Стремясь создать равновесие между социальным, экономическим и экологическим измерениями, Организация Объединенных Наций предложила глобальное устойчивое развитие к 2030 году. В этом отношении государства-члены ООН полагаются на открытые данные, большие данные и решения, основанные на данных, для достичь 17 целей в области устойчивого развития (ЦУР).
Чтобы быть экологически устойчивыми, большинство организаций сосредотачиваются на решениях, основанных на данных. Фактически, 93% компаний будут продолжать инвестировать в такие технологии, как специализированная аналитика, сбор данных, озеро данных, архитектура сетки данных, машинное обучение и т. д.
Как решения на основе данных могут помочь в достижении ЦУР?
Как мы можем добиться устойчивого развития? Углубленный анализ данных может помочь обеспечить достижение ЦУР. Это может быть выполнено путем получения жизненно важных данных о деятельности правительства, демографии, государственных услугах и природных ресурсах. Собранные идеи обеспечат ценные ресурсы для
- Повышение прозрачности и участия
Аналитика данных играет решающую роль в борьбе с бесхозяйственностью и коррупцией. Это усиливает надзор и обеспечивает устойчивость, что может помочь ответственным органам контролировать природные ресурсы, загрязнение и т. д.
- Повышение эффективности государственных услуг
Process Mining играет огромную роль в продвижении образования, повышении продовольственной безопасности и совершенствовании систем здравоохранения. Как? Он сочетает аналитику процессов с интеллектуальным анализом данных для изучения полезных рабочих процессов.
- Поддержка экономического роста
Данные помогают оптимизировать бизнес-операции, запускать новые предприятия и улучшать условия для иностранных инвестиций. Таким образом, мы ожидаем устойчивого рынка труда и наличия ресурсов для повышения квалификации.
- Обеспечение предпочтительного обмена информацией
Открытые данные способствуют улучшению городской и городской архитектуры за счет экономии ресурсов и энергии. Это также помогает снизить опасность и обеспечить правильное развертывание важных ресурсов.
Как оптимизация приема данных и озера данных помогают в достижении устойчивого развития?
Оптимизация приема данных необходима для быстрого достижения целей устойчивого развития. Процесс включает в себя поглощение данных из разных источников и отправку накопленной информации на определенный веб-сайт. После этого проводится тщательный анализ данных для выявления закономерностей, сходств и различий.
Некоторые из лучших практик, которые улучшают прием данных:
- Избегайте приема ненужных данных
Избегание приема данных из исходных систем и создание правильных наборов данных — лучший способ ускорить процесс. Чистые наборы данных помогают избежать избыточности вычислительных ресурсов и ресурсов хранения.
- Уменьшение размера данных
Для разработки конвейера приема данных необходимо использовать такие методы, как фильтрация, сжатие и агрегирование. Это поможет в передаче данных меньшего размера для хранения в озере данных.
- Рассмотрение бессерверного приема данных, управляемого событиями
Внедрение управляемой событиями бессерверной инфраструктуры способствует предоставлению ресурсов только в то время, когда работа должна быть выполнена.
Если вы покопаетесь в Интернете, вы обнаружите, что «Озеро данных против хранилища данных» является одним из самых популярных элементов поиска. Как вы понимаете, эти два термина не идентичны. Озеро данных в основном используется для хранения несортированных больших данных, тогда как хранилище данных хранит отфильтрованные большие данные.
Для достижения устойчивых целей, связанных с Data Lake, необходимо следовать некоторым передовым методам. Это:
- Выбор правильного уровня хранения
Чтобы создать надлежащий план для достижения устойчивых целей, необходимо понимать атрибуты и модели доступа к рабочему процессу. Это поможет правильно выбрать уровень хранения (например, в сервисе Amazon OpenSearch есть горячее, ультратеплое и холодное хранилище.
- Принятие устойчивых вариантов хранения
Вариант хранения играет важную роль в уменьшении влияния рабочей нагрузки на окружающую среду. Например, известно ли вам о том, что хранилище на флэш-дисках — отличный вариант для рабочих нагрузок с интенсивным использованием данных? Кроме того, использование твердотельных накопителей вместо жестких дисков и замена устаревших систем является обязательным.
- Внедрение политик жизненного цикла данных
Этапы жизненного цикла данных должны правильно управляться для экономии энергии. Для этого необходима подлинная документация, которой необходимо следовать во всем мире. Требуется уделять больше внимания проверке энергопотребления во время обработки, сжатия и очистки данных.
- Выбор алгоритмов сжатия
Необходимы правильные схемы кодирования и гибкие методы сжатия. Использование двоичных файлов, текстовых форматов, реляционных баз данных и Apache Parquet — вот некоторые из полезных опций.
Кроме того, для уменьшения размера хранилища необходимы алгоритмы сжатия данных без потерь, такие как LZSS, DEFLATE, LZMA и т. д.
Более того, конечные пользователи также могут помочь в оптимизации рабочей нагрузки. Они могут использовать рабочие KPI, прокси-метрики, бизнес-метрики и т. д., чтобы вести учет.
Каковы некоторые примеры применения решений, управляемых данными?
В этом разделе вы узнаете, как компании используют технологии и науку для устойчивого развития.
- Солнечная энергия
SunPower использует решения Google Cloud, основанные на данных, для ускорения проектирования солнечных батарей. Их намерение состоит в том, чтобы сделать солнечную энергию более доступной для коммерческих и бытовых потребителей. Вся задача поддерживается машинным обучением (ML).
Чтобы сэкономить электроэнергию, Google использовал ML для оптимизации энергии, используемой центрами обработки данных и серверами. Платформа Google Cloud для интеллектуальных вычислений с учетом выбросов углерода является экологически чистой и ориентирована на разумное перераспределение задач. Таким образом, они улучшили имидж своего бренда и сделали процесс рентабельным.
- Завтра
Tomorrow стремится помочь предприятиям определить свой углеродный след от использования электроэнергии. Используя ML, он стремится заменить устаревшие системы с помощью интеллектуальных оценок. И они используют сложные модели данных (собранные в результате анализа данных) для принятия решений.
- Лондонское зоологическое общество
Они делают ставку на решение для распознавания изображений, чтобы понять влияние изменения климата на биоразнообразие. Они полагаются на камеры-ловушки, чтобы отслеживать различные виды и их поведение.
Кроме того, они используют решение AutoML от Google Cloud для определения видов на изображениях с фотоловушек. Следовательно, они тратят больше времени на природоохранную деятельность, а не на анализ данных.
- Фонд Стеллы Маккартни и Current Global
Было подсчитано, что на швейную промышленность приходится 10% выбросов углерода и 20% сточных вод во всем мире. Следовательно, вышеупомянутая организация работает над инструментом, который предоставит компаниям возможность отслеживать деятельность и снижать воздействие на окружающую среду.
Заключение
Как видите, существует несколько способов использования решений, основанных на данных, для достижения устойчивости. На самом деле методы анализа данных и интеллектуального анализа данных могут быть оптимизированы, чтобы гарантировать, что хранение не будет потрачено впустую, а потребление энергии будет сведено к минимуму. С каждым днем инвестиции в устойчивые технологии будут только увеличиваться, поскольку предприятия осознают, что их рабочий процесс и деятельность имеют экологические последствия.
