Compartilhar via


Visão geral do gerenciamento de dados

Dados de sustentabilidade precisos e íntegros permitem às organizações compreender o impacto das suas iniciativas de ESG, tomar decisões embasadas, envolver os stakeholders, gerenciar os riscos e contribuir para um futuro mais sustentável. Alinha considerações ambientais e sociais com estratégias empresariais, promovendo práticas responsáveis e resilientes que beneficiam tanto a organização como a sociedade em geral.

A solução Microsoft Sustainability Manager depende principalmente dos dados e da sua qualidade. Dados inválidos em termos de precisão, contexto e integridade produzem invariavelmente insights ruins, que prejudicam a meta de sustentabilidade de uma organização. As organizações devem entender seu cenário de dados e criar uma estratégia eficaz com as ferramentas de dados integradas no Microsoft Sustainability Manager.

Jornada de implementação do Sustainability Manager

À medida que as organizações buscam atingir suas metas de sustentabilidade configurando e implantando o Microsoft Sustainability Manager, é importante compreender a jornada centrada em dados. A ilustração a seguir descreve a jornada típica para calcular emissões de carbono, água e gestão de resíduos.

Um diagrama que mostra os estágios e processos da jornada do aplicativo Microsoft Sustainability Manager envolvidos durante as implementações

Durante o percurso de habilitação da contabilização das emissões de carbono e o gerenciamento da água e dos resíduos, as organizações normalmente começam com as seguintes tarefas:

  • Revisar a paisagem de dados
  • Coletar seus dados antes de transformar
  • Importar dados
  • Realize cálculos e análises.

Alguns dos padrões comuns da implementação do Microsoft Sustainability Manager são os seguintes:

  • A jornada dos dados realmente começa com a configuração dos dados organizacionais e de referência. Esta etapa crucial prepara a organização para relatar, rastrear e colaborar com os stakeholders.

  • As organizações podem realizar a transformação e a importação de dados usando recursos integrados, como modelos do Excel e experiência guiada do Power Query. Além disso, as organizações podem optar por trazer dados de outras soluções usando o catálogo de conectores de soluções de parceiros disponíveis. Nos casos em que são necessárias transformações complexas de dados, as organizações podem optar por empregar padrões de Extração, Transformação e Carregamento (ETL), ao mesmo tempo em que acomodam considerações de rede e segurança.

  • Após a importação dos dados, as organizações podem realizar cálculos sobre atividades de carbono, água ou resíduos. Os dados calculados são apresentados como insights como agregados do Microsoft Sustainability Manager e apresentam indicadores-chave. As organizações podem tomar medidas, monitorar o progresso, exportar dados e colaborar.

  • Além de usar o modelo de dados integrado e os recursos de cálculo, as organizações podem optar por estender a solução para atender às suas necessidades. Esses requisitos podem incluir a adição de novos campos, tabelas, a criação ou personalização de modelos de cálculo ou a adição de fluxos.

Jornada cíclica e incremental

A jornada de implementação descrita na seção anterior pode ser repetida para categorias e operações específicas. Recomendamos que as organizações comecem pequenas, aprendam com o processo e depois iterem. Por exemplo, as organizações podem começar com áreas viáveis, como emissões de escopo 1 e escopo 2, antes de expandir para outras áreas de carbono e sustentabilidade. Além disso, começar com as experiências de importação mais simples ajuda as organizações a compreender o modelo de dados, o formato dos dados e os requisitos em todas as categorias de dados com suporte.

Um diagrama que mostra o processo iterativo do Microsoft Sustainability Manager desde a importação de dados até o rastreamento de cada fonte de dados

Tipos de dados

No Microsoft Sustainability Manager, você pode categorizar os dados em três grandes grupos: Configuração, Atividade e Dados Analíticos. Para obter resultados eficientes durante a implementação, é fundamental compreender esses grupos de dados e aderir à sequência de importação de dados para garantir importações sem erros, evitando quaisquer problemas relacionados a dependências.

  • Dados de configuração: a configuração fundamental que as organizações devem realizar antes de importar os dados de atividade. Essa configuração inclui a configuração manual dos dados da organização, a configuração de dados de referência a serem usados na solução e bibliotecas de cálculo para que as organizações definam seu conjunto de cálculos. Definir adequadamente essas configurações é essencial, pois garante a execução tranquila do restante da implementação do Sustainability Manager sem problemas. Por exemplo: as unidades organizacionais e a configuração dos anos de relatório permitem que as organizações estabeleçam os limites operacionais para fins de relatório.

  • Dados transacionais: os dados de operações e atividades de emissões de carbono, gestão de água e resíduos, consolidados dentro dos limites operacionais das unidades organizacionais e anos de relatório. Como prática recomendada, antes de importar esses dados para o Sustainability Manager, verifique se todos os dados de referência usados nos dados de atividades já estão configurados. Isso elimina a maioria dos problemas que podem resultar em erros de importação de dados.

  • Dados analíticos: esses dados alimentam todos os insights e scorecards. Os dados analíticos são armazenados num data lake gerido e não estão acessíveis aos usuários finais.

Um diagrama mostrando categorização de dados do Sustainability Manager

Considerações sobre gerenciamento de dados

Algumas das decisões mais importantes de arquitetura e design durante a jornada de implementação estão relacionadas aos aspectos do gerenciamento de dados do Microsoft Sustainability Manager.

A tabela a seguir descreve alguns dos tópicos mais importantes de gerenciamento de dados que as organizações precisam considerar cuidadosamente durante a implementação do Microsoft Sustainability Manager.

Tópico do gerenciamento de dados Considerações
Importação de dados Quais dados devem ser ingeridos primeiro e qual é a sequência para importar os tipos de dados subsequentes?
Quais devem ser as considerações para lidar com a transformação e ingestão de dados de diferentes formatos e diferentes volumes de dados?
Qual deve ser o design para atualização contínua de dados?
Quer garantir a exclusividade dos registros importados?
Como gerenciar a velocidade dos dados em cenários como IoT?
Como acessar com segurança fontes de dados remotas hospedadas na nuvem ou no local?
Exportação de dados Que opções as organizações têm para exportar seus dados calculados para outros sistemas para processamento posterior?
Segurança de dados Que considerações devem ser tomadas para evitar o acesso e a modificação não autorizados dos dados?
Auditoria de dados e rastreabilidade Que considerações devem ser implementadas para garantir a precisão, a fiabilidade e a conformidade na medição, comunicação e gestão de dados de sustentabilidade?
Dimensões personalizadas Quais devem ser as considerações para associar dados de atividade com informações contextuais operacionais, como linha de produção e o tipo de produção usado para a fabricação de bens na instalação?

Nas seções a seguir, exploramos cada um desses tópicos de gerenciamento de dados com seus respectivos benefícios, considerações de design e recursos de solução para configurar o Microsoft Sustainability Manager com melhores práticas e melhor tempo de retorno.

Resumo

Em resumo, a seguir estão as principais considerações para organizações que desejam embarcar em sua jornada de sustentabilidade usando o Sustainability Manager:

  • As organizações devem definir o cenário de dados para criar um inventário das fontes de dados e dos sistemas envolvidos.

  • As organizações devem considerar o uso de um processo iterativo para transformar e importar dados, realizar cálculos e analisar os relatórios. O plano deve ser começar com conjuntos de dados e categorias de dados mais simples e expandir progressivamente o escopo e a complexidade.

  • As organizações devem garantir que a configuração esteja em vigor antes de importar os dados transacionais. Essa etapa elimina a maioria dos problemas que podem resultar de erros de importação de dados.

Próximas etapas