データ インジェスト

データ インジェストには、環境、社会、ガバナンスの各パラメーターにまたがる幅広いトピックに対して、組織が持続可能性のパフォーマンスと影響を伝えるさまざまなソースを特定することが含まれます。

たとえば、排出量を生成するソースを特定し、これらのデータ ソースを接続します。 この手順では、組織の排出量に寄与するさまざまなスコープとアクティビティを決定します。

どの組織でも排出量削減を実施できる割合は、時間の経過と同時に変動する可能性のある要因によって異なります。 組織の運用と改善は常に進化しています。したがって、二酸化炭素排出量を継続的に計算するための支持データも変化する可能性があります。 炭素排出量を記録、報告、削減するために、すべての運用要因を慎重に検討する必要があります。

新しい事業、設備、製品ラインを追加する場合など、企業の構造が変わる可能性があります。 排出元データを取り込むときにソリューションに関連する機能がない場合、計算は中断されます。 これらの種類の更新プログラムは手動で管理できますが、ビジネス システムやその他のソースへのコネクタを使用してデータの連続ストリームを有効にするのが最も効率的です。

データのライブ ストリームは、サポート データを正確かつ完全に保つ、より信頼性の高い方法です。 このように、組織、施設、または参照データ要素に変更を加っても、炭素計算を大規模に行う機能が中断されることはありません。

データ型

Sustainability Manager の 3 種類のデータは、参照データまたはマスター データ、トランザクション データ、および分析データです。

• マスター データ - システムまたはマスター データは、アクティビティ データの連続フローをサポートする参照データであり、ほぼリアルタイムの排出量計算を可能にします。

• トランザクション データ - このデータはアクティビティを表し、排出量を生成できるすべてのものが含まれます。 定期的に取り込まれるトランザクション データに対して計算を実行できます。

  注

  マスター データとトランザクション データは、記録が行われる Microsoft Dataverse に格納されます。

• 分析データ - このデータは、すべての分析情報とスコアカードをフィードするために使用されます。 これは定期的な計算から得られ、マスター データを組み合わせたデータであり、最適な分析目的で使用されます。

  注

  分析データは Azure Data Lake に格納され、レポートと削減の目標に使用されます。

例 - 製造工場内のセグメント別に排出量を追跡する

次の例では、Microsoft のお客様が遭遇したシナリオについて説明します。

この組織には、各工場で 3 つの異なる製品を製造する施設 (または工場) があり、各工場内の 3 つの異なるセグメントによる排出量を追跡したいと考えています。

組織は、基幹業務ごとに異なるエネルギー プロバイダーを使用します。 したがって、単一のプラント内であっても、排出要因は異なります。 組織は、施設の種類を定義するときに課題に直面しました。 彼らは、施設やその他の種類のコア データ内の複数のディメンションをサポートするためにソリューションを拡張する必要があることを発見しました。

組織は、製品ライン A、B、または C の生産施設を識別できるように、この問題に対処する必要があります。この手順により、組織は、各施設内の各製品に対して適切な炭素計算やその他の持続可能性分析を行うのに十分な細分性が確保されます。