如何通过“大数据”方法实现可持续发展?



前言


随着科技发展,数据存储成本下降助推了数据量上升,驱使全球数据量呈指数级增长,正式踏进“大数据”年代。根据IBM软件集团的预测,全球数据总量将于2020年较2005年增长300倍,达到44ZB (1ZB=10亿TB,TB为百万兆字节)。如今,大数据逐渐渗透我们日常生活中的每个角落,在各个行业的应用亦逐渐变得广泛起来。越来越多的企业及机构开始把握数据带来的巨大可能性,运用各种大数据分析方法来应对现实挑战。可持续发展及气候变化作为当今世界最大的挑战之一,要求企业能恰当收集及运用数据,从各种各样的信息中寻找高价值的商业见解,并将其作为企业制定可持续发展政策的依据,为企业实现可持续发展及应对气候变化做出重要贡献,同时亦为企业创造新的成长机遇及全新价值。


企业为什么需要采取“大数据”方法?


全球人口的持续增长,导致了环境污染、资源短缺、生态系统破坏等严重问题,为企业带来了极大的风险与机遇。同时,利益相关方对这些迫切议题的认识让企业不能忽视其业务活动对气候变化的影响及气候变化对企业带来的潜在风险与机遇。为更好地迎接可持续发展及气候变化的挑战,企业需评估其对气候变化的影响,同时将可持续发展融入公司的核心业务活动。


对于企业而言,量化管理是企业管理先进性的标志,是成功企业管理的必要元素。企业在数据收集时往往会遇到各种困难。不同的利益相关方期望了解企业不同方面的表现,同时企业数据遍布于不同的部门中,有着不一致的格式。为满足利益相关方的期望,企业需努力标准化数据格式,并提升员工对数据收集的重视程度,让数据变得更容易获取与分析。


尽管收集大量数据的过程不容易,但通过对大数据的灵活应用能够让企业清晰了解重点工作范围,并能协助企业在可持续发展管理上辨别其对环境的影响,甚至能够找出企业原本忽视的影响,最终让企业能有针对性地制定相应政策、细化目标以及将现有资源集中于工作重点上。


一、     全面了解业务运营的潜在影响


大数据不但能让企业了解其控制范围之内对环境的影响,更能让他们了解一些不在其直接控制范围之内的环境影响。现时,部分企业了解自身运营影响的过程仍非常艰辛,即使是对于相对简单的数据如能源消耗量,也需要从各个部门索取才能得到完整的数据。越来越多企业尝试了解其在整个价值链中端到端的影响,包括于企业直接控制范围之外的过程如原材料提取、消费者使用、产品处置等。同时,企业在评估他们价值链的影响时,亦可鼓励供应商量化他们对环境的影响,在营运中承担更多责任,形成多米诺骨牌效应。


二、     优化资源使用


大数据对企业的另一个重大贡献就是帮助其优化资源使用。大部分企业希望通过进行资源优化配置,减少业务上及供应链的能源消耗,以提升能源效率,从而节省大量的能源成本。通过大数据分析方法能够对资源进行优化管理,辨别出企业资源耗用高的环节,从而有针对性地进行资源管理。


三、     制定可持续发展策略


新兴的大数据分析技术能够协助企业识别对公司重要的可持续发展议题、关注潜在的可持续发展风险、进行与同行公司表现的基准化分析、分析可持续发展方面的最佳实践等。通过对以上几方面内容的分析与理解,企业可进一步制定自身的可持续发展策略。


领先企业如何应用“大数据”?


案例一:福特汽车公司

图1: 福特2015 F-150


福特汽车公司过去20年在大数据方面的投资不断增加,利用大数据和分析技术来提高燃油效率,减少车辆排放并推动其他方面的可持续发展。福特成立由不同专家组成的小组,重新考虑其产品设计,并找到更可持续的商业模式。此举不但大幅度地减少福特对环境的影响,同时改善其利润底线。早在2014年,福特已经借助大数据和气候变化模型,将其当时最畅销的F-150皮卡车重新设计,使用大量铝合金部件,让车辆减轻700磅,进一步减少燃料消耗。同时,福特亦开发了一种基于科学基础的模型,以预测未来50年内在全球道路上车队将产生的二氧化碳排放量,协助福特制定进一步的燃油效率目标。


案例二:耐克公司

图2: 耐克的可持续性努力


大数据分析及宏观的情景规划让耐克公司实现了将其业务增长与有限资源消耗(如化石燃料和水)脱钩的愿景。耐克突破性地设计高性能但环保的运动鞋,从产品设计入手,大幅减少生产过程中所产生的废弃物。同时,开发了无水染色技术,并研究了能够取替高耗水量棉花的替代品。


结语


对于企业而言,将“大数据”方法付诸实践绝非易事,从收集分析数据至从中获取高价值的商业见解均存在着各种挑战。尽管如此,我们也看到部分可持续发展领先企业已经在引领潮流,带领着供应商和客户一起应对挑战,寻找机会。随着越来越多企业重视可持续发展,大数据分析技术将为企业带来更多数据驱动型的解决方案,让企业在未来的竞争中立于不败之地。


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日期2020-01-21