Yao Yao, SAP Analytics Cloud Planning & Analytics Product Management
Colin Zhang, SAP Innovation Center Network
随着个人、组织和政府逐渐意识到碳排放对环境的影响,碳数据管理变得越来越重要。通过管理和减少碳排放,我们可以帮助减轻气候变化的影响,并努力实现更可持续的未来。
有效的碳数据管理包括跟踪和分析排放数据、设定减排目标以及实施实现这些目标的战略。这不仅有利于环境,还能为企业节省成本并提高效率。因此,人们对碳数据管理的兴趣越来越高,需要有效的工具和技术来支持这项重要工作。
碳数据管理涉及从各种来源(如原材料碳数据、运输流程和生产流程)收集和分析数据。为了有效地端到端管理这些数据,通常需要集成多个应用。例如,一个应用可用于收集碳数据,而另一个应用可用于跟踪和可视化碳数据。这些不同的应用必须能够相互通信并共享数据,以为组织提供碳足迹的全面概览。这就是我们开始将 SAP Carbon Data Collaboration 与 SAP Analytics Cloud 集成在一起的原因。通过这样做,我们可以提供全面的碳数据管理解决方案,从而有效地收集、跟踪、分析和减少碳排放量。
在本博客中,我们演示了如何使用 SAC 的数据导入 API 将 SAP Carbon Data Collaboration 和 SAP Analytics Cloud 连接在一起。我们将讨论:
为了在 2050 年之前实现零排放,所有企业都需要考虑并披露碳排放量。但是,在整个价值链中,没有一个统一、跨行业的方法来共享准确、可信、可验证和可审计的碳数据。SAP Carbon Data Collaboration 是一个创新项目,供企业在供应链中共享经过验证和认证的二氧化碳数据,同时维护数据所有者的隐私和数据主权。基于分散技术、零知识证明和自我主权身份,Carbon Data Collaboration 为合作伙伴提供了一个分散的平台,可在无界限和供应商锁定的情况下自由共享碳排放数据。如需了解更多信息,请访问:https://www.sap.com/documents/2022/05/9e40c816-287e-0010-bca6-c68f7e60039b.html
为了为更广泛的行业采用做好技术准备,SAP 正在将 SSI 组件孵化为名为“分散式身份管理”的 BTP 服务,以抽象化技术并为 SAP 应用程序提供易于使用的 API。同时,SAP 正在探索更多零知识证明技术的应用程序,以及其效率和可扩展性的改进。
图一:SAP Carbon Data Collaboration 主页
为了更好地理解Carbon Data Collaboration 在现实世界中如何使用,让我们想象工厂 A 及其供应商 B 需要协作跟踪碳排放量。例如,工厂 A 想要从供应商 B 请求碳数据,工作流如下:
此时,工厂 A 利用 SAP Carbon Data Collaboration 从供应商处收集碳排放数据,但它仍需要一个工具来跟踪、分析、可视化甚至模拟其碳排放数据。这正是 SAP Analytics Cloud 发挥作用的地方。
SAP Analytics Cloud 分析云 (SAC) 是一个基于云的商业智能和分析平台,可用于将数据转化为洞察。在碳数据管理方面,SAC 可帮助组织实时跟踪、分析和可视化碳排放数据。
SAP Analytics Cloud (SAC) 附带了不同行业的模板,可帮助业务快速构建数据分析报表。例如,SAC 中的 SAP Product Carbon Footprint Analytics (PCFA,产品碳足迹管理)是一个全面的仪表盘,显示与产品生命周期相关的总碳排放量。这包括与产品的生产、运输、使用和处置相关的所有排放。通过提供对产品碳足迹的详细分析,组织可以识别可减少排放的领域,并采取措施减轻对环境的影响。在我们的案例中,我们将利用此业务内容帮助 Factory A 可视化和管理其碳足迹。
图 2:SAP Analytics Cloud 分析云的 PCFA 产品碳足迹管理页面
以上两个应用可以帮助我们分别收集和分析碳排放数据,可是如何将这两个应用整合在一起?在 SAP Analytics Cloud 分析云2023 年第二季度版本中,我们提供了新的数据导入 API。此 API 允许将数据从外部应用程序(包括第三方应用程序)加载到 SAC 数据模型中。有关此 API 的详细信息,可在此处找到:
图 3:数据导入 API 首页
因此,借助新的数据导入 API,我们可以使用 SAP Carbon Data Collaboration 收集和交换碳数据,然后使用 SAP Analytics Cloud 分析云分析和可视化这些数据,构建端到端的数据管理解决方案。
解决方案的整体体系结构如下所示。
图 4: 解决方案的架构。
此集成的关键是 SAC 的数据导入 API。当供应商在碳数据协作中提交碳排放数据时,将触发导入数据 API。然后,将碳排放数据导入到 SAC 上托管的数据模型,然后更新相关仪表盘。
在这个例子中,我们使用了三个数据导入 API 端点:/models、/modelID/metadata、/import/ModelID。
此端点用于获取 SAC 租户的模型信息。此端点将返回可以导入的模型及其关联的 ID、名称、说明和 URL 的列表。我们使用此端点来确定要将数据导入到的模型。
示例代码:
获取模型和关联的模型 ID 后,我们可以使用此端点检查此模型的元数据,为数据导入做准备。通过了解模型的元数据结构,我们将获得有关如何写入数据导入作业正文的信息。
示例代码和响应:
一旦知道如何写入数据导入作业正文,就可以使用这个一键式导入 API 来导入数据。在这种情况下,如果 SAP Carbon Data Collaboration 中的用户提交了 202201 的碳排放数据,那么我们将在数据导入作业中填写数据 20 并将数据导入模型中。
示例代码:
示例响应:
到目前为止,我们已成功在SAP Carbon Data Collaboration和 SAC 之间建立连接。
演示:
在此,我们使用演示来展示整个解决方案的工作原理。
总体而言,最近对 ESG 主题的关注已成为碳数据管理相关创新的推动因素。本博客介绍了一种创造性的方法,能够利用 SAP Carbon Data Collaboration 和 SAP Analytics Cloud 分析云构建端到端的碳数据管理解决方案。您是如何管理碳数据的?您目前面临的挑战是什么?很高兴听到你对这个话题的想法。请在评论区分享您的评论,共同创新!