Ukusanyaji wa Data ya ESG, Ubora wa Data na Usimamizi wa Njia ya Ukaguzi — Akili Bandia katika Uendelevu na Usimamizi wa ESG

Faida:

Uwezo wa kutoa usahihi wa kuamua kwa kupanga data ya ESG iliyotawanywa na kufanya ubadilishaji wa kitengo na msimbo / formula inayoweza kutekelezwa badala ya manually.
Uwezo wa kuweka alama kwenye mapengo ya data kama wakala (utabiri) bila kuyaweka na kutatua hesabu za binary na wauzaji nje kwa kurudi kwenye chanzo.
Uwezo wa kufanya data iweze kufuatiliwa kwa kuanzisha njia ya ukaguzi inayounganisha kila kipengee cha dijitali na chanzo chake

Chini ya kila ripoti ya uendelevu kuna kazi tulivu lakini kubwa: ukusanyaji wa data. Hata kampuni ya ukubwa wa kati hukusanya bili za umeme na gesi asilia, risiti za mafuta, hati za uhamisho wa taka, data ya wafanyakazi kutoka kwa mifumo ya HR, majibu ya uchunguzi kutoka kwa wasambazaji, na rekodi za usafiri kutoka kwa vituo vingi. Data hii nyingi hutawanyika, katika muundo tofauti, katika vitengo tofauti, na mara nyingi huingizwa kwa mikono. Ubora wa ripoti unatokana na usahihi wa data hii ghafi, wala si grafu yake inayong'aa zaidi. Katika kitengo hiki, utajifunza jinsi ya kutumia akili bandia (AI) kwa usalama kukusanya, kusafisha na kudhibiti data hii yenye fujo.

Kwanza, dhana: ubora wa data ina maana kwamba data ni sahihi (inaonyesha ukweli), kamili (kamili), thabiti (haipingani), kwa wakati na inayoweza kufuatiliwa (chanzo chake kinajulikana). Tatizo la kawaida la ubora katika ESG ni kwamba data haiwezi kutafutwa badala ya kuwa si sahihi: kuna nambari, lakini "hiyo ilitoka wapi?" Hakuna jibu la swali. Hivi ndivyo mkaguzi huru wa uhakikisho (mtaalam wa nje anayethibitisha ripoti) anauliza. Kwa hivyo uti wa mgongo wa kitengo hiki ni dhana moja: njia ya ukaguzi - msururu wa rekodi unaoonyesha ni hati gani kila toleo lilitoka, tarehe gani, chini ya dhana gani.

Matatizo matatu ya kawaida na data ya ESG

1. Machafuko ya kitengo. Kituo kimoja kinaripoti umeme katika kWh, kingine MWh, na cha tatu katika GJ (gigajoules). Ikiwa zote hazijabadilishwa kuwa kitengo kimoja kabla ya kuongeza, matokeo hayana maana. Kwa kuwa 1 MWh = 1,000 kWh, ikiwa kitengo kimeachwa, hitilafu ya mara 1000 itatokea.

2. Pengo la data. Ankara ya robo mwaka ya mali haipo. Pengo linajazwa na data halisi au kwa makadirio yaliyoelezwa wazi (proksi): kwa mfano, wastani kutoka kwa miezi sawa. Jambo muhimu sio kuficha utabiri; ni kuiweka alama kama "data iliyokadiriwa" katika ripoti.

3. Kuhesabu mara mbili na kutofautiana. Mafuta sawa hukusanywa mara mbili ikiwa yanahesabiwa katika meli za gari na jenereta. AI husaidia katika kukamata mikanganyiko kama hii lakini haiwezi kufanya uamuzi wa mwisho.

tatizo

dalili

njia sahihi

Machafuko ya kitengo

kWh/MWh/GJ mchanganyiko

Geuza hadi kitengo kimoja, fanya ubadilishaji na msimbo

pengo la data

Mwezi/kituo kinakosekana

Tumia proksi, itie alama kama "inakadiriwa"

hesabu ya binary

Kalamu sawa katika sehemu mbili

Bandika chanzo kwa nukta moja

kutoweza kupatikana

idadi ya asili isiyojulikana

Kiungo cha jedwali la ufuatiliaji wa ukaguzi

Kidokezo: Kanuni ya dhahabu katika kusafisha data: "Usiguse kamwe data mbichi; fanyia kazi nakala." Ankara na rekodi asili huwekwa bila kubadilika; Marekebisho yote na ubadilishaji hufanywa katika faili tofauti ya kufanya kazi, na kuhesabiwa haki. Kwa njia hii, mkaguzi anaweza kurudi kwenye ukweli wa asili kila wakati.

