데이터 품질 모니터링

데이터 품질을 평가하면 공급망 운영에서 배출 기준을 정확하게 보고할 수 있습니다. 데이터 품질 대시보드에는 품질을 개선하고, 편차를 줄이고, 기본 데이터 비율을 높이기 위해 제품 탄소 발자국(PCF) 데이터를 계산하는 업계 표준 메트릭이 표시되어 있습니다. 이러한 메트릭의 임계값은 조직별 테넌트 매개변수를 설정하여 구성할 수 있습니다. 이 대시보드에 제공된 정보를 사용하여 작업 대기열을 열고, 할당하고, 닫을 수 있습니다.

정확하고 세분화되고 검증된 1차 배출량 데이터가 부족하면 공급업체가 제공하는 범위 3 데이터의 신뢰성을 관리하기 어렵습니다. Envizi™ Supply Chain Intelligence을 사용하면 공급업체가 각 PCF 계산의 품질 수준을 자체 보고할 수 있습니다.

공급업체로부터 이러한 품질 지표를 캡처하면 데이터 품질 개선 사항을 평가하고 운영할 수 있어 조직이 범위 3 계산 및 보고의 신뢰성과 공신력을 높일 수 있습니다.

낮은 데이터 계산 방법

낮은 품질 계산 방법을 사용하는 공급업체의 수를 검토합니다. 상품 또는 하위 상품 수준에서 지출 기반 요소에 의존하는 계산 방법은 품질이 낮은 방법입니다. 수명 주기 분석에 의존하는 계산 방법은 고품질 방법입니다. 수명 주기 분석은 제품의 공급업체에 대한 범위 1과 범위 2 배출량을 포함하여 제품의 전체 수명 주기 동안 발생하는 배출량을 계산하는 것을 포함합니다.

계산 방법 개선을 클릭하여 데이터 품질 문제 작업 대기열을 엽니다. 데이터 품질 문제 대기열이 필터링되어 PCF 계산에 낮은 품질 계산 방법을 사용한 공급업체의 제품을 표시합니다. 해당 문제에 대한 해결 방법 페이지의 지침에 따라 공급업체와 협력하여 계산 방법을 개선하는 방법을 알아보세요. 계산 방법은 최고 품질의 기술부터 시작하여 다음과 같은 순서로 순위가 매겨집니다:

1. 공급자 LCA
2. 섹터 LCA
3. 하위 상품 데이터
4. 상품 데이터

PCF 계산 방법에 대한 설명은 개념을 참조하세요.

높은 분산

공급업체는 각 PCF에 대한 분산 값을 제공하여 PCF 값에 대한 신뢰 수준을 표시합니다. 분산 수준이 높을수록 PCF 데이터의 신뢰도가 낮다는 것을 의미합니다.

편차 줄이기를 클릭하여 작업 대기열을 엽니다. 데이터 품질 문제 대기열이 필터링되어 편차가 큰 문제를 표시합니다.

낮은 기본 데이터 비율

1차 데이터 비율은 1차 활동 및 배출량 데이터를 사용하여 계산된 PCF 배출량의 비율을 나타냅니다.

주 데이터 비율 높이기를 클릭하여 작업 대기열을 엽니다. 데이터 품질 문제 대기열은 기본 데이터 비율이 낮은 공급업체를 표시하도록 필터링됩니다.