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Paysage de données ESG (version préliminaire)

Icône Microsoft Cloud for Sustainability. Microsoft Cloud for Sustainability

Important

Tout ou partie de cette fonctionnalité est accessible dans le cadre d’une version préliminaire. Le contenu et la fonctionnalité sont susceptibles d’être modifiés.

La fonctionnalité Paysage de données ESG (version préliminaire) vous permet de combiner des données ESG de diverses sources dans un schéma standard qui fournit des modèles de données pour les enregistrements environnementaux, sociaux et de gouvernance. Vous pouvez ensuite utiliser les données standardisées pour calculer des mesures quantitatives qui répondent aux exigences des rapports de divulgation, comme la Directive sur les rapports de durabilité des entreprises (CSRD). Vous pouvez également utiliser des ensembles de données agrégées dans l’analyse. Les applications externes peuvent accéder aux ensembles de données agrégées pour d’autres scénarios, tels que les audits de données et la génération de rapports CSRD.

Les éléments déployés dans cette fonctionnalité comprennent des notebooks et des lacs de données qui transforment, calculent et stockent des données depuis leur forme brute vers des mesures ESG calculées basées sur des modèles de données ESG.

Cette solution déploie ces quatre lacs de données :

  • Données brutes ingérées : stocke les données brutes de sources de données externes.

  • Données ESG traitées : stocke les données harmonisées conformément à un modèle de données ESG standardisé.

  • Mesures ESG calculées : stocke les mesures ESG calculées et les ensembles de données analytiques agrégées.

  • ConfigAndDemoData : stocke certaines bibliothèques de transformation, les références et les données de démonstration.

Toutes les ressources déployées par cette solution sont prédéfinies et déployées dans votre espace de travail Fabric. Les ressources sont ouvertes et vous pouvez les personnaliser pour répondre à vos besoins.

Le paysage de données ESG (version préliminaire) comprend les fonctionnalités suivantes :

Importer et transformer les données Sustainability Manager

Vous pouvez importer des données de sources de données disparates dans votre paysage de données ESG. Cette fonctionnalité déploie le lakehouse IngestedRawData, ou lac de données, dans votre espace de travail Fabric. Ce lakehouse stocke les données sources en l’état.

Une fois les données sources intégrées au lakehouse IngestedRawData, vous pouvez unifier et harmoniser les données dans le schéma du modèle de données ESG de Microsoft Cloud for Sustainability.

Cette fonctionnalité déploie également des données de démonstration dans votre espace de travail Fabric. Ces données de démonstration sont présentes dans le schéma du modèle de données ESG, vous pouvez donc charger directement les données de démonstration pour explorer la fonctionnalité.

Ces étapes vous montrent comment intégrer les données sur les émissions, l’eau et les déchets de Sustainability Manager et les transformer en schéma de modèle de données ESG. Ensuite, vous pouvez utiliser les données transformées pour calculer des ensembles de données et des mesures analytiques.

Conditions préalables

  • Déployez le paysage de données ESG (version préliminaire) dans votre espace de travail Fabric.

  • Microsoft Sustainability Manager devrait être installé et configuré dans votre environnement Dataverse.

  • Vous devriez disposer d’un compte de stockage Azure Data Lake Storage Gen2.

  • Vous devez disposer du rôle de sécurité Administrateur système de Dataverse.

  • Vous devez disposer d’un compte Azure Data Lake Storage Gen2 et d’un accès au rôle de Propriétaire et de Contributeur aux données d’objets Blob de stockage. Votre compte de stockage doit activer l’espace de noms hiérarchique pour la configuration initiale et la synchronisation delta. Autoriser l’accès à la clé du compte de stockage est requis uniquement pour la configuration initiale.

Dans cette étape, vous configurez un Azure Synapse Link pour l’environnement Sustainability Manager à partir duquel vous souhaitez importer des données dans le paysage de données ESG.

  1. Ouvrez le portail Power Apps. En haut à droite, sélectionnez votre environnement Dataverse dans lequel Sustainability Manager est installé.

  2. Sélectionnez Azure Synapse Link dans le volet de gauche, puis sélectionnez Nouveau lien. S’il n’apparaît pas déjà, sélectionnez Plus, sélectionnez Découvrir tout, sélectionnez Gestion des données, puis sélectionnez Azure Synapse Link.

