Propriedade de dados ESG (versão preliminar)
Microsoft Cloud for Sustainability - Avaliação gratuita
Importante
Algumas ou todas estas funcionalidades estão disponíveis como parte de uma versão preliminar. O conteúdo e a funcionalidade estão sujeitos a alterações.
O recurso Patrimônio de dados ESG (versão preliminar) permite que você combine dados ESG de fontes variadas em um esquema padrão que fornece modelos de dados para registros de governança ambiental, social e corporativa. Você pode acabar usando os dados padronizados para computar métricas quantitativas que atendam aos requisitos de relatório de divulgação, como a Diretiva de relatório de sustentabilidade corporativa (CSRD). Você também pode usar conjuntos de dados agregados em análises. Os aplicativos externos podem acessar os conjuntos de dados agregados para outros cenários, como auditorias de dados e geração de relatórios CSRD.
Entre os itens implantados na capacidade estão notebooks e data lakes que transformam, computam e armazenam dados da forma bruta para métricas ESG computadas com base em modelos de dados ESG padronizados.
Esta solução implanta estes quatro data lakes:
Dados brutos ingeridos: armazena dados brutos das fontes de dados externos.
Dados ESG processados: armazena dados harmonizados em conformidade com um modelo de dados ESG padronizado.
Métricas ESG computadas: armazena métricas ESG computadas e conjuntos de dados analíticos agregados.
ConfigAndDemoData: armazena determinadas bibliotecas de transformação, referência e dados de demonstração.
Todos os recursos implantados pela solução são pré-compilados e implantados no espaço de trabalho do Fabric. Os recursos são abertos, e você pode personalizá-los para atender às necessidades.
O patrimônio de dados ESG (versão preliminar) inclui os seguintes recursos:
Importar e transformar dados do Sustainability Manager
Você pode carregar dados de fontes de dados à parte no patrimônio de dados ESG. A capacidade implanta o lakehouse IngestedRawData, ou data lake, no espaço de trabalho do Fabric. O lakehouse armazena os dados da fonte como estão.
Depois que os dados da fonte forem integrados ao lakehouse IngestedRawData, você poderá unificar e harmonizar os dados no esquema do modelo de dados ESG do Microsoft Cloud for Sustainability.
Essa capacidade também implanta dados de demonstração no espaço de trabalho do Fabric. Esses dados de demonstração estão presentes no esquema do modelo de dados ESG, logo, você pode carregar diretamente os dados de demonstração para explorar a capacidade.
Estas etapas mostram como integrar dados de emissões, água e resíduos do Sustainability Manager e transformá-los no esquema do modelo de dados ESG. Em seguida, você pode usar os dados transformados para computar conjuntos de dados analíticos e métricas.
Pré-requisitos
Implante patrimônio de dados ESG (versão preliminar) no espaço de trabalho do Fabric.
Você deve ter o Microsoft Sustainability Manager instalado e configurado no ambiente do Dataverse.
Você deve ter uma conta de armazenamento do Azure Data Lake Storage Ger2.
Você deve ter o direito de acesso administrador do sistema do Dataverse.
Você deve ter uma conta do Azure Data Lake Storage Gen2 e acesso de funções Proprietário e Colaborador de dados do Storage Blob. A conta de armazenamento deve habilitar namespace hierárquico para configuração inicial e sincronização delta. Dar acesso à chave de conta de armazenamento só é obrigatório para a configuração inicial.
Etapa 1: Configurar o Azure Synapse Link
Nesta etapa, você configura um Azure Synapse Link para o ambiente do Sustainability Manager do qual deseja trazer dados para o patrimônio de dados ESG.
Abra o portal do Power Apps. No canto superior direito, selecione o ambiente do Dataverse que tem o Sustainability Manager instalado.
Selecione Azure Synapse Link no painel esquerdo e selecione Novo link. Se ele ainda não for exibido, selecione Mais, Descobrir tudo, Gerenciamento de Dados e Azure Synapse Link.
Deixe Conectar-se ao espaço de trabalho do Azure Synapse Analytics desmarcado. Você executa os scripts de integração e transformação no Fabric, e não no Synapse.
Insira os detalhes da conta de armazenamento e da assinatura e selecione Avançar. Você só pode selecionar uma conta de armazenamento na mesma localização do ambiente. Por exemplo, se o ambiente estiver no Oeste dos EUA, a conta de armazenamento deverá estar no Oeste dos EUA ou no Oeste dos EUA2.
Selecione todas as tabelas do Sustainability Manager na lista e Salvar. Você pode filtrar por msdyn_ para exibir as tabelas relevantes.
