本文主要是介绍暴雨信息|四步策略实现业务增长与环境可持续发展，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
随着气候危机的加剧，地球环境的可持续发展对各行各业的长期增长与盈利能力将越来越重要。减少碳足迹与碳排放成为企业面临的迫切需求，客户、消费者、监管与立法部门都对可持续发展提出了更高的要求。展望未来10年，企业必须采取主动措施，将对环境的影响降至最低，并将其作为企业经营的重要组成部分。
“解决全球性的环境课题”是暴雨公司确定的可持续发展重要课题(Materiality)之一。暴雨认为，数字化转型将在应对环境课题的过程中发挥关键作用。创新数字技术将成为循环型经济的催化剂，而数据将成为助推可持续转型的燃料。企业将找到创造价值的新方法，同时为下一代营造舒适的生活环境。
企业如何确保环境举措能够为业务成果带来切实影响？在追求可持续发展的过程中，又该如何真正保证业务能够良性发展？在本文中，我们将为您深入解读企业需要采取的关键步骤。
第1步：收集准确的数据
没有掌握准确的信息，任何转型都无从谈起。企业想要清楚、客观地了解当前的运营状况，就意味着要收集尽可能多的数据。物联网（loT）传感器和5G网络等技术是实现这一目标的关键。
然而，数据价值取决于数据的可信度。在使用数据做出任何决策之前，确保数据的质量和完整性至关重要。例行的数据审计可以定位不准确数据，以及对数据完整性造成影响的领域。找出这些薄弱点后，通过技术手段确保数据格式正确、标准化、无错误和重复，并使用适当的网络安全解决方案加以保护。这些都是确保数据可靠性的关键。
第2步：利用数据建立业务流程可视化
一旦有了可靠的数据基础，企业就可以利用这些数据详细把握业务流程。例如，从制造设备中的传感器获得的数据，可以展示产线不同环节的运转情况，进而可以用来计算每个工序对环境的影响。
通过整合其他数据源，企业就可以加强这种数据可视化。例如，来自供应链上下游合作伙伴的数据，他们的碳排放情况与企业自身的碳足迹息息相关。通过这种方式将数据整合起来，就能将运营流程与可持续发展目标的进展联系起来。
第3步：利用AI获得有价值的洞察
模式识别是Al的一项重要应用，它使用特定算法对数据进行分类，并揭示数据中的关联性和异常，从而发现减少碳足迹的机会。
特别在仿真模型领域，AI具有巨大的潜力，它可以让企业测试各种方案，并根据结果做出明智的决策。许多公司已经在使用AI技术来预测和规划资源及能源的使用、库存水平、环境条件和客户趋势。
可持续转型需要实际的结果，而不是不切实际的承诺。在制定可持续发展远景目标，设定切实可行的时间框架和适当的中期目标时，AI带来的洞察力能够大大加快决策速度。
第4步：优化业务运营并跟踪进展
至此，您的数据应该已经能够详细展示经营活动及其对环境的广泛影响。企业可以对未来情况进行评估，模拟改进措施，并根据这些变化预测业务绩效。最后一步，则是利用数据驱动的洞察力来优化和完善流程，以提高效率和可持续性。在采取这些步骤之后，您应该回到第一步：收集更多数据。利用这些数据监控可持续发展目标的进展情况，并在必要时做出调整。可持续转型是一个反复的过程，需要时间来完善。收集的数据越多，就越能掌握更多信息并加以改进。
通过关键的四步走，企业将能够制定有意义的可持续发展目标，并将其付诸行动。在这一过程中，暴雨打造一个灵活、优化的生态系统，帮助企业更好地运用数字技术与可信数据，并打造跨行业的数据生态系统，让更多企业真正参与到环境可持续发展行动当中，避免“漂绿”风险，为解决全球性的环境课题找到新的答案。
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