  3. Laissez l’option Se connecter à votre espace de travail Azure Synapse Analytics décochée. Vous exécutez les scripts d’intégration et de transformation sur Fabric, et non sur Synapse.

  4. Saisissez votre compte de stockage et les détails de l’abonnement, puis sélectionnez Suivant. Vous pouvez uniquement sélectionner un compte de stockage situé dans le même emplacement que votre environnement. Par exemple, si votre environnement se trouve dans USA Ouest, votre compte de stockage doit être dans USA Ouest ou USA Ouest2.

  5. Sélectionnez toutes vos tables Sustainability Manager dans la liste et sélectionnez Enregistrer. Vous pouvez filtrer par msdyn_ pour afficher les tables pertinentes.

    Un Azure Synapse Link vers votre compte de stockage est créé et les tables sélectionnées sont exportées vers le compte de stockage. Vous pouvez ajouter ou supprimer des tables dans le lien en revenant à Azure Synapse Link, en sélectionnant le lien que vous avez créé, puis en sélectionnant Gérer les tables.

  6. Ouvrez votre compte Data Lake Storage Gen2 qui a été fourni lors de la création du lien dans les étapes précédentes. Un nouveau conteneur commençant par Dataverse- est créé dans votre compte de stockage avec toutes les tables sélectionnées exportées dans une structure de dossiers au format CSV avec un fichier model.json contenant le schéma pour toutes les tables. Vos données Sustainability Manager sont désormais disponibles dans votre propre compte de stockage.

Dans cette étape, vous liez le conteneur Data Lake Storage avec les données Sustainability Manager dans le lakehouse IngestedRawData de la fonctionnalité déployée en utilisant la fonctionnalité de raccourci Fabric.

  1. Ouvrez l’espace de travail dans Fabric où vous avez déployé la solution Sustainability. Pour ouvrir la solution, sélectionnez-la dans la vue de liste. Sélectionnez la fonctionnalité Paysage de données ESG (version préliminaire) dans la vue de liste Gérer les fonctionnalités déployées pour accéder à la page des fonctionnalités gérées.

  2. Sur la page Fonctionnalité gérée du paysage de données ESG, sélectionnez le lakehouse IngestedRawData.

  3. Sélectionnez Nouveau raccourci dans le menu des points de suspension de Fichiers. Dans la boîte de dialogue Nouveau raccourci, sélectionnez la vignette Azure Data Lake Storage Gen2 , puis fournissez les détails de connexion suivants pour vous connecter au conteneur Data Lake Storage qui contient les données Sustainability Manager exportées.

    • URL : accédez au compte Data Lake Storage et, dans le volet de gauche, sélectionnez Point de terminaison. Ensuite, copiez le point de terminaison pour Data Lake Storage et collez-le dans le champ URL.
    • Connexion : sélectionnez Créer une nouvelle connexion.
    • Type d’authentification : sélectionnez Compte d’organisation, connectez-vous à votre compte Data Lake Storage, puis sélectionnez Suivant.
  4. Pour le nom du raccourci, saisissez MSMData, définissez le sous-chemin comme nom de conteneur contenant les données Sustainability Manager précédées du prefixe /, puis sélectionnez Créer. Les données Sustainability Manager sont intégrées avec succès au lac de données sous Fichiers.

    Capture d’écran montrant que les données Sustainability Manager sont intégrées au lac de données.

Étape 3 : Transformer les données

Une fois les données Sustainability Manager intégrées dans le lakehouse IngestedRawData, vous pouvez unifier et harmoniser les données en les transformant en schéma de modèle de données ESG. Lors du déploiement, le lakehouse ProcessedESGData a été créé dans l’espace de travail pour stocker les données harmonisées.

Le Schéma du modèle de données ESG couvre les entités de données ESG. Elles sont liées à d’autres entités de données qui décrivent d’autres domaines fonctionnels d’une entreprise, comme les ressources humaines, l’informatique ou la production financière.

Pour transformer les données Sustainability Manager en schéma de modèle de données ESG Cloud for Sustainability, la fonctionnalité fournit des notebooks qui utilisent des technologies de transformation prédéfinies fournies sous forme de bibliothèques stockées dans le lakehouse ConfigAndDemoData dans votre espace de travail.

Important

Ne modifiez aucun fichier dans le dossier ConfigAndDemoData, car la logique de transformation des données Sustainability Manager risque de ne pas fonctionner.