Um Azure Synapse Link para a conta de armazenamento é criado, e as tabelas selecionadas são exportadas para a conta de armazenamento. Você pode adicionar ou remover as tabelas no link voltando para o Azure Synapse Link, selecionando o link criado por você e Gerenciar tabelas.
Abra a conta do Data Lake Storage Gen2 que foi fornecida ao criar o link nas etapas anteriores. Um novo contêiner começando com Dataverse- é criado na conta de armazenamento com todas as tabelas selecionadas exportadas na estrutura de pastas no formato CSV com um arquivo model.json contendo o esquema para todas as tabelas. Os dados do Sustainability Manager já estão disponíveis na própria conta de armazenamento.
Etapa 2: vincular o contêiner do Data Lake Storage
Nesta etapa, você vincula o contêiner do Data Lake Storage aos dados do Sustainability Manager ao lakehouse IngestedRawData da capacidade implantada usando a funcionalidade de atalho do Fabric.
Abra o espaço de trabalho no Fabric no qual você implantou a solução Sustainability. Para abrir a solução, selecione-a na exibição de lista. Selecione a capacidade do patrimônio de dados ESG (versão preliminar) na exibição de lista Gerenciar recursos implantados para alcançar a página de capacidade gerenciada.
Na página Capacidade gerenciada do patrimônio de dados ESG, selecione o lakehouse IngestedRawData.
Selecione Novo atalho no menu de reticências de Arquivos. Na caixa de diálogo Novo atalho, selecione o bloco Azure Data Lake Storage Geração 2 e, em seguida, forneça os detalhes de conexão a seguir para se conectar ao contêiner do Data Lake Storage com os dados do Sustainability Manager exportados.
- URL: vá até a conta do Data Lake Storage e, no painel esquerdo, selecione Ponto de extremidade. Em seguida, copie o ponto de extremidade para Data Lake Storage e o cole no campo de URL.
- Conexão: selecione Criar nova conexão.
- Tipo de autenticação: selecione Conta da organização, entre na conta do Data Lake Storage e selecione Avançar.
Para o nome do atalho, insira MSMData, defina o subcaminho como o nome do contêiner que contém os dados do Sustainability Manager prefixados com / e selecione Criar. Os dados do Sustainability Manager são integrados com êxito ao data lake em Arquivos.
Etapa 3: Transformar dados
Depois que os dados do Sustainability Manager forem integrados ao lakehouse IngestedRawData, você poderá unificar e harmonizar os dados transformando-os no esquema do modelo de dados ESG. Durante a implantação, o lakehouse ProcessedESGData foi criado no espaço de trabalho para armazenar os dados harmonizados.
O esquema do modelo de dados ESG abrange entidades de dados ESG. Eles são vinculados a outras entidades de dados que descrevem outras áreas funcionais de uma empresa, como RH, TI ou produção financeira.
Para transformar dados do Sustainability Manager em esquema do modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability, a capacidade fornece notebooks que usam tecnologias de transformação pré-compiladas fornecidas como bibliotecas armazenadas no lakehouse ConfigAndDemoData no espaço de trabalho.
Importante
Não altere nenhum arquivo na pasta ConfigAndDemoData, pois a lógica de transformação dos dados do Sustainability Manager talvez não funcione.
Carregue os dados do Sustainability Manager vinculados como tabelas. As bibliotecas de transformação exigem que os dados de origem estejam em formato de tabela delta. Você pode executar o notebook LoadMSMDataToIngestedRawDataLakehouseTables. Este notebook carrega os dados do Sustainability Manager vinculados às tabelas de lakehouse. Depois de executar o notebook com êxito, você poderá validar os dados nas tabelas de lakehouse IngestedRawData.
Carregue dados de referência nas tabelas de lakehouse ProcessedESGData. Os dados de referência se referem a tabelas que, na maioria, são estáticas, como unidade de medida ou país/região.
Atualmente, os dados de referência do Sustainability Manager no esquema do modelo de dados ESG são implantados como parte da capacidade do patrimônio de dados ESG. Você pode exibir os arquivos de dados de referência na pasta Dados de referência no lakehouse ConfigAndDemoData. Execute o notebook LoadReferenceTables para carregar os dados de referência nas tabelas de lakehouse ProcessedESGData.
Transforme dados do Sustainability Manager no esquema de modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability.
Execute os seguintes notebooks na sequência.
Observação
Você só deverá executar o segundo notebook se o primeiro for executado com êxito.
