Património de dados ESG (pré-visualização)

Microsoft Cloud for Sustainability

Avaliação gratuita

Importante

Algumas ou todas estas funcionalidades estão disponíveis como parte de uma versão de pré-visualização. O conteúdo e a funcionalidade estão sujeitos a alterações.

A capacidade do património de dados ESG (pré-visualização) permite combinar dados ESG de diversas origens num esquema padrão que fornece modelos de dados para registos ambientais, de redes sociais e de governação. Pode então usar os dados padronizados para calcular métricas quantitativas que atendam aos requisitos de divulgação de informações, como a Diretiva Relativa ao Relato de Sustentabilidade das Empresas (CSRD). Também pode usar conjuntos de dados agregados em análises. As aplicações externas podem aceder aos conjuntos de dados agregados para outros cenários, como auditorias de dados e geração de relatórios CSRD.

Os itens implementados nesta capacidade incluem blocos de notas e data lakes que transformam, calculam e armazenam dados na sua forma bruta em métricas ESG calculadas com base em modelos de dados ESG padronizados.

Esta solução implementa estes quatro data lakes:

• Dados não processados ingeridos: armazena dados não processados de origens de dados externas.

• Dados ESG processados: Armazena dados harmonizados em conformidade com um modelo de dados ESG padronizado.

• Métricas ESG calculadas: armazena métricas ESG calculadas e conjuntos de dados analíticos agregados.

• ConfigAndDemoData: armazena determinadas bibliotecas de transformação, referência e dados de demonstração.

Todos os recursos implementados por esta solução são pré-criados e implementados na sua área de trabalho do Fabric. Os recursos estão abertos e pode personalizá-los para atender às suas necessidades.

O património de dados ESG (pré-visualização) inclui as seguintes funcionalidades:

• Importar e transformar dados do Sustainability Manager

• Calcular conjuntos de dados analíticos e métricas

• Visualizar dados e análises

• Publicar dados de métricas para consumo de aplicações a jusante

Importar e transformar dados do Sustainability Manager

Pode trazer dados de origens de dados diferentes para o seu patrimoniado de dados ESG. Esta capacidade implementa o lakehouse IngestedRawData, ou data lake, na sua área de trabalho do Fabric. Este lakehouse armazena os dados de origem como estão.

Depois de os dados de origem serem integrados com o lakehouse IngestedRawData, pode unificar e harmonizar os dados no esquema do modelo de dados ESG do Microsoft Cloud for Sustainability.

Esta capacidade também implementa dados de demonstração na área de trabalho do Fabric. Esses dados de demonstração estão presentes no esquema do modelo de dados ESG, portanto, pode carregar diretamente os dados de demonstração para explorar a capacidade.

Estes passos mostram como integrar dados de emissões, água e resíduos do Sustainability Manager e transformá-los no esquema do modelo de dados ESG. Em seguida, pode usar os dados transformados para calcular métricas e conjuntos de dados analíticos.

Pré-requisitos

• Implemente o património de dados ESG (pré-visualização) na sua área de trabalho do Fabric.

• Deve ter o Microsoft Sustainability Manager instalado e configurado no seu ambiente Dataverse.

• Deve ter uma conta de armazenamento Azure Data Lake Storage Gen2.

• Tem de ter o direito de acesso de administrador do sistema do Dataverse.

• É necessário ter uma conta do Azure Data Lake Storage Gen2 e o direito de acesso Proprietário e Contribuidor de Dados do Blob de Armazenamento. A sua conta de armazenamento tem de permitir o espaço de nomes hierárquico para a configuração inicial e para a sincronização delta. Permitir o acesso-chave à conta de armazenamento só é obrigatório para a configuração inicial.

Passo 1: Configurar Azure Synapse Link

Neste passo, configura um Azure Synapse Link para o ambiente do Sustainability Manager do qual pretende trazer dados para o património de dados ESG.

1. Abrir o portal do Power Apps. No canto superior direito, selecione o ambiente do Dataverse que tem o Sustainability Manager instalado.

