summary
Foram obtidos todos os registos de dados, através do site da ADENE [17], totalizando quase 1,2 milhões de certificados emitidos desde sua implementação em 2014 até janeiro de 2020. Aproximadamente 1,04 milhões foram certificados emitidos para edifícios residenciais. Os dados foram recolhidos, preparados e transformados no Excel (Microsoft). Foi utilizada a ferramenta de Business Intelligence Power BI para analisar os dados e gerar os gráficos e análises descritas na seção de análise de dados
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