Visión general de la administración de datos
Los datos de sostenibilidad precisos y saludables permiten a las organizaciones comprender el impacto de sus iniciativas ESG, tomar decisiones informadas, involucrar a las partes interesadas, gestionar riesgos y contribuir a un futuro más sostenible. Alinea las consideraciones ambientales y sociales con las estrategias comerciales, fomentando prácticas responsables y resilientes que benefician tanto a la organización como a la sociedad en general.
La solución Microsoft Sustainability Manager depende en gran medida de los datos y su calidad. Los datos incorrectos en términos de precisión, contexto e integridad invariablemente producen malos conocimientos, lo que perjudica el objetivo de sostenibilidad de una organización. Las organizaciones deben comprender su panorama de datos y diseñen una estrategia eficaz con las herramientas de datos integradas en Microsoft Sustainability Manager.
Viaje de implementación de Sustainability Manager
A medida que las organizaciones buscan alcanzar sus objetivos de sostenibilidad mediante la configuración e implementación Microsoft Sustainability Manager, es importante comprender el viaje centrado en los datos. La siguiente ilustración describe el recorrido típico para calcular las emisiones de carbono, el agua y la gestión de residuos.
Durante el camino hacia la contabilidad de las emisiones de carbono y la gestión del agua y los residuos, las organizaciones suelen comenzar con las siguientes tareas:
- Revisar el panorama de datos
- Recopile sus datos antes de transformar
- Importar datos
- Realizar cálculos y análisis.
Algunos de los patrones comunes de implementación de Microsoft Sustainability Manager son los siguientes:
El viaje de los datos realmente comienza con la configuración de datos organizativos y de referencia. Este paso es crucial y prepara a la organización para informar, rastrear y colaborar con las partes interesadas.
Las organizaciones pueden lograr la transformación e importación de datos utilizando las capacidades integradas, como las plantillas de Excel y la experiencia guiada Power Query . Además, las organizaciones pueden optar por traer datos de otras soluciones utilizando el catálogo de conectores de soluciones de socios disponibles. En los casos en los que se necesitan transformaciones de datos complejas, las organizaciones pueden emplear patrones de extracción, transformación y carga (ETL) teniendo en cuenta las consideraciones de red y seguridad.
Después de la importación de datos, las organizaciones pueden realizar cálculos sobre actividades de carbono, agua o residuos. Los datos calculados se presentan como información cuando Microsoft Sustainability Manager agrega y presenta indicadores clave. Luego, las organizaciones toman medidas, monitorean el progreso, exportan datos y colaboran.
Además de utilizar el modelo de datos integrado y las capacidades de cálculo, las organizaciones podrían optar por ampliar la solución para satisfacer sus necesidades. Estos requisitos podrían incluir agregar nuevos campos, tablas, crear o personalizar modelos de cálculo o agregar flujos.
Viaje cíclico e incremental
El proceso de implementación descrito en la sección anterior puede repetirse para categorías y operaciones específicas. Recomendamos que las organizaciones comiencen con algo pequeño, aprendan del proceso y luego lo repitan. Por ejemplo, las organizaciones pueden comenzar con áreas viables como las emisiones de Alcance 1 y Alcance 2 antes de expandirlas a otras áreas de carbono y sostenibilidad. Además, partir de las experiencias de importación más simples ayuda a las organizaciones a comprender el modelo de datos, el formato de los datos y los requisitos en todas las categorías de datos admitidas.
Tipos de datos
En Microsoft Sustainability Manager, puede clasificar en tres grandes grupos: configuración, actividad y datos analíticos. Para lograr resultados eficientes durante la implementación, es fundamental comprender estos grupos de datos y cumplir con la secuencia de importación de datos para garantizar importaciones sin errores, evitando cualquier problema relacionado con las dependencias.