2. Selecione Azure Synapse Link no painel esquerdo e selecione Nova ligação. Se ainda não aparecer, selecione Mais, selecione Descobrir tudo, selecione Gestão de Dados e selecione Azure Synapse Link.

3. Deixe Ligar à sua área de trabalho do Azure Synapse Analytics desmarcado. Executa os scripts de integração e transformação no Fabric, não no Synapse.

4. Introduza os detalhes da conta de armazenamento e da subscrição e selecione Seguinte. Só pode selecionar uma conta de armazenamento localizada na mesma localização que o seu ambiente. Por exemplo, se o seu ambiente estiver nos E.U.A. Oeste, a sua conta de armazenamento deverá estar nos E.U.A. Oeste ou nos E.U.A. Oeste2.

5. Selecione todas as tabelas do Sustainability Manager na lista e selecione Guardar. Pode filtrar por msdyn_ para ver as tabelas relevantes.

   Uma Azure Synapse Link é criada para a sua conta de armazenamento e as tabelas selecionadas são exportadas para a conta de armazenamento. Pode adicionar ou remover as tabelas na ligação voltando para Azure Synapse Link, selecionando a ligação que criou e selecionando Gerir tabelas.

6. Abra a sua conta do Data Lake Storage Gen2 que foi fornecida ao criar a ligação nos passos anteriores. Um novo contentor começando com Dataverse- é criado na sua conta de armazenamento com todas as tabelas selecionadas exportadas na estrutura de pastas em formato CSV juntamente com um ficheiro model.json que contém o esquema de todas as tabelas. Os dados do seu Sustainability Manager estão agora disponíveis na sua própria conta de armazenamento.

Etapa 2: associar o contentor do Data Lake Storage

Neste passo, associa o contentor do Data Lake Storage com dados do Sustainability Manager ao lakehouse IngestedRawData da capacidade implementada usando a funcionalidade de atalho do Fabric.

1. Abra a área de trabalho no Fabric na qual implementou a solução do Sustainability. Para abrir a solução, selecione-a na vista de lista. Selecione a capacidade do património de dados ESG (pré-visualização) na vista de lista Gerir capacidades implementadas para chegar à página da capacidade gerida.

2. Na página Capacidade gerida de património de dados ESG, selecione o lakehouse IngestedRawData.

3. Selecione Novo atalho no menu de reticências de Ficheiros. Na caixa de diálogo Novo atalho, selecione o mosaico Azure Data Lake Storage Gen2 e forneça os seguintes detalhes de ligação para se ligar ao contentor do Data Lake Storage que contém os dados exportados do Sustainability Manager.

   • URL: aceda à conta do Data Lake Storage e no painel esquerdo selecione ponto final. Em seguida, copie o ponto final de Data Lake Storage e cole-o no campo URL.
   • Ligação: Selecione Criar nova ligação.
   • Tipo de autenticação: selecione Conta da organização, inicie sessão na sua conta do Data Lake Storage e, em seguida, selecione Seguinte.

4. Para o nome do atalho, introduza MSMData, defina o subcaminho como o nome do contentor que contém os dados do Sustainability Manager com prefixo com / e selecione Criar. Os dados do Sustainability Manager são integrados com êxito com o data lake em Ficheiros.

   

Passo 3: transformar dados

Depois de os dados do Sustainability Manager seem integrados com o lakehouse IngestedRawData, unifique e harmonize os dados transformando-os no esquema do modelo de dados ESG. Durante a implementação, o lakehouse ProcessedESGData foi criado na área de trabalho para armazenar os dados harmonizados.

O esquema do modelo de dados ESG abrange entidades de dados ESG. Associam-se a outras entidades de dados que descrevem outras áreas funcionais de uma empresa, como RH, TI ou produção financeira.

Para transformar dados do Sustainability Manager em esquema de modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability, a capacidade fornece blocos de notas que usam tecnologias de transformação pré-criadas fornecidas como bibliotecas armazenadas no lakehouse ConfigAndDemoData na sua área de trabalho.

Importante

Não altere nenhum ficheiro na pasta ConfigAndDemoData, pois a lógica de transformação dos dados do Sustainability Manager pode não funcionar.