  1. Chargez les données Sustainability Manager liées en tant que tables. Les bibliothèques de transformation nécessitent que les données sources soient au format de table delta. Vous pouvez exécuter le notebook LoadMSMDataToIngestedRawDataLakehouseTables. Ce notebook charge les données Sustainability Manager liées dans les tables du lakehouse. Après avoir exécuté le notebook avec succès, vous pouvez valider les données dans les tables du lakehouse IngestedRawData.

  2. Chargez les données de référence dans les tables du lakehouse ProcessedESGData. Les données de référence font référence à des tables qui sont principalement statiques, comme une unité de mesure ou un pays/une région.

  3. Actuellement, les données de référence Sustainability Manager dans le schéma du modèle de données ESG sont déployées dans le cadre de la fonctionnalité Paysage de données ESG. Vous pouvez afficher les fichiers de données de référence à partir du dossier Données de référence dans le lakehouse ConfigAndDemoData. Exécutez le notebook LoadReferenceTables pour charger les données de référence dans les tables du lakehouse ProcessedESGData.

  4. Transformez les données Sustainability Manager en schéma de modèle de données ESG Cloud for Sustainability.

    Exécutez les notebooks suivants dans l’ordre.

    Remarque

    Vous ne devez exécuter le deuxième notebook que si le premier s’exécute correctement.

    • TransformMSMDataToProcessedESGDataStage1
    • TransformMSMDataToProcessedESGDataStage2

Remarque

Cette version préliminaire ne prend en charge que l’actualisation complète des instantanés des données Sustainability Manager, et non l’actualisation incrémentielle des données delta. Les notebooks de transformation prédéfinis déployés avec cette fonctionnalité ne prennent également en charge que l’actualisation complète des instantanés. Nous recommandons que Azure Synapse Link soit conservé en mode de mise à jour sur place.

Si vous mettez à jour d’autres données dans les tables remplies par les notebooks à la dernière étape, puis vous les exécutez, les données sont écrasées. De même, ne modifiez pas le contenu des notebooks de transformation et des bibliothèques sous-jacentes. Si les notebooks ou les bibliothèques sous-jacentes sont modifiés, la transformation des données Sustainability Manager en schéma de modèle de données ESG risque ne pas fonctionner correctement.

Ingestion et transformation de données externes

Vous pouvez intégrer vos données de sources disparates dans le lakehouse IngestedRawData en utilisant des fonctionnalités d’ingestion Fabric telles que les pipelines de données et flux de données.

Après avoir intégré vos données, vous pouvez les transformer en schéma de modèle de données ESG en utilisant des flux de données Fabric, ou vous pouvez créer et exécuter des notebooks.

Avant de créer la logique de transformation, vous pouvez explorer le schéma du modèle de données ESG à l’aide de ces artefacts, qui sont déployés dans l’espace de travail lors du déploiement du paysage de données ESG.

  • ESGschema.json : ce fichier fournit le schéma des tables dans le modèle de données ESG Cloud for Sustainability, y compris les détails sur les colonnes, la clé primaire et les relations de la clé étrangère pour chaque table. Ce fichier est stocké dans le dossier Config du lakehouse ConfigAndDemoData.

  • GenerateESGTables : ce notebook fournit la fonction de création de table. Vous pouvez utiliser cette table pour créer des tables de modèle de données ESG Cloud for Sustainability vides pour un domaine de gestion durable, comme l’eau, les déchets et les émissions de gaz à effet de serre (GES).

Suivez ces étapes pour transformer les émissions de GES, la quantité d’eau ou les données générées par les déchets en schéma de modèle de données ESG Cloud for Sustainability. Ensuite, vous pouvez générer les mesures prises en charge par les notebooks de génération de mesures prédéfinies.

  1. Assurez-vous que vos données sources fonctionnent avec les données de référence (données statiques telles que l’unité de mesure, le pays/la région ou le type d’utilisation de l’eau) dans le dossier des données de référence du lakehouse ConfigAndDemoData. Les notebooks prédéfinis pour générer des ensembles de données analytiques et des mesures utilisent les valeurs des données de référence.

  2. Mappez vos données sources à l’ensemble suivant de tables de modèles de données ESG Cloud for Sustainability. Dans cette étape, vous utilisez les fonctionnalités Fabric, telles que les flux de données, ou vous créez et exécutez des notebooks. Ensuite, utilisez le notebook TransformMSMDataToProcessedESGDataStage2 pour transformer davantage les données en tables de modèles de données ESG Cloud for Sustainability.