Hatua kwa hatua: Salama mtiririko wa data na AI

1. Kusanya data na kuiweka kama ilivyo. Kusanya ankara na rekodi katika fomu yao ya asili katika sehemu moja; ndicho “chanzo pekee cha ukweli.”

2. Sanidi. Panga data iliyochafuliwa katika jedwali lililopangwa (mmea, kipindi, bidhaa, thamani, kitengo, chanzo). AI ni mzuri katika kuweka maandishi ya bure au yaliyomo kwenye PDF kwenye kiolezo hiki cha jedwali.

3. Tafsiri vitengo vilivyo na msimbo unaoweza kutekelezeka. Usiwe na AI kufanya ubadilishaji wa kitengo na jumla kwa mikono; ichapishe fomula ya lahajedwali au msimbo mdogo na unaendesha msimbo. Kwa hivyo, matokeo ni ya kuamua (sawa na kuthibitishwa kila wakati).

4. Fanya udhibiti wa ubora. Wape vipeperushi (kama vile matumizi ya kituo kuongezeka mara 10), kuachwa, na ukinzani. Lakini thibitisha kila ishara kwa macho ya kibinadamu.

5. Anzisha njia ya ukaguzi. Kamilisha jedwali linalounganisha kila kipengee cha nambari kwenye chanzo chake. Jedwali hili ndio uti wa mgongo wa ripoti.

Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti

Agizo dhaifu:

Kusanya data ya kituo hiki na kukuambia jumla ya matumizi ya nishati.

Hakuna kanuni za kitengo, chanzo na nafasi; AI inaweza kuruka na kukusanya vitengo tofauti na kurekebisha kimya kimya kwa zinazokosekana.

Agizo lenye nguvu:

Jukumu lako: mchambuzi wa data wa ESG.Ingizo: jedwali la kitengo cha kipindi-kipindi-thamani-lipo hapa chini.Task:1) Badilisha thamani zote za nishati ziwe kWh; onyesha vipengele vya ubadilishaji katika safu tofauti.2) Kutengeneza jumla KWA MKONO; Andika fomula ya lahajedwali ninayoweza kutumia.3) Tia alama kwenye vipengee vinavyoonekana kukosa au sufuri kuwa "HAIKOSINI - angalia", usiwahi kuvijaza ndani yako mwenyewe.4) Orodhesha hesabu za binary zinazowezekana ambapo kipengee kimoja kinaonekana mara mbili.Pato: jedwali lililosafishwa + safu wima ya ubadilishaji + orodha ya onyo.

Kwa nini ni muhimu kuweka data katika kanuni?

AI ni jenereta ya maandishi; Inaweza kufanya makosa wakati kiakili kukusanya orodha ndefu za nambari. Kinyume chake, ukiiuliza itengeneze fomula au msimbo, itaendesha hesabu kwa usahihi katika mazingira yako na kupata matokeo sawa kila wakati. Hii ndio tofauti kati ya "nambari AI inasema" na "hesabu inayoweza kudhibitiwa".

Andika seti ya fomula za Excel/Majedwali ya Google kwa jedwali lifuatalo la data ya utozaji. Haja:- Katika kila safu mlalo: thamani × kipengele cha ubadilishaji = kWh- Jumla ya kWhs zote- Ongeza visanduku vinavyokosekana (tupu) kama NUMBER; hesabu "hesabu inayokosekana" Eleza fomula kwa marejeleo ya seli ili niweze kuzitumia mwenyewe. Muundo wa jedwali: A=kituo, B=kipindi, C=thamani, D=kitengo

Tahadhari: Zingatia zaidi nambari ambazo AI "inasoma" kutoka kwa PDF au picha. Hitilafu kama vile 1.100 dhidi ya 11.00, au mkanganyiko wa nukta-koma (1.100 dhidi ya 1.100) ni ya kawaida wakati wa usomaji wa macho. Kwa kuibua linganisha angalau mifano michache na hati chanzo.

kesi tatu ndogo

Kesi ya 1 - Mtego wa kitengo. Kampuni inayomiliki ilikusanya data ya nishati ya vifaa 8. Vifaa 7 viliripotiwa kWh, kituo 1 kiliripoti MWh. AI ilifanya jumla kwa kukosa vitengo kwenye jaribio la kwanza na kuhesabu kituo hicho kwa kiwango cha 1000; Jumla iligeuka kuwa MWh 3,201, wakati kwa hakika ilikuwa MWh 4,200. Hitilafu ilipatikana na kurekebishwa kwa ubadilishaji unaozingatia kanuni.

