Building consent

En français

The Knowable Building Framework sets out to create a consent framework for sharing building performance data from a network of sensors installed within a Victorian office building in the centre of Manchester.

The development of low-cost connected sensors coupled with the advent of low power wide area networks (LPWAN) specifically Long Range Wide Area Networks (LoRaWAN) creates the ability to monitor remote and hard to reach assets that would otherwise be too difficult or too expensive to operate and maintain.

Within the domain of building management the opportunity to retrofit passive sensors into older buildings offers the ability to understand how buildings operate over time. Giving building managers the ability to implement control measures and promote behavioural change of the buildings users – saving money and reducing environmental impact. The sensors that the Knowable Building Framework are installing measure temperature, humidity, movement and light with building managers abe to analyse the output from the sensors using an online dashboard.

Although the application of sensors in buildings may not be particularly novel, the sharing of data to allow a better understanding of building usage either within organisations or at a city level offers the potential of creating a more holistic picture of energy usage.

The idea of sharing data even if it is not shared as open data can seem daunting to many organisations and the development of a consent framework seeks to help data owners understand the data that they hold, both technically and contextually. It identifies perceived and real risk and suggests possible mitigations. Through enhancing understanding the framework hopes to make it easier for data owners to consent to data release. With some analysts predicting over 50 billion connected devices by 2020 the prospect of a confusing mess of siloed and conflicting data sources adhering to dubious technical standards is very real.

Building owners and management are only one class of stakeholders when it comes creating consent. On the face of it the temperature, humidity, movement and light may seem innocuous and are part and and parcel of understanding the use of a building, but there is a danger that the data could be used outside its original purpose. Within the first few days of sensors being installed the data revealed patterns of usage that could infer the activity of individuals. During the working day this may not be a problem but for the people who maintain offices out of hours it would not be a leap of the imagination to think that sensors could be used as a method of surveillance. These issues are not unique to office spaces and similar challenges lie within public spaces and the urban built environment.

At this point we are starting to identify three classes of stakeholders within the consent framework:

  • Building owners and management – those that have the ability to use the data for analysis and can make final decisions on data release
  • Building users – individuals and companies who pay for the use of the space
  • Building operatives – individuals employed for maintenance, cleaning and security.

Any consent framework needs to understand the concerns of these stakeholders and propose approaches to address them.

To attend our next workshop in Manchester on the 25th January click here

The Knowable Building Framework is being developed by Open Data Manchester along with its partners Sensorstream, Things Manchester and Rennes Metropole funded by the Open Data Institute.

Construire le consentement

«The Knowable Building Framework» vise à créer un modèle de consentement pour le partage des données de performance des bâtiments à partir d’un réseau de capteurs installés dans un immeuble contenant des espaces de travail dans le centre de Manchester.

Le développement des capteurs connectés à bas coûts,  couplés avec l’avènement du LPWAN ( Low Power Wide Area Networks), notamment du LoRaWAN (Long Range Wide Area Networks) offre la possibilité de surveiller des actifs distants et difficiles à atteindre qui autrement, seraient trop difficiles à exploiter ou trop cher à entretenir.

Dans le domaine du management des bâtiments, l’opportunité de moderniser les capteurs passifs dans des bâtiments anciens offre la possibilité de comprendre comment les bâtiments fonctionnent dans le temps. Donner aussi la possibilité aux gestionnaires de bâtiments d’implémenter des mesures de contrôle et de promouvoir un changement comportemental des utilisateurs du bâtiment – Faire une économie de coûts et réduire l’impact environnemental-

Les capteurs installés mesurent la température, l’humidité, la lumière et les mouvements pour ensuite analyser les performances du bâtiment à l’aide d’un tableau de bord en ligne.

Bien que l’utilisation de capteurs dans le bâtiment ne soit pas particulièrement nouveau, le partage de données provenant de ces capteurs  permet une meilleure compréhension de l’utilisation des bâtiments au sein des organisations ou au niveau des villes et offre la possibilité de créer une image plus holistique de l’utilisation de l’énergie.

L’idée de partager de données même si elles ne sont pas en mode “open data” peut sembler inquiétant pour plusieurs organisations, et le développement d’un modèle de consentement vise à aider les propriétaires de données à comprendre les données qu’ils détiennent aussi bien d’un point de vue technique que contextuel.

Il identifie les risques perçus et réels et suggère de possibles atténuations. En améliorant la compréhension, le modèle espère faciliter le consentement des propriétaires de données à la diffusion de leurs données.

Certains analystes prédisent  près de 50 Milliards d’appareils connectés d’ici 2020 et la perspective de voir un désordre des sources de données qui seraient cloisonnées et conflictuelles respectant peu les normes techniques est très sérieuse.

Les propriétaires des bâtiments et les gestionnaires représentent une partie des parties prenantes quant il est question de créer le consentement.

A première vue, la température, l’humidité, les mouvements et la lumière peuvent sembler banal mais sont parties intégrantes de la compréhension de l’utilisation d’un bâtiment. Cependant, il y a le risque que l’utilisation de la donnée soit dévoyée.

Dans les premiers jours où les capteurs furent installés, les données ont révélé des schémas d’utilisation susceptibles de comprendre l’activité des individus.

Pendant la journée de travail, cela peut ne pas poser de problème mais pour les personnes qui travaillent en dehors des heures d’ouverture (personnel de sécurité et de nettoyage), ce n’est pas difficile d’imaginer que les capteurs pourraient être utilisés comme une méthode de surveillance. Ces problèmes ne sont pas spécifiques aux espaces de bureaux et des défis similaires apparaissent aussi dans les espaces publics et dans l’environnement urbain.

A ce stade, nous commençons à identifier trois classes de parties prenantes dans le cadre du consentement:

  • Les propriétaires de bâtiment et les gestionnaires, ceux qui ont la possibilité d’utiliser les données afin de les analyser et qui sont en mesure de décider ou pas de la publication des données récoltées
  • Les utilisateurs du bâtiment, les personnes ou les entreprises qui payent pour utiliser les espaces.
  • Le personnel employé pour la maintenance, le nettoyage et la sécurité du bâtiment.

Tout cadre de consentement doit comprendre les préoccupations des parties prenantes et apporter des réponses pour y remédier.

«The Knowable Building Framework» est développé par Open Data Manchester, financé par Open Data Institute, avec ses partenaires Sensorstream, Things Manchester et la Métropole de Rennes.

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