    Section Table
    Eau Asset
    CalculationAlgorithm
    Facility
    LegalEntity
    Location
    Party
    PartyBusinessMetric
    PartyOrganization
    RelatedParty
    Standard
    StandardVersion
    WaterRisk
    WaterUtilizationRawDataImport
    Déchets Asset
    CalculationAlgorithm
    Facility
    LegalEntity
    Location
    Party
    PartyBusinessMetric
    PartyOrganization
    RelatedParty
    Standard
    StandardVersion
    WasteCategory
    WasteMaterialType
    WasteStream
    WasteQuantityRawDataImport
    Émissions de GHG Asset
    CalculationAlgorithm
    Facility
    GreenhouseGasEmissionFactor
    LegalEntity
    Location
    Party
    PartyBusinessMetric
    PartyOrganization
    RelatedParty
    Standard
    StandardVersion
    EmissionsRawDataImport
  3. Pour transformer les données sociales en schéma de modèle de données ESG, vous utilisez les fonctionnalités Fabric, comme les flux de données, ou vous créez et exécutez des notebooks. Pour utiliser le notebook prédéfini afin de générer des ensembles de données analytiques et des mesures pour les données sociales, mappez les données sources à ces tables dans le schéma du modèle de données ESG Cloud for Sustainability.

    Section Table
    Social Incident
    IncidentType
    IncidentRelatedParty
    Party
    PartyType
    PartyBusinessMetric
    MetricPurpose
    BusinessMetric
    Party
    PartyType
    EmployeeRelatedParty
    Employee
    Gender
    EmployeeLocation
    Location
    Country
    PartyHealthSafetyTrainingMetric
    HealthSafetyTrainingMetricType
    MetricPurpose
    EventType
    PartyEvent

    Cette liste vous aide à calculer les mesures prédéfinies dans la fonctionnalité. Si vous souhaitez calculer d’autres mesures, vous devrez peut-être mapper d’autres tables au schéma du modèle de données ESG. Vous pouvez explorer le schéma du modèle de données ESG pour déterminer les autres tables à mapper.

Calculer des ensembles de données et des mesures analytiques

Après avoir standardisé les données, vous pouvez créer un maillage de mesures ESG composé d’ensembles de données agrégées et de mesures CSRD calculées, prêts pour l’analyse et la création de rapports. Dans cette version préliminaire, la logique de calcul de certaines mesures quantitatives CSRD dans ESG est prédéfinie et fournie avec la fonctionnalité Paysage de données ESG. Vous pouvez étendre et mettre à jour ces notebooks selon vos besoins pour définir d’autres mesures et pour modifier la logique de calcul des mesures déjà définies.

Remarque

Les ensembles de données agrégées sont des ensembles de données agrégées dénormalisées qui contiennent des faits stockés selon diverses dimensions telles que l’année de référence, le site, le pays ou l’unité d’organisation. Dans cette version préliminaire, la définition de l’année de référence ne prend en charge que l’année civile.

Conditions préalables

Assurez-vous que vos données sont transformées en schéma de modèle de données ESG pour les domaines de gestion durable pour lesquels vous souhaitez calculer des ensembles de données analytiques et des mesures CSRD. Si vous souhaitez explorer la fonctionnalité, vous pouvez également charger les données de démonstration dans le lakehouse ProcessedESGData et les utiliser pour calculer des mesures.

Émissions de GHG

  1. Exécutez le notebook CreateEmissionFactTables. Ce notebook regroupe les données d’émissions traitées dans le schéma du modèle de données ESG Cloud for Sustainability en ensembles de données agrégées et les stocke en tant que fichiers parquet dans le lakehouse computedESGMetrics. Une fois le notebook exécuté avec succès, les tables factuelles EmissionsData et NetRevenueData devraient apparaître dans le dossier Tables factuelles ESG sous Fichiers dans le lakehouse ComputedESGMetrics.

  2. Exécutez le notebook GenerateEmissionsMetricTables. Ce notebook génère les mesures quantitatives à partir des ensembles de données agrégées pour les émissions de GES qui font partie de la norme E1 des Normes européennes de reporting sur la durabilité (ESRS) de CSRD. Une fois le notebook exécuté avec succès, les données de mesures calculées sont stockées en tant que tables dans le lakehouse ComputedESGMetrics.

