Datenverwaltung – Übersicht
Genaue und gesunde Nachhaltigkeitsdaten ermöglichen es Organisationen, die Auswirkungen ihrer ESG-Initiativen zu verstehen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Stakeholder einzubinden, Risiken zu managen und zu einer nachhaltigeren Zukunft beizutragen. Es bringt ökologische und soziale Erwägungen mit Geschäftsstrategien in Einklang und fördert so verantwortungsvolle und widerstandsfähige Praktiken, die sowohl der Organisation als auch der Gesellschaft insgesamt zugute kommen.
Die Microsoft Sustainability Manager-Lösung beruht in hohem Maße auf Daten und deren Qualität. Schlechte Daten in Bezug auf Genauigkeit, Kontext und Vollständigkeit führen unweigerlich zu schlechten Insights und schaden dem Ziel der Nachhaltigkeit eines Unternehmens. Für Unternehmen ist es wichtig, ihre Datenlandschaft zu verstehen und eine effektive Strategie mit den eingebauten Data Tools in Microsoft Sustainability Manager zu entwickeln.
Verlauf der Implementierung des Sustainability Manager
Wenn Unternehmen ihre Nachhaltigkeitsziele durch die Konfiguration und Bereitstellung von Microsoft Sustainability Manager erreichen wollen, ist es wichtig, den datenzentrierten Verlauf zu verstehen. Die folgende Abbildung beschreibt den typischen Verlauf der Berechnung von CO2-Emissionen, Wasser- und Abfallmanagement.
Während des Verlaufs der Aktivierung der CO2-Emissionsbilanzierung und der Wasser- und Abfallwirtschaft beginnen Unternehmen in der Regel mit den folgenden Aufgaben:
- Überprüfen der Datenlandschaft
- Sammeln ihrer Daten vor der Umwandlung
- Daten importieren
- Führen Sie Berechnungen und Analysen durch.
Einige der allgemeinen Muster der Implementierung von Microsoft Sustainability Manager sind wie folgt:
Der eigentliche Verlauf der Daten beginnt mit dem Einrichten der Organisations- und Referenzdaten. Dieser Schritt ist von entscheidender Bedeutung und richtet die Organisation auf die Berichterstattung, Nachverfolgung und Zusammenarbeit mit Interessengruppen ein.
Datenumwandlung und -import können von Unternehmen mit den integrierten Funktionalitäten wie den Excel-Vorlagen und der Power Query-Anleitung durchgeführt werden. Darüber hinaus können Unternehmen Daten aus anderen Lösungen über den Katalog der verfügbaren Konnektoren für Partnerlösungen einbringen. In Fällen, in denen komplexe Datentransformationen erforderlich sind, können Unternehmen ETL-Muster (Extrahieren, Transformieren und Laden) verwenden und dabei Netzwerk- und Sicherheitsüberlegungen berücksichtigen.
Nach dem Datenimport können Unternehmen Berechnungen über CO2-, Wasser- oder Abfall-Aktivitäten durchführen. Die berechneten Daten werden als Insights in Form von Microsoft Sustainability Manager-Aggregaten präsentiert und stellen Schlüsselindikatoren dar. Unternehmen ergreifen dann Maßnahmen, überwachen den Fortschritt, exportieren Daten und arbeiten zusammen.
Neben der Nutzung des integrierten Datenmodells und der Funktionalitäten für Berechnungen können Unternehmen die Lösung auch erweitern, um ihre Anforderungen zu erfüllen. Diese Anforderungen können das Hinzufügen neuer Felder, Tabellen, das Erstellen oder Anpassen von Berechnungsmodellen oder das Hinzufügen von Flows umfassen.
Zyklischer und inkrementeller Verlauf
Der im vorherigen Abschnitt beschriebene Verlauf der Implementierung kann für bestimmte Kategorien und Vorgänge wiederholt werden. Es wird empfohlen, dass Unternehmen klein anfangen, aus dem Prozess lernen und dann iterieren. So können Unternehmen beispielsweise mit praktikablen Bereichen wie Scope-1- und Scope-2-Emissionen beginnen, bevor sie diese auf andere CO2- und Nachhaltigkeitsbereiche erweitern. Ausgehend von den einfachsten Importmöglichkeiten können Unternehmen das Datenmodell, das Datenformat und die Anforderungen für alle unterstützten Datenkategorien besser verstehen.
Datentypen
In Microsoft Sustainability Manager können die Daten in drei große Gruppen eingeteilt werden – Konfiguration, Aktivitäten und Analysedaten. Um bei der Implementierung effiziente Ergebnisse zu erzielen, ist es entscheidend, diese Datengruppen zu verstehen und die Sequenz des Datenimports einzuhalten, um fehlerfreie Importe zu gewährleisten und Probleme im Zusammenhang mit Abhängigkeiten zu vermeiden.