1. Carregue os dados associados do Sustainability Manager como tabelas. As bibliotecas de transformação exigem que os dados de origem estejam no formato de tabela delta. Pode executar o bloco de notas LoadMSMDataToIngestedRawDataLakehouseTables. Este bloco de notas carrega os dados associados do Sustainability Manager às tabelas de lakehouse. Depois de executar o bloco de notas com êxito, pode validar os dados nas tabelas de lakehouse IngestedRawData.

2. Carregue dados de referência nas tabelas de lakehouse ProcessedESGData. Os dados de referência referem-se a tabelas que são na sua maioria estáticas, como unidade de medida ou país/região.

3. Atualmente, os dados de referência do Sustainability Manager no esquema do modelo de dados ESG são implementados como parte da capacidade de património de dados ESG. Pode ver os ficheiros de dados de referência na pasta Dados de referência no lakehouse ConfigAndDemoData. Execute o bloco de notas LoadReferenceTables para carregar os dados de referência nas tabelas de lakehouse ProcessedESGData.

4. Transforme dados do Sustainability Manager em esquema de modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability.

   Execute os seguintes blocos de notas em sequência.

   Nota

   Deve executar o segundo bloco de notas apenas se o primeiro for executado com êxito.

   • TransformMSMDataToProcessedESGDataStage1
   • TransformMSMDataToProcessedESGDataStage2

Nota

Esta versão de pré-visualização só suporta a atualização completa do instantâneo dos dados do Sustainability Manager e não à atualização incremental de dados delta. Os blocos de notas de transformação pré-criados implementados com a capacidade também suportam apenas atualização completa de instantâneos. Recomendamos que o Azure Synapse Link seja mantido no modo de atualização em vigor.

Se atualizar outros dados nas tabelas preenchidas pelos blocos de notas no último passo e depois os executar, os dados são substituídos. Além disso, não modifique o conteúdo dos blocos de notas de transformação e das bibliotecas subjacentes. Se os blocos de notas ou bibliotecas subjacentes forem modificados, a transformação dos dados do Sustainability Manager para o esquema do modelo de dados ESG poderá não funcionar corretamente.

Ingestão e transformação de dados externos

Pode integrar os seus dados de origens diferentes no lakehouse IngestedRawData usando capacidades de ingestão do Fabric, como pipelines de dados e fluxos de dados.

Depois de integrar os seus dados, pode transformá-los no esquema do modelo de dados ESG usando fluxos de dados do Fabric ou criar e executar blocos de notas.

Antes de criar a lógica de transformação, pode explorar o esquema do modelo de dados ESG usando esres artefactos, que são implementados na área de trabalho durante a implementação do património de dados ESG.

• ESGschema.json: este ficheiro fornece o esquema das tabelas no modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability, incluindo detalhes sobre relações de colunas, chave primária e chave externa para cada tabela. Este ficheiro é armazenado na pasta Config do lakehouse ConfigAndDemoData.

• GenerateESGTables: Este bloco de notas fornece a função de criação de tabela. Pode utilizar esta tabela para criar tabelas vazias de modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability para uma área de sustentabilidade, como água, resíduos e emissões de gases de efeito estufa (GEE).

Siga estes passos para transformar dados de emissões de GEE, quantidade de água ou resíduos gerados no esquema do modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability. Em seguida, pode gerar as métricas suportadas pelos blocos de notas de geração de métricas pré-criados.

1. Certifique-se de que os seus dados de origem funcionem com os dados de referência (dados estáticos, como unidade de medida, país/região ou tipo de utilização de água) na pasta de dados de referência do lakehouse ConfigAndDemoData. Os blocos de notas pré-criados para gerar conjuntos de dados analíticos e métricas usam valores dos dados de referência.

2. Mapeie os seus dados de origem para o seguinte conjunto de tabelas de modelos de dados ESG do Cloud for Sustainability. Neste passo, utiliza capacidades do Fabric, tais como fluxos de dados ou a criação e execução de blocos de notas. Então use o bloco de notas TransformMSMDataToProcessedESGDataStage2 para transformar ainda mais os dados em tabelas de modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability.