    Ce notebook calcule les mesures suivantes :

    • Émissions de GHG de champ 1 brutes (E1_6_41_a)
    • Émissions de GHG de champ 2 brutes (E1_6_41_b)
    • Émissions de GHG de champ 3 brutes (E1_6_41_c)
    • Émissions de GHG totales (E1_6_41_d)
    • Émissions de GHG totales par revenu net (E1_6_50)
    • Revenu net (E1_6_52)

Eau

  1. Exécutez le notebook CreateWaterFactTables. Ce notebook regroupe les données sur l’utilisation de l’eau traitées dans le schéma du modèle de données ESG Cloud for Sustainability en ensembles de données agrégées et les stocke en tant que fichiers parquet dans le lakehouse computedESGMetrics. Une fois le notebook exécuté avec succès, les ensembles de données WaterUtilizationData et NetRevenueData devraient apparaître dans le dossier Tables factuelles ESG sous Fichiers dans le lakehouse ComputedESGMetrics.

  2. Exécutez le notebook GenerateWaterMetricTables. Ce notebook génère les mesures quantitatives à partir des ensembles de données agrégées pour le domaine de la gestion durable de l’eau qui font partie de la norme ESRS E3 de CSRD. Une fois le notebook exécuté avec succès, les données de mesures calculées sont stockées en tant que tables dans le lakehouse ComputedESGMetrics.

    Ce notebook calcule les mesures suivantes :

    • Consommation d’eau totale (E3_4_1_a)
    • Consommation totale d’eau dans les zones à risque hydrique important (E3_4_1_b)
    • Eau recyclée totale (E3_4_2_a)
    • Intensité en revenus de la consommation d’eau (E3_4_3)

Déchets

  1. Exécutez le notebook CreateWasteFactTables. Ce notebook regroupe les données sur les déchets traitées dans le schéma du modèle de données ESG Cloud for Sustainability en ensembles de données agrégées et les stocke en tant que fichiers parquet dans le lakehouse computedESGMetrics. Une fois le notebook exécuté avec succès, l’ensemble de données TotalWasteGeneratedData devrait apparaître dans le dossier Tables factuelles ESG sous Fichiers dans le lakehouse ComputedESGMetrics.

  2. Exécutez le notebook GenerateWasteMetricTables. Ce notebook génère les mesures quantitatives à partir de l’ensemble de données agrégées pour le domaine de la gestion durable des déchets qui font partie de la norme ESRS E5 de CSRD. Une fois le notebook exécuté avec succès, les données de mesures calculées sont stockées en tant que tables dans le lakehouse ComputedESGMetrics.

    Ce notebook calcule les mesures suivantes :

    • Total des déchets générés ((E5_5_3_a))
    • Déchets par flux (E5_5_4_a)
    • Total des déchets dangereux et radioactifs (E5_5_5)
    • Total des déchets non recyclés (E_5_3_d)

Social et gouvernance

  1. Exécutez le notebook CreateSocialGovernanceFactTables. Ce notebook regroupe les données sociales traitées dans le schéma du modèle de données ESG Cloud for Sustainability en tables factuelles et les stocke en tant que fichiers parquet dans le lakehouse computedESGMetrics. Une fois le notebook exécuté avec succès, les ensembles de données agrégées requises sont créées dans le dossier Tables factuelles ESG sous Fichiers dans le lakehouse ComputedESGMetrics.

  2. Exécutez le notebook GenerateSocialGovernanceMetricTables. Ce notebook génère les mesures quantitatives à partir des ensembles de données agrégées pour le domaine de la gestion durable des données sociales et de gouvernance qui font partie des normes ESRS 2 et ESRS S1 de CSRD. Une fois le notebook exécuté avec succès, les données de mesures calculées sont stockées en tant que tables dans le lakehouse ComputedESGMetrics.

