Dem steht aber der Energieaufwand der Herstellung und Entsorgung gegenüber. Aus energetischer Sicht ist daher immer eine Mindestnutzungsdauer ratsam. Zum anderen können viele Rohstoffe (noch) nicht wirtschaftlich recycelt werden und sind somit nach der Nutzung verloren. Unter dem Aspekt der Materialeffizienz ist demnach eine möglichst lange Betriebsphase optimal.
Auch im Bereich der Gebäudetechnik müssen Abwägungen getroffen werden. Bei der Rückkühlung kann der Einsatz von Energie durch die Nutzung von Wasser reduziert werden (offener Kühlturm vs. Trockenkühler). Ebenso kann die Verwendung klimaschädlicher Kältemittel die ökologische Bilanz verhageln. Besonders ressourceneffizient ist der Verzicht auf herkömmliche Rückkühlung und die Nutzung der Abwärme zum Heizen. Das Kennzahlensystem soll all diese Aspekte berücksichtigen und dadurch eine umfassende Bewertung der Ressourceneffizienz ermöglichen.
Die Anwendbarkeit und Aussagekraft überprüfen
Neben der Ganzheitlichkeit soll die Praktikabilität der Anwendung und die Richtungssicherheit der Aussagen des Kennzahlensystems überprüft werden. Denn der Nutzen hängt maßgeblich von der technischen und wirtschaftlichen Umsetzbarkeit und den ableitbaren Schlussfolgerungen ab. Trotz aller Kritik an der PUE lässt sich ihre Verbreitung schließlich vor allem damit begründen, dass die Kennzahl mit vertretbarem Aufwand in der Praxis messbar ist.
Zur Überprüfung werden für verschiedene Arten von Rechenzentren (Co-Location, Corporate, Hosting) die Hürden und Hemmnisse der Datenerhebung (Messintervalle, Schnittstellen etc.) identifiziert. Hierbei wird darauf geachtet werden, dass die Daten Messwerte für verschiedene Ausbaustufen und Lastzustände umfassen, um die Ausprägungen der Kennzahlen und die Wirkung der Berechnungsmethoden bei hohen und geringen Auslastungen gegenüber stellen zu können.
In diesem Zusammenhang wird durch Sensitivitätsanalysen die Richtungssicherheit der Indikatoren überprüft. Dazu werden modellbasiert die Auswirkungen unterschiedlicher Betriebsweisen, Anlagenkonfigurationen und Systemzustände auf die Kennzahlen untersucht. Auch soll die Robustheit gegenüber Datenunsicherheiten (z.B. bezogen auf den Einfluss von genutzten Sekundärdaten) und äußeren Einflussgrößen (z.B. des Emissionsfaktors der Energie, höhere Außentemperaturen) erforscht, und das Kennzahlensystem ggfs. iterativ angepasst werden.