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CarbonLake

概览

尝试从组织内的各种系统中获取和组织范围 1 和 2 排放数据，并与供应链合作伙伴合作确定范围 3 的排放，可能会带来重大的技术挑战。此类数据的准备可能会占据整体脱碳测量工作的很大一部分。

CarbonLake 解决方案是一种云原生解决方案，可减轻在安全、合规和可审计的框架中组织、索引、计算和结构化脱碳测量数据的繁重任务。CarbonLake 解决方案利用事件驱动的数据管道与多个数据来源无缝集成，使用客户定义的标准数据库进行数据质量检查并计算碳排放。CarbonLake 与现有的 AWS 分析、人工智能/机器学习、API 和 Web 服务集成，支持客户定义的脱碳应用程序。

CarbonLake 解决方案

CarbonLake 旨在成为组织内所有碳数据的统一“参照系统”，并加速脱碳机会识别、脱碳情景预测以及现有计划、组织的趋势和模式识别等用例。

使用案例

  • 企业碳追踪

  • 气候风险报告

  • 脱碳路径预测

  • 运营碳监测

  • 产品碳足迹

  • 脱碳影响验证

CarbonLake

  • 数据管理

  • 数据采集

  • 数据标准化

  • 计算引擎

  • 数据的可追溯性和可审计性

  • 连接到 AWS 生态系统中的数据集

效益和价值

  • 统一的碳参照系统

  • 提高碳数据质量

  • 支持直接测量排放

  • 简化碳计算

  • 面向未来的脱碳测量

如何开始使用

1. 第 1 步 » 确定脱碳用例优先级

活动

  • 组建探索研讨会

  • 优先考虑脱碳影响的价值和商业价值

  • 数据可用性

  • 已确定用例的商业案例

成果

  • 应用程序视觉设置

  • 用户体验

  • 高级架构设计

  • 参与范围

  • 潜在部署合作伙伴名单

2. 第 2 步 » 第一个用例 - 部署规划

活动

  • 实施规划研讨会

  • 清单可用数据

  • 数据采集计划

  • 评估分析/机器学习策略

  • 定义自定义功能

成果

  • 参考架构

  • 工作流程定义

  • 分析/机器学习策略

  • 设备要求

  • 端到端参与计划

3. 第 3 步 » 执行脱碳用例

活动

  • 完成数据采集

  • 实施分析工作流程

  • 构建数据可视化/用户界面

  • 应用程序的端到端测试

成果

  • 部署的 CarbonLake

  • 完成的合作伙伴主导式实现

  • 实施的分析/机器学习工作流程

  • 实现的数据可视化/用户界面

  • 已部署用例

开始使用

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