   Área	Tabela
   Hidráulica	Asset CalculationAlgorithm Facility LegalEntity Location Party PartyBusinessMetric PartyOrganization RelatedParty Standard StandardVersion WaterRisk WaterUtilizationRawDataImport
   Resíduos	Asset CalculationAlgorithm Facility LegalEntity Location Party PartyBusinessMetric PartyOrganization RelatedParty Standard StandardVersion WasteCategory WasteMaterialType WasteStream WasteQuantityRawDataImport
   Emissões de GEEE	Asset CalculationAlgorithm Facility GreenhouseGasEmissionFactor LegalEntity Location Party PartyBusinessMetric PartyOrganization RelatedParty Standard StandardVersion EmissionsRawDataImport

3. Para transformar dados de redes sociais no esquema do modelo de dados ESG, utiliza capacidades do Fabric, como fluxos de dados, ou cria e executa blocos de notas. Para usar o bloco de notas pré-criado para gerar conjuntos de dados analíticos e métricas para dados de rede sociais, mapeie dados de origem para estas tabelas no esquema do modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability.

   Área	Tabela
   Rede Social	Incident IncidentType IncidentRelatedParty Party PartyType PartyBusinessMetric MetricPurpose BusinessMetric Party PartyType EmployeeRelatedParty Employee Gender EmployeeLocation Location Country PartyHealthSafetyTrainingMetric HealthSafetyTrainingMetricType MetricPurpose EventType PartyEvent

   Esta lista ajuda a calcular as métricas predefinidas na capacidade. Se pretender calcular outras métricas, talvez seja necessário mapear outras tabelas para o esquema do modelo de dados ESG. Pode explorar o esquema do modelo de dados ESG para descobrir as outras tabelas a serem mapeadas.

Calcular conjuntos de dados analíticos e métricas

Depois de padronizar os dados, pode criar uma malha de métricas ESG que consiste em conjuntos de dados agregados e métricas CSRD calculadas que estão prontas para análises e relatórios. Nesta versão de pré-visualização, a lógica de cálculo para determinadas métricas quantitativas de CSRD em ESG é predefinida e fornecida com a capacidade de património de dados ESG. Pode expandir e atualizar esses blocos de notas conforme necessário para definir outras métricas e para modificar a lógica de cálculo das métricas já definidas.

Nota

Conjuntos de dados agregados são conjuntos de dados agregados desnormalizados que têm factos armazenados em várias dimensões, como ano do relatório, instalações, país ou unidade organizacional. Nesta versão de pré-visualização, a definição do ano de referência suporta apenas o ano civil.

Pré-requisitos

Certifique-se de que os seus dados sejam transformados para o esquema do modelo de dados ESG para as áreas de sustentabilidade para as quais pretende calcular conjuntos de dados analíticos e métricas CSRD. Se quiser explorar a funcionalidade, também pode carregar os dados de demonstração no lakehouse ProcessedESGData e utilizar isso para calcular métricas.

Emissões de GEEE

1. Execute o bloco de notas CreateEmissionFactTables. Este bloco de notas agrega os dados de emissões processadas no esquema do modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability em conjuntos de dados agregados e armazena-os como ficheiros parquet no lakehouse computedESGMetrics. Depois de o bloco de notas ser executado com êxito, as tabelas de factos EmissionsData e NetRevenueData devem aparecer na pasta de tabelas de factos ESG em Ficheiros no lakehouse ComputedESGMetrics.

2. Execute o bloco de notas GenerateEmissionsMetricTables. Este bloco de notas gera métricas quantitativas a partir dos conjuntos de dados agregados para emissões de GEE que fazem parte da norma E1 das Normas Europeias de Relato de Sustentabilidade (ERS) do CSRD. Depois de o bloco de notas ser executado com êxito, os dados de métricas calculadas serão armazenados como tabelas no lakehouse ComputedESGMetrics.