    Ce notebook calcule les mesures suivantes :

    • Diversité des sexes du conseil d’administration (ESRS2_GOV_1_19_d)
    • Pourcentage de membres indépendants du conseil d’administration (ESRS2_GOV_1_19_e)
    • Nombre de décès (S1_14_84_b)
    • Taux d’accidents liés au travail (S1_14_84_c)
    • Nombre de jours perdus en raison de blessures, d’accidents, de décès ou de maladies (S1_14_84_e)
    • Écart de rémunération entre les hommes et les femmes (S1_16_92_a)
    • Ratio de rémunération excessif du PDG (S1_16_92_b)
    • Incidents de discrimination (S1_17_98_a)
    • Violations des principes du Pacte mondial des Nations Unies (PMNU) et de l’OCDE (S1_17_99_a)
    • Pourcentage d’employés ayant participé à des évaluations régulières des performances et de l’évolution de carrière (S1_13_80_a)
    • Nombre moyen d’heures de formation par personne pour les employés (S1_13_80_b)
    • Nombre total d’employés (S1_6_51_a)

Remarque

Cette version préliminaire ne prend en charge que l’actualisation complète des instantanés des données Sustainability Manager, et non l’actualisation incrémentielle des données delta. Les notebooks de transformation prédéfinis déployés avec cette fonctionnalité ne prennent également en charge que l’actualisation complète des instantanés. De même, si vous mettez à jour d’autres données dans ces tables remplies par ces notebooks, puis vous les exécutez, les données sont écrasées.

Visualiser les données et les analyses

Une fois les mesures calculées et stockées en tant que tables, vous pouvez utiliser le tableau de bord Power BI préconfiguré pour explorer les mesures CSRD, effectuer des analyses approfondies ou voir des comparaisons d’une année à l’autre. Ces actions vous aident à valider si les données sont appropriées pour le reporting.

  1. Ouvrez le modèle sémantique CSRDMetricsReportDataset à partir de votre espace de travail ou de la page des détails de la fonctionnalité Paysage de données ESG.

  2. En haut à gauche, sélectionnez votre fichier, puis sélectionnez Paramètres. Dans la section Informations d’identification de la source de données, sélectionnez Modifier les informations d’identification.

  3. Fournissez vos informations d’identification Fabric dans la boîte de dialogue pour authentifier la source de données du lakehouse ComputedESGMetrics. Sélectionnez les valeurs suivantes :

    • Méthode d’authentification : OAuth2
    • Paramètre de niveau de confidentialité pour cette source de données : Organisationnel

    Sélectionnez Se connecter.

  4. Une fois connecté avec succès, revenez à la page d’accueil du modèle sémantique et sélectionnez Actualiser maintenant dans l’option de menu Actualiser. Une fois l’actualisation terminée, l’ensemble de données est actualisé avec les données du lakehouse ComputedESGMetrics.

    S’il y a des erreurs dans l’actualisation, vous pouvez trouver les détails de l’erreur en affichant l’option Actualiser l’historique dans le menu Actualiser.

  5. Ouvrez le rapport CSRDMetricsReport à partir de la page de la fonctionnalité Paysage de données ESG ou de votre espace de travail. Le rapport devrait apparaître avec différents onglets tels que les émissions, les déchets, les déchets et les données sociales.

    Remarque

    Les données s’affichent uniquement pour les mesures contenant des données dans le lakehouse ComputedESGMetrics.

Publier les données de mesures pour la consommation des applications en aval

Vous pouvez filtrer, regrouper les données de mesures présentes dans les tables du lakehouse ComputedESGMetrics et publier les sous-ensembles requis, ou les extraits de mesures, sous forme de fichiers JSON. Les applications en aval peuvent ensuite accéder à ces extraits de mesures pour divers scénarios tels que les audits de données ESG et la génération de rapports CSRD avec les API Microsoft OneLake. Par exemple, le Gestionnaire de conformité peut y accéder pour auditer les mesures pour les divulgations CSRD.

Condition préalable : pour cette étape, assurez-vous que les données de mesures sont disponibles sous forme de tables dans le lakehouse ComputedESGMetrics.

Dans le cadre du déploiement de la fonctionnalité, ces notebooks sont disponibles dans votre espace de travail pour générer les extraits de mesures ainsi que les métadonnées requises pour les mesures prédéfinies prises en charge par la fonctionnalité :

  • CreateEmissionsMetricsForSpecificReportingYear_INTB : exécutez ce notebook pour générer les extraits de mesures et les métadonnées pour les mesures des émissions de GES prédéfinies. Spécifiez l’année de référence pour filtrer les données de mesures pour l’année spécifiée et spécifiez l’unité d’organisation pour agréger les données de mesures pour l’unité d’organisation spécifiée.