- TransformMSMDataToProcessedESGDataStage1
- TransformMSMDataToProcessedESGDataStage2
Observação
Esta versão de versão preliminar só dá suporte à atualização completa do instantâneo dos dados do Sustainability Manager, e não à atualização de dados delta incremental. Os notebooks de transformação pré-compilados implantados com a capacidade também dão suporte apenas à atualização de instantâneo completa. Recomendamos que o Azure Synapse Link seja mantido em modo de atualização. Se você atualizar outros dados nas tabelas populadas pelos notebooks na última etapa e depois executá-los, os dados serão substituídos. Além disso, não modifique o conteúdo dos notebooks de transformação e das bibliotecas subjacentes. Se as bibliotecas subjacentes ou os notebooks forem modificados, a transformação dos dados do Sustainability Manager para o esquema do modelo de dados ESG poderá não funcionar corretamente.
Ingestão de dados externos e transformação
Você pode integrar os dados de fontes diferentes no lakehouse IngestedRawData usando recursos de ingestão do Fabric, como pipelines e fluxos de dados.
Depois de integrar os dados, você poderá transformá-los no esquema do modelo de dados ESG usando fluxos de dados do Fabric ou compilar e executar notebooks.
Antes de compilar a lógica de transformação, você poderá explorar o esquema do modelo de dados ESG usando esses artefatos, que são implementados no espaço de trabalho durante a implantação do patrimônio de dados ESG.
ESGschema.json: este arquivo fornece o esquema das tabelas no modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability, inclusive detalhes de colunas, chave primária e relacionamentos de chave estrangeira para cada tabela. Esse arquivo é armazenado na pasta Config do lakehouse ConfigAndDemoData.
GenerateESGTables: este notebook oferece a função de criação de tabelas. Você pode usar a tabela para criar tabelas de modelos de dados ESG do Cloud for Sustainability vazias para uma área de sustentabilidade, como água, resíduos e emissões de GEE (gases de efeito estufa).
Siga estas etapas para transformar dados de emissões de GEE, quantidade de água ou resíduos gerados no esquema do modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability. Em seguida, você pode gerar as métricas compatíveis com notebooks para geração de métricas pré-compiladas.
Verifique se os dados de origem funcionam com os dados de referência (dados estáticos, como unidade de medida, país/região ou tipo de utilização da água) na pasta dos dados de referência do lakehouse ConfigAndDemoData. Os notebooks pré-compilados para gerar conjuntos de dados analíticos e métricas usam valores dos dados de referência.
Mapeie seus dados de origem para o seguinte conjunto de tabelas do modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability. Nesta etapa, você usará os recursos do Fabric, como fluxos de dados, ou compilar e executar notebooks. Em seguida, use o notebook TransformMSMDataToProcessedESGDataStage2 para transformar ainda mais os dados em tabelas do modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability.
Área Tabela Água Asset CalculationAlgorithm Facility LegalEntity Location Party PartyBusinessMetric PartyOrganization RelatedParty Standard StandardVersion WaterRisk WaterUtilizationRawDataImport Resíduo Asset CalculationAlgorithm Facility LegalEntity Location Party PartyBusinessMetric PartyOrganization RelatedParty Standard StandardVersion WasteCategory WasteMaterialType WasteStream WasteQuantityRawDataImport Emissões de GEE Asset CalculationAlgorithm Facility GreenhouseGasEmissionFactor LegalEntity Location Party PartyBusinessMetric PartyOrganization RelatedParty Standard StandardVersion EmissionsRawDataImport Para transformar dados sociais no esquema do modelo de dados ESG, use recursos do Fabric, como fluxos de dados, ou compile e execute notebooks. Para usar o notebook predefinido para gerar conjuntos de dados analíticos e métricas para dados sociais, mapeie os dados de origem para essas tabelas no esquema do modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability.
Área Tabela Social Incident IncidentType IncidentRelatedParty Party PartyType PartyBusinessMetric MetricPurpose BusinessMetric Party PartyType EmployeeRelatedParty Employee Gender EmployeeLocation Location Country PartyHealthSafetyTrainingMetric HealthSafetyTrainingMetricType MetricPurpose EventType PartyEvent Esta lista ajuda você a computar as métricas predefinidas na capacidade. Se quiser computar outras métricas, talvez você precise mapear outras tabelas para o esquema do modelo de dados ESG. Você pode explorar o esquema do modelo de dados ESG para descobrir as outras tabelas a serem mapeadas.
Computar conjuntos de dados analíticos e métricas
Depois de padronizar os dados, você poderá criar uma malha de métricas ESG que consiste em conjuntos de dados agregados e métricas CSRD computadas prontas para análises e relatórios. Nessa versão preliminar, a lógica de computação para determinadas métricas quantitativas CSRD em ESG é predefinida e oferecida com a capacidade do patrimônio de dados ESG. Você pode estender e atualizar esses notebooks conforme necessário para definir outras métricas e para modificar a lógica de computação das métricas já definidas.