   Este bloco de notas calcula as seguintes métricas:

   • Emissões de GEE brutas de âmbito 1 (E1_6_41_a)
   • Emissões de GEE brutas de âmbito 2 (E1_6_41_b)
   • Emissões de GEE brutas de âmbito 3 (E1_6_41_c)
   • Total de emissões de GEE (E1_6_41_d)
   • Total de emissões de GEE por receita líquida (E1_6_50)
   • Receita líquida (E1_6_52)

Hidráulica

1. Execute o bloco de notas CreateWaterFactTables. Este bloco de notas agrega os dados de utilização de água processadas no esquema do modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability em conjuntos de dados agregados e os armazena como ficheiros parquet no lakehouse computedESGMetrics. Depois de o bloco de notas ser executado com êxito, os conjuntos de dados WaterUtilizationData e NetRevenueData devem aparecer na pasta de tabelas de factos ESG em Ficheiros no lakehouse ComputedESGMetrics.

2. Execute o bloco de notas GenerateWaterMetricTables. Este bloco de notas gera métricas quantitativas a partir dos conjuntos de dados agregados para a área de sustentabilidade de água que fazem parte da norma ESRS E3 do CSRD. Depois de o bloco de notas ser executado com êxito, os dados de métricas calculadas serão armazenados como tabelas no lakehouse ComputedESGMetrics.

   Este bloco de notas calcula as seguintes métricas:

   • Consumo total de água (E3_4_1_a)
   • Consumo total de água em áreas de risco hídrico material (E3_4_1_b)
   • Total de água reciclada (E3_4_2_a)
   • Intensidade das receitas de consumo de água (E3_4_3)

Resíduos

1. Execute o bloco de notas CreateWasteFactTables. Este bloco de notas agrega os dados de água processados no esquema do modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability em conjuntos de dados agregados e os armazena como ficheiros parquet no lakehouse computedESGMetrics. Depois de o bloco de notas ser executado com êxito, os conjuntos de dados TotalWasteGeneratedData devem aparecer na pasta de tabelas de factos ESG em Ficheiros no lakehouse ComputedESGMetrics.

2. Execute o bloco de notas GenerateWasteMetricTables. Este bloco de notas gera métricas quantitativas a partir do conjunto de dados agregados para a área de sustentabilidade de resíduos que fazem parte da norma ESRS E5 do CSRD. Depois de o bloco de notas ser executado com êxito, os dados de métricas calculadas serão armazenados como tabelas no lakehouse ComputedESGMetrics.

   Este bloco de notas calcula as seguintes métricas:

   • Total de resíduos gerados (E5_5_3_a)
   • Resíduos por fluxo (E5_5_4_a)
   • Total de resíduos perigosos e radioativos (E5_5_5)
   • Total de resíduos não reciclados (E_5_3_d)

Redes sociais e governação

1. Execute o bloco de notas CreateSocialGovernanceFactTables. Este bloco de notas agrega os dados de rede processados no esquema do modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability em tabelas de factos e armazena-os como ficheiros parquet no lakehouse computedESGMetrics. Depois de o bloco de notas ser executado com êxito, os conjuntos de dados agregados obrigatórios são criados na pasta de tabelas de factos ESG em Ficheiros no lakehouse ComputedESGMetrics.

2. Execute o bloco de notas GenerateSocialGovernanceMetricTables. Este bloco de notas gera métricas quantitativas a partir dos conjuntos de dados agregados para a área de sustentabilidade de água e governação que fazem parte das normas ESRS 2 e ESRS S1 de CSRD. Depois de o bloco de notas ser executado com êxito, os dados de métricas calculadas serão armazenados como tabelas no lakehouse ComputedESGMetrics.

