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ESG : comment relever le défi des données ?
Cet article fait partie de l’ezine Applications & Données : Janvier 2023
On réduit mieux ce que l’on mesure. Et donc s’il existe des données. Cette mesure et ces données – au cœur d’un projet de réduction des gaz à effet de serre comme celui de VINCI Construction – sont un défi pour à peu près toutes les stratégies ESG/RSE. Car la première difficulté est souvent la même : où sont les données ? Sont-elles fiables ? Et les indicateurs choisis pour les modéliser et suivre les actions sont-ils suffisamment larges et pertinents ? Le constat a été confirmé lors d’une conférence organisée sur le sujet par Ekimetrics, spécialiste français de la gestion et de l’analyse avancée des données, en présence de Bpifrance et de McKinsey. L’objectif : mesurer plus pour avoir une vision globale En préambule, le directeur associé de McKinsey, Mickael Brossard, y a rappelé que les indicateurs actuels (c’est-à-dire principalement sur le carbone et la consommation électrique) sont nécessaires, mais pas forcément suffisants pour avoir une vision globale de l’influence d’une entreprise sur son environnement. « Il en faudrait...
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Complexe, long et coûteux : Gartner prévient que les entreprises souhaitant tirer les bénéfices d’une architecture applicative composable à l’échelle de leur organisation devront payer un lourd tribut, d’autant plus si elles ne mettent pas en place les bonnes mesures.
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Siemens se positionne en pionnier du métavers industriel
Pour fêter ses 175 ans, Siemens a présenté sa volonté d’explorer les possibilités du métavers industriel, dont le jumeau numérique serait un élément constitutif. Pour l’heure, les analystes sont mitigés quant à l’existence même du métavers industriel.
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ESG : comment relever le défi des données ?
Mesurer ses processus, collecter les données, les enrichir avec des sources externes, puis les rendre intelligibles pour agir. Telles sont les exigences imposées par les nouvelles réglementations ESG. Le défi est de taille, car ce domaine de la science des données est nouveau et incroyablement complexe. Mais des pistes existent déjà pour le relever.