Kesi ya 2 - Utabiri wa siri. Ankara ya Machi ya kituo kimoja haikuwepo. Mchambuzi aliiambia AI "kujaza tupu"; AI iliweka wastani wa miezi jirani lakini haikubainisha. Mkaguzi anauliza "nambari hii inatoka kwa ankara gani?" Alipoulizwa, chanzo hakikuweza kupatikana. Mchakato umerekebishwa: utabiri umewekwa alama wazi kama "wakala - wastani wa Februari/Aprili" katika ripoti.

Kesi 3 - Kuhesabu mara mbili. Katika kiwanda, mafuta ya jenereta yaliingizwa chini ya vitu vya "kuchoma tuli" na "nishati ya chelezo". AI iliripoti marudio haya katika skanning yake ya kupingana; mchambuzi alithibitisha na kuhesabu mara mbili kwa tani 6 za CO₂e iliondolewa. Ilikuwa juu ya mchambuzi kuashiria mchango wa AI na kufanya uamuzi.

Vidokezo vya udhibiti wa ubora

Kagua ubora kwenye jedwali la data la ESG lililo hapa chini. Tambua (lakini USIISAHIHISHE wewe mwenyewe, weka tu alama):1) Bidhaa za nje (vipengee vinavyokeuka kwa zaidi ya 50% kutoka kwa kipindi kilichopita)2) Tofauti za kitengo3) Seli tupu/zinazokosekana4) Nakala zinazowezekana ambapo kipengee sawa kinaonekana mara nyingiOrodhesha kila tahadhari kwa sababu ya "KUTIA shaka:"

Kidokezo kifuatacho kinaweka kiunzi cha jedwali cha ufuatiliaji kilicho tayari kwa ukaguzi.

Makosa ya kawaida

Kurekebisha data ghafi. Kufanya masahihisho bila kuhifadhi rekodi asili huvunja njia ya ukaguzi.
Kuwa na AI kufanya ubadilishaji wa kitengo kwa mikono. Nyongeza ya kiakili katika orodha ndefu inakabiliwa na makosa; Tumia kanuni/fomula.
Ficha utabiri. Kutumia data ya wakala sio shida; Kutoibainisha ni tatizo kubwa katika ukaguzi.
Inafuta kiboreshaji kimyakimya. Kuongezeka maradufu kwa matumizi ya kituo kunaweza kuwa kosa au sio kosa; Haiwezi kufutwa bila kuchunguzwa.
Kukubali kwa upofu nambari iliyosomwa kutoka kwa PDF/picha. Udhibiti wa sampuli dhidi ya makosa ya usomaji wa macho ni muhimu.

Kwa muhtasari

Thamani halisi ya ripoti ya ESG iko katika usahihi na ufuatiliaji wa data yake. AI; Ni msaada mkubwa katika kupanga data iliyotawanyika, kuzalisha fomula za ubadilishaji wa kitengo, na kuashiria vitu vya nje na kinzani. Lakini hatari kubwa zaidi sio kwamba data sio sahihi, ni kwamba haiwezi kupatikana. Hifadhi data ghafi, fanya mabadiliko katika msimbo, weka alama ya utabiri kwa uwazi, na uunganishe kila nambari na njia ya ukaguzi. "Nambari inaonekana sawa" haitoshi; "Naweza kufuatilia nambari hii kwa chanzo chake" inapaswa kuhitajika.

Jukumu la maombi

Tayarisha jedwali dogo la sampuli lenye data katika angalau vitengo vitatu tofauti (k.m. kWh, MWh, lita); Acha seli moja au mbili tupu kwa makusudi. Uliza AI ukitumia kidokezo chenye nguvu hapo juu kwa seti ya fomula zinazobadilisha jedwali hili kuwa kitengo kimoja na orodha ya arifa za ubora. Kisha: (1) angalia vipengele vya ubadilishaji, (2) thibitisha kwamba mapungufu hayajaundwa, (3) andika njia ndogo ya ukaguzi kwa kila bidhaa.

orodha ya ukaguzi

[ ] Niliweka data mbichi katika umbo lake la asili, nilifanya kazi kwenye nakala.
[ ] Nilibadilisha vitengo vyote kuwa kitengo kimoja kilicho na msimbo/fomula.
[ ] Sikuunda data iliyokosekana; Niliweka alama utabiri kama "wakala".
[ ] Nilichunguza bidhaa za nje kabla ya kuzifuta.
[ ] Nilitatua hesabu zinazowezekana za binary kwa kwenda kwa chanzo.
[ ] Nilithibitisha nambari zilizosomwa kutoka kwa PDF/picha kwa sampuli.
[ ] Niliunganisha kila kipengele cha nambari kwenye rekodi ya ukaguzi.