   Este bloco de notas calcula as seguintes métricas:

   • Diversidade de género do Conselho (ESRS2_GOV_1_19_d)
   • Percentagem de membros do conselho independentes (ESRS2_GOV_1_19_e)
   • Número de vítimas mortais (S1_14_84_b)
   • Taxa de acidentes relacionados com o trabalho (S1_14_84_c)
   • Número de dias perdidos devido a lesões, acidentes, mortes ou doença (S1_14_84_e)
   • Disparidades salariais entre homens e mulheres (S1_16_92_a)
   • Proporção salarial excessiva do CEO (S1_16_92_b)
   • Incidentes de discriminação (S1_17_98_a)
   • Violações dos princípios do Pacto Global das Nações Unidas (UNGC) e da OCDE (S1_17_99_a)
   • Percentagem de funcionários que participaram em avaliações regulares de desempenho e desenvolvimento de carreira (S1_13_80_a)
   • Número médio de horas de formação por pessoa para funcionários (S1_13_80_b)
   • Número total de funcionários (S1_6_51_a)

Nota

Esta versão de pré-visualização só suporta a atualização completa do instantâneo dos dados do Sustainability Manager e não à atualização incremental de dados delta. Os blocos de notas de transformação pré-criados implementados com a capacidade também suportam apenas atualização completa de instantâneos. Além disso, se atualizar outros dados nessas tabelas preenchidas por essses blocos de notas e depois os executar, os dados são substituídos.

Visualizar dados e análises

Depois de as métricas serem calculadas e armazenadas como tabelas, pode utilizar o dashboard do Power BI pré-criado para explorar as métricas CSRD, executar desagregações ou ver comparações ano após ano. Essas ações ajudam-no a validar se os dados são bons para relatórios.

1. Abra o modelo semântico CSRDMetricsReportDataset da sua área de trabalho ou da página de detalhes da capacidade de património de dados ESG.

2. No canto superior esquerdo, selecione o seu ficheiro e, em seguida, selecione Definições. Na secção Credenciais da origem de dados, selecione Editar credenciais.

3. Forneça as suas credenciais do Fabric na caixa de diálogo para autenticar a origem de dados do lakehouse ComputedESGMetrics. Selecione os seguintes valores:

   • Método de autenticação:: OAuth2
   • Definição do nível de privacidade para esta origem de dados: Organizacional

   Selecione Iniciar sessão.

4. Depois de iniciar sessão com êxito, volte para a home page do modelo semântico e selecione Atualizar agora da opção de menu Atualizar. Após a conclusão da atualização, o conjunto de dados é atualizado com dados do lakehouse ComputedESGMetrics.

   Se houver algum erro na atualização, pode encontrar os detalhes do erro vendo a opção Histórico de atualizações no menu Atualizar.

5. Abra CSRDMetricsReport na página da capacidade de património de dados ESG ou da sua área de trabalho. O relatório deve aparecer com vários separadores, como emissões, resíduos e redes sociais.

   Nota

   Os dados aparecem apenas para métricas que contêm dados no lakehouse ComputedESGMetrics.

Publicar dados de métricas para consumo de aplicações a jusante

Pode filtrar, agregar os dados de métricas presentes nas tabelas lakehouse do ComputedESGMetrics e publicar os subconjuntos necessários, ou extrações de métricas, como ficheiros JSON. As aplicações a jusante podem aceder a estas extrações de métricas para diversos cenários, como auditorias de dados ESG e geração de relatórios CSRD com APIs do Microsoft OneLake. Por exemplo, o Gestor de Conformidade pode aceder-lhes para auditar métricas para divulgações de CSRD.

Pré-requisito: para este passo, certifique-se de que os dados de métricas estejam disponíveis como tabelas no lakehouse ComputedESGMetrics .

Como parte da implementação da capacidade, estes blocos de notas estão disponíveis na sua área de trabalho para gerar extrações de métricas juntamente com os metadados necessários para as métricas pré-criadas suportadas pela capacidade:

• CreateEmissionsMetricsForSpecificReportingYear_INTB: Execute este bloco de notas para gerar as extrações de métricas e metadados para as métricas de emissão de GEE pré-criadas. Especifique o ano de reporte para filtrar os dados de métricas para o ano especificado e especifique a unidade organizacional para agregar os dados de métricas para a unidade organizacional especificada.