Konfigurationsdaten: Die grundlegende Konfiguration, die Unternehmen vor dem Import der Aktivitätsdaten vornehmen müssen. Diese Konfiguration umfasst das manuelle Einrichten der Organisationsdaten, das Einrichten von Referenzdaten, die in der gesamten Lösung verwendet werden sollen, und Berechnungsbibliotheken für Organisationen, um ihren Berechnungsumfang zu definieren. Die ordnungsgemäße Definition dieser Konfigurationen ist von entscheidender Bedeutung, da sie die reibungslose Ausführung der restlichen Implementierung des Sustainability Manager gewährleistet. Ein Beispiel: Die Konfiguration von Organisationseinheiten und Berichtsjahren ermöglicht es Organisationen, die operativen Grenzen für Berichtszwecke festzulegen.
Transaktionsdaten: Die Daten zu Vorgängen und Aktivitäten aus den Bereichen CO2-Emissionen, Wasser- und Abfallwirtschaft, konsolidiert innerhalb der Grenzen von Organisationseinheiten und Berichtsjahren. Bevor Sie diese Daten in den Sustainability Manager importieren, sollten Sie sicherstellen, dass alle in den Aktivitätsdaten verwendeten Verweisdaten bereits konfiguriert sind. Auf diese Weise werden die meisten Probleme, die zu Fehlern beim Datenimport führen könnten, beseitigt.
Analytische Daten: Diese Daten speisen alle Insights und Scorecards. Die Analysedaten werden in einem verwalteten Data-Lake gespeichert und sind für Endbenutzer nicht zugänglich.
Überlegungen zur Datenverwaltung
Einige der wichtigsten Architektur- und Designentscheidungen während des Verlaufs der Implementierung beziehen sich auf die Datenverwaltungsaspekte des Microsoft Sustainability Manager.
In der folgenden Tabelle sind einige der wichtigsten Themen der Datenverwaltung aufgeführt, die Organisationen bei der Implementierung von Microsoft Sustainability Manager sorgfältig berücksichtigen müssen.
| Thema Datenverwaltung | Überlegungen |
|---|---|
| Datenimport | Welche Daten sollten zuerst eingebunden werden und wie sieht die Sequenz für den Import der nachfolgenden Typen aus? Welche Überlegungen sollten angestellt werden, um die Datenumwandlung und das Einbinden verschiedener Formate und unterschiedlicher Datenmengen zu bewältigen? Wie sollte die kontinuierliche Aktualisierung der Daten gestaltet werden? Wie stellt man die Eindeutigkeit der importierten Datensätze sicher? Wie lässt sich die Geschwindigkeit der Daten für Szenarien wie IoT verwalten? Wie kann man sicher auf entfernte Datenquellen zugreifen, die in der Cloud oder an Lokalen gehostet werden? |
| Datenexport | Welche Möglichkeiten haben Unternehmen, ihre berechneten Daten zur Weiterverarbeitung in andere Systeme zu exportieren? |
| Datensicherheit | Welche Überlegungen sollten angestellt werden, um Daten vor unberechtigtem Zugriff und Veränderung zu schützen? |
| Datenprüfung und Rückverfolgbarkeit | Welche Überlegungen sollten angestellt werden, um Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Compliance bei der Messung, Berichterstattung und Verwaltung von Nachhaltigkeitsdaten zu gewährleisten? |
| Angepasste Dimensionen | Welche Überlegungen sollten angestellt werden, um Aktivitätsdaten mit betrieblichen Kontextinformationen zu verknüpfen, z. B. mit der Zeile und dem Typ der Produktion, die für die Herstellung von Waren in der Einrichtung verwendet werden? |
In den folgenden Abschnitten wird jedes dieser Datenverwaltungsthemen mit seinen jeweiligen Vorteilen, Designüberlegungen und Funktionalitäten für die Konfiguration des Microsoft Sustainability Manager mit bewährten Verfahren und einer verbesserten Time-to-Value erörtert.
Übersicht
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die folgenden Überlegungen für Unternehmen, die sich mit dem Sustainability Manager auf den Verlauf ihres Nachhaltigkeits-Prozesses begeben, von zentraler Bedeutung sind:
Unternehmen sollten die Datenlandschaft definieren, um einen Bestand der beteiligten Datenquellen und Systeme zu erstellen.
Unternehmen sollten einen iterativen Prozess der Transformation und des Imports von Daten, der Durchführung von Berechnungen und der Analyse der Berichte in Betracht ziehen. Der Plan sollte sein, mit einfacheren Datasets und Datenkategorien zu beginnen und den Umfang und die Komplexität schrittweise zu erweitern.
Unternehmen sollten sicherstellen, dass die Konfiguration vor dem Import der Transaktionsdaten vorhanden ist. Dieser Schritt beseitigt die meisten Probleme, die durch Fehler beim Datenimport entstehen können.