    Pour spécifier l’unité d’organisation, vous devez fournir le PartyOrganisationPartyId. Vous pouvez accéder à ces informations à partir de l’ensemble de données PartyOrganizationData qui est créé dans la section Fichiers du lakehouse ComputedESGMetrics tout en calculant d’autres ensembles de données agrégées pour la zone d’émissions de GHG. Cet ensemble de données stocke le nom de l’unité d’organisation et le mappage PartyOrganisationPartyId.

  • CreateWaterMetricsForSpecificReportingYear_INTB : exécutez ce notebook pour générer les extraits de mesures et les métadonnées pour les mesures de l’eau prédéfinies. Ce notebook filtre et publie les extraits de mesures de l’eau pour une année de référence spécifique.

  • CreateWasteMetricsForSpecificReportingYear notebook_INTB : exécutez ce notebook pour générer les extraits de mesures et les métadonnées pour les mesures des déchets prédéfinies. Ce notebook filtre et publie les extraits de mesures de l’eau pour une année de référence spécifique.

  • CreateSocialGovernanceMetricsForSpecificReportingYear_INTB : exécutez ce notebook pour générer les extraits de mesures et les métadonnées pour les mesures sociales et de gouvernance prédéfinies. Ce notebook filtre et publie les extraits de mesures sociales et de gouvernance pour une année de référence spécifique.

Remarque

Dans cette version préliminaire, la définition de l’année de référence ne prend en charge que l’année civile. De plus, par défaut, l’extrait de mesure filtre les données de l’année de référence spécifiée et des deux années de référence précédentes en tant que données de l’année comparative. Le fichier metadata.json est un fichier de métadonnées unique contenant des métadonnées pour tous les extraits de mesures. Le fichier de métadonnées capture les détails nécessaires pour accéder aux données de mesures et les mapper aux exigences de divulgation (ou aux actions d’amélioration) dans l’évaluation CSRD du Gestionnaire de conformité via le connecteur. Le fichier de métadonnées capture les détails suivants pour chaque extrait de mesure.

Métadonnées Description
colonnes Mappage des noms de colonnes aux noms d’affichage des colonnes.
disclosureRequirements Mappage d’un extrait de mesure à l’exigence de divulgation, ou au nom de l’action d’amélioration, dans le modèle CSRD (version préliminaire) dans le Gestionnaire de conformité. Vous pouvez mapper plusieurs actions d’amélioration à un extrait de mesure si les données du même extrait de mesure doivent être mises à jour sur les actions d’amélioration.
generatedTimestamp Horodatage de la génération de l’extrait de mesure.
metricExtractDataPath Chemin du fichier d’extraction de mesures dans le dossier de l’année de référence.
metricExtractName Nom du fichier d’extraction de mesures.

Pour générer des extraits de mesures pour une mesure personnalisée, procédez comme suit :

  1. Assurez-vous de générer les données de mesures et de les stocker sous forme de table dans le lakehouse computedESGMetrics.

  2. Suivez le modèle spécifié dans les notebooks prédéfinis (tels que CreateEmissionsMetricsForSpecificReportingYear_INTB ou CreateWaterMetricsForSpecificReportingYear_INTB) pour générer le fichier JSON d’extrait de mesures et ajouter les métadonnées de l’extrait de mesures dans le fichier metadata.json.

  3. Pour mapper l’extrait de mesure à l’exigence de divulgation CSRD, accédez au modèle CSRD (version préliminaire) dans le Gestionnaire de conformité et mappez le nom de l’action d’amélioration valide pertinente à partir du modèle CSRD.

Après avoir généré les extraits de mesures, suivez ces étapes pour autoriser l’audit des données de mesures pour les divulgations CSRD via le Gestionnaire de conformité :

  1. Créer une instance du connecteur Solution de données Sustainability (version préliminaire) dans Purview. L’instance du connecteur extrait les données d’extrait de mesures du lakehouse des solutions de données Sustainability dans Microsoft Fabric (version préliminaire) via les API OneLake.

  2. Créez une Évaluation CSRD dans le Gestionnaire de conformité. Liez l’instance du connecteur à l’évaluation pour mettre à jour l’exigence de divulgation (action d’amélioration) avec les données d’extrait de mesures extraites par l’instance du connecteur des solutions de données Sustainability dans Fabric (version préliminaire).

Voir aussi

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