CarbonLake
尝试从组织内的各种系统中获取并组织 1 和 2 类排放数据，并与供应链合作伙伴合作确定 3 类排放，这些都可能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 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
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
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
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
部署合作伙伴