Datos de configuración: La configuración fundamental que deben realizar las organizaciones antes de importar los datos de actividad. Esta configuración incluye la configuración manual de los datos de la organización, la configuración de los datos de referencia que se utilizarán en la solución y las bibliotecas de cálculo para que las organizaciones definan su conjunto de cálculos. Definir correctamente estas configuraciones es esencial ya que garantiza una ejecución fluida del resto de la implementación de Sustainability Manager sin problemas. Por ejemplo: la configuración de las unidades organizativas y los años de informe permiten a las organizaciones establecer los límites operativos para fines de presentación de informes.
Datos transaccionales: Los datos de operaciones y actividades de la gestión de emisiones de carbono, agua y residuos, consolidados dentro de los límites operativos de las unidades de la organización y los años de informe. Como práctica recomendada antes de importar estos datos a Sustainability Manager, valide que todos los datos de referencia utilizados en los datos de actividad ya estén configurados. Al hacerlo, se eliminan la mayoría de los problemas que podrían provocar errores en la importación de datos.
Datos analíticos : Estos datos alimentan todos los conocimientos y cuadros de mando. Los datos analíticos se almacenan en un lago de datos administrado y los usuarios finales no pueden acceder a ellos.
Consideraciones de la gestión de datos
Algunas de las decisiones de arquitectura y diseño más importantes durante el proceso de implementación están relacionadas con los aspectos de gestión de datos de Microsoft Sustainability Manager.
La siguiente tabla describe algunos de los temas de gestión de datos más importantes que las organizaciones deben considerar cuidadosamente durante la implementación de Microsoft Sustainability Manager.
| Tema de administración de datos | Consideraciones |
|---|---|
| Importación de datos | ¿Qué datos se deben ingerir primero y cuál es la secuencia para importar tipos de datos posteriores? ¿Cuáles deberían ser las consideraciones para manejar la transformación e ingesta de datos de diferentes formatos y diferentes volúmenes de datos? ¿Cuál debería ser el diseño para la actualización continua de datos? ¿Está interesado en garantizar la singularidad de los registros importados? ¿Cómo gestionar la velocidad de los datos para escenarios como IoT? ¿Cómo acceder de forma segura a fuentes de datos remotas alojadas en la nube o en ubicaciones local? |
| Exportación de datos | ¿Qué opciones tienen las organizaciones para exportar sus datos calculados a otros sistemas para su procesamiento posterior? |
| Seguridad de datos | ¿Qué consideraciones deben tenerse en cuenta para evitar el acceso y la modificación no autorizados de los datos? |
| Auditoría y trazabilidad de datos | ¿Qué consideraciones deberían tenerse en cuenta para garantizar la precisión, la confiabilidad y el cumplimiento en la medición, la presentación de informes y la gestión de los datos de sostenibilidad? |
| Dimensiones personalizadas | ¿Cuáles deberían ser las consideraciones para asociar los datos de actividad con información contextual operativa, como la línea de producción, el tipo de producción utilizado para la fabricación de bienes en las instalaciones? |
En las siguientes secciones, exploramos cada uno de estos temas de administración de datos con sus respectivos beneficios, consideraciones de diseño y capacidades de solución para configurar Microsoft Sustainability Manager con mejores prácticas y un mejor tiempo de obtención de valor.
Resumen
En resumen, las siguientes son las consideraciones principales para las organizaciones que desean embarcarse en su viaje hacia la sostenibilidad utilizando Sustainability Manager:
Las organizaciones deben definir el panorama de datos para crear un inventario de las fuentes y sistemas de datos involucrados.
Las organizaciones deberían considerar el uso de un proceso iterativo de transformación e importación de datos, realización de cálculos y análisis de informes. El plan debería ser comenzar con conjuntos de datos y categorías de datos más simples y ampliar progresivamente el alcance y la complejidad.
Las organizaciones deben asegurarse de que la configuración esté implementada antes de importar los datos transaccionales. Este paso elimina la mayoría de los problemas que podrían resultar de errores en la importación de datos.