  Para especificar a unidade organizacional, tem de fornecer o PartyOrganizationPartyId. Pode aceder a essas informações no conjunto de dados PartyOrganizationData que é criado na secção de ficheiros do lakehouse ComputedESGMetrics enquanto calcular outros conjuntos de dados agregados para a área de emissões de GEE. Este conjunto de dados armazena o nome da unidade organizacional e o mapeamento PartyOrganizationPartyId.

• CreateWaterMetricsForSpecificReportingYear_INTB: Execute este bloco de notas para gerar as extrações de métricas e metadados para as métricas de água pré-criadas. Este bloco de notas filtra e publica a extração de métricas de água para um ano de reporte específico.

• CreateWasteMetricsForSpecificReportingYear notebook_INTB: Execute este bloco de notas para gerar as extrações de métricas e metadados para as métricas de resíduos pré-criadas. Este bloco de notas filtra e publica a extração de métricas de água para um ano de reporte específico.

• CreateSocialGovernanceMetricsForSpecificReportingYear_INTB: Execute este bloco de notas para gerar as extrações de métricas e metadados para as métricas de redes sociais e de governação pré-criadas. Este bloco de notas filtra e publica as extrações de redes sociais e de governação para um ano de reporte específico.

Nota

Nesta versão de pré-visualização, a definição do ano de referência suporta apenas o ano civil. Além disso, por predefinição, a extração métrica filtra os dados do ano de reporte especificado e de dois anos de reporte anteriores como dados comparativos do ano. O ficheiro metadata.json é um único ficheiro de metadados que tem metadados para todas as extrações de métricas. O ficheiro de metadados captura os detalhes necessários para aceder e mapear os dados de métricas em relação aos requisitos de divulgação (ou ações de melhoramento) na avaliação de CSRD do Gestor de Conformidade através do conector. O ficheiro de metadados captura os seguintes detalhes para cada extração de métrica.

Metadados	Descrição
colunas	Mapeamento de nomes de coluna para nomes a apresentar de coluna.
disclosureRequirements	Mapeamento de um extrato de métrica para o requisito de divulgação, ou nome da ação de melhoramento, no modelo de CSRD (pré-visualização) no Gestor de Conformidade. Pode mapear mais de uma ação de melhoramento para uma extração de métrica se os dados da mesma extração de métrica precisarem de ser atualizados em relação às ações de melhoramento.
generatedTimestamp	Carimbo de data/hora da geração da extração de métrica.
metricExtractDataPath	O caminho do ficheiro de extração da métrica na pasta do ano de relatório.
metricExtractName	O nome do ficheiro de extração da métrica.

Para gerar extrações de métricas para uma métrica personalizada, siga estes passos:

1. Certifique-se de gerar os dados de métricas e armazená-los como tabela no lakehouse computedESGMetrics.

2. Siga o padrão especificado nos blocos de notas pré-criados (como CreateEmissionsMetricsForSpecificReportingYear_INTB ou CreateWaterMetricsForSpecificReportingYear_INTB) para gerar o ficheiro JSON de extração de métrica e para adicionar os metadados da extração de métrica no ficheiro metadata.json.

3. Para mapear a extração de métricas para o requisito de divulgação de CSRD, aceda ao modelo de CSRD (pré-visualização) no Gestor de Conformidade e mapeie o nome da ação de melhoramento válido relevante a partir do modelo de CSRD.

Depois de gerar as extrações de métricas, efetue estes passos para permitir a auditoria de dados de métricas para divulgações de CSRD através do Gestor de Conformidade:

1. Crie uma instância do conector no Purview de soluções de dados do Sustainability (pré-visualização). A instância do conector extrai dados de métricas a partir do lakehouse de soluções de dados do Sustainability no Microsoft Fabric (pré-visualização) através de APIs OneLake.

2. Crie uma avaliação de CSRD no Gestor de Conformidade. Associe a instância do conector à avaliação para atualizar o requisito de divulgação (ação de melhoramento) com dados de extração de métrica obtidos pela instância do conector a partir de soluções de dados do Sustainability no Fabric (pré-visualização).

Consulte também

• Descrição geral de soluções de dados do Sustainability no Microsoft Fabric (pré-visualização)

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