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随着过去十年计算能力和数据可用性的提高，企业一直致力于优先制定数据驱动的决策。不幸的是，在许多情况下，对收集数据的热情并没有得到对数据验证、优先级或分析的同等热情，这在制定全球脱碳计划时尤其不利。虽然并非每个企业都具备将碳数据管理作为核心能力的能力，但每个组织都需要对碳数据管理工具和最佳实践有基本的了解。
收集不同的碳数据
在工业物联网(IIoT)上互连机械、传感器和其他设备的总体趋势可以促进碳数据的收集。但收集碳数据的能力与收集有用的碳数据不同。当考虑到全球企业需要整合跨地区的多样化信息时，这一点尤其正确。
就详细程度或能力而言，世界某些地区的数据能力可能不如其他地区成熟。如果其他地点只能提供更基本的数据，那么能够在一个设施收集更复杂的数据可能没有用。有关数据在集中化之前如何格式化的其他细节、货币之间甚至公制和英制之间的换算率，都是从干净数据开始的潜在障碍。
虽然收集碳数据的潜力不断增加，但重要的是要认识到仅仅收集数据是不够的。对于业务多元化的全球企业来说，整合跨地区的碳数据可能会带来挑战。为了确保收集的数据有用，重要的是解决这些潜在的障碍并努力保持数据收集和格式的一致性。最终，这将使组织能够做出明智的决策并采取有效的行动来减少碳足迹。
分析数据
一旦建立了坚实的碳数据基础，至少对总体碳消耗有了基本的了解，就有多种方法可用于提供高级分析。一些例子包括：
数字孪生：通过创建物理能源资产的虚拟副本，数字孪生可以模仿性能并用于运行模拟，预测各种场景的潜在结果。它不仅可以帮助评估对碳的长期影响，还可以以必要的粒度评估资本支出和运营支出。
基准测试：特别是当试图推断那些数据可能不太可靠的地区的估计时，基于内部数据或全行业趋势的基准测试可以帮助组织比较其当前跨站点的碳排放量以及与其他组织的碳排放量。
一致的报告：无论节奏或详细程度如何，利用报告和数字仪表板提供现场级别和宏观级别发生的情况的一致可见性，使利益相关者能够识别机会和趋势。
这些工具和其他工具可以根据每个利益相关者所需的详细程度进行调整。工厂级可持续发展经理可能会从企业高管无法受益的某些基准中受益，而且必要的分析甚至可能因工厂而异。建立适当的碳数据框架将为识别机会提供必要的灵活性。
做出数据驱动的决策
脱碳的第一步是开始使用更少的能源围绕能源效率和节约措施制定目标。适当的数据分析不仅可以识别碳减排的机会，还可以识别每种方法的潜在影响。
例如，对其碳消耗有全面了解的组织通常可以确定几种轻资产干预措施，这些干预措施总共可将其总体碳使用量减少3-5%。这可能意味着将所有灯泡更换为更节能的选项，或者讨论员工可以融入日常生活的行为改变。
详细分析还将揭示站点级机会。然后可以检查这些机会，看看哪些有可能大规模推出，哪些可以在特定地点复制，哪些（如果仍然经济）将仅限于一个地点。优先事项通常是确定最具扩展性的项目，建立标准方法并在整个组织中简化它。这些类型的努力很少能在各个设施之间完全复制，因此对总体影响的差异进行建模也很重要。
无论规模或影响如何，变革管理都必须成为数据驱动决策的关键部分。战略路线图、既定治理和利益相关者的支持都建立在一致数据的坚实基础之上，以便最有效地过渡到实施工作。正如组织可能不具备碳数据管理作为核心能力一样，实施工作可能需要承包商、供应商、公用事业企业和其他组织在内部专业知识或能力之外进行外部协调。支持或监督这些工作的项目管理办公室可以帮助确保正确执行。
好的数据驱动好的决策
采取气候行动是当务之急，碳数据的收集和分析对于寻求数据驱动的脱碳决策的公司至关重要。虽然中央网络上的机械和其他设备的互连促进了收集碳数据的能力，但跨地区整合这些数据可能会带来挑战。
对于企业来说，优先考虑碳数据的验证、优先级和分析非常重要，以确保其对决策有用，实施变更管理计划并根据需要与外部组织进行协调。通过建立一致数据的坚实基础，企业可以识别碳减排机会，并采取有效行动减少碳足迹，最终为更加可持续的未来做出贡献。