Observação
Os conjuntos de dados agregados são conjuntos de dados agregados desnormalizados com fatos armazenados em dimensões variadas, como ano do relatório, instalação, país ou unidade organizacional. Nesta versão preliminar, a definição do ano de relatório só dá suporte ao ano civil.
Pré-requisitos
Verifique se os dados são transformados no esquema do modelo de dados ESG para as áreas de sustentabilidade para as quais você deseja computar conjuntos de dados analíticos e métricas CSRD. Se quiser explorar a funcionalidade, você também poderá carregar os dados de demonstração no lakehouse ProcessedESGData e usá-los para computar métricas.
Emissões de GEE
Execute o notebook CreateEmissionFactTables. Este notebook agrega os dados de emissões processados no esquema do modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability em conjuntos de dados agregados e os armazena como arquivos parquet no lakehouse computedESGMetrics. Depois que o notebook for executado com êxito, as tabelas de fatos EmissionsData e NetRevenueData deverão ser exibidas na pasta de tabelas de fatos ESG em Arquivos no lakehouse ComputedESGMetrics.
Execute o notebook GenerateEmissionsMetricTables. Esse notebook gera métricas quantitativas a partir dos conjuntos de dados agregados para emissões de GEE que fazem parte do padrão ESRS (European Sustainability Reporting Standards) E1 da CSRD. Depois que o notebook for executado com êxito, os dados de métricas computadas serão armazenados como tabelas no lakehouse ComputedESGMetrics.
Este notebook computa as seguintes métricas:
- Emissões de GEE de escopo 1 bruto (E1_6_41_a)
- Emissões de GEE de escopo 2 bruto (E1_6_41_b)
- Emissões de GEE de escopo 3 bruto (E1_6_41_c)
- Total de emissões de GEE (E1_6_41_d)
- Total de emissões de GEE por receita líquida (E1_6_50)
- Receita líquida (E1_6_52)
Água
Execute o notebook CreateWaterFactTables. Este notebook agrega os dados de uso da água processados no esquema do modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability em conjuntos de dados agregados e os armazena como arquivos parquet no lakehouse computedESGMetrics. Depois que o notebook for executado com êxito, os conjuntos de dados WaterUtilizationData e NetRevenueData deverão ser exibidos na pasta de tabelas de fatos ESG em Arquivos no lakehouse ComputedESGMetrics.
Execute o notebook GenerateWaterMetricTables. Este notebook gera métricas quantitativas a partir dos conjuntos de dados agregados para a área de sustentabilidade de água que fazem parte do padrão ESRS E3 do CSRD. Depois que o notebook for executado com êxito, os dados de métricas computadas serão armazenados como tabelas no lakehouse ComputedESGMetrics.
Este notebook computa as seguintes métricas:
- Consumo de água total (E3_4_1_a)
- Consumo de água total em áreas de risco hídrico material (E3_4_1_b)
- Total de água reciclada (E3_4_2_a)
- Intensidade de receita do consumo de água (E3_4_3)
Resíduo
Execute o notebook CreateWasteFactTables. Este notebook agrega os dados de resíduos processados no esquema do modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability em conjuntos de dados agregados e os armazena como arquivos parquet no lakehouse computedESGMetrics. Depois que o notebook for executado com êxito, o conjunto de dados TotalWasteGeneratedData deverá ser exibido na pasta de tabelas de fatos ESG em Arquivos no lakehouse ComputedESGMetrics.
Execute o notebook GenerateWasteMetricTables. Este notebook gera métricas quantitativas a partir do conjunto de dados agregado para a área de sustentabilidade de resíduos que fazem parte do padrão ESRS E5 do CSRD. Depois que o notebook for executado com êxito, os dados de métricas computadas serão armazenados como tabelas no lakehouse ComputedESGMetrics.
Este notebook computa as seguintes métricas:
- Total de resíduos gerados (E5_5_3_a)
- Resíduos por fluxo (E5_5_4_a)
- Total de resíduos perigosos e radioativos (E5_5_5)
- Total de resíduos não reciclados (E_5_3_d)
Social e governança
Execute o notebook CreateSocialGovernanceFactTables. Este notebook agrega os dados sociais processados no esquema do modelo de dados ESG do Cloud for Sustainability em tabelas de fatos agregadas e as armazena como arquivos parquet no lakehouse computedESGMetrics. Depois que o notebook for executado com êxito, os conjuntos de dados agregados necessários serão criados na pasta de tabelas de fatos ESG em Arquivos no lakehouse ComputedESGMetrics.
Execute o notebook GenerateSocialGovernanceMetricTables. Este notebook gera métricas quantitativas a partir dos conjuntos de dados agregados para a área de sustentabilidade social e de governança que fazem parte dos padrões ESRS 2 e ESRS S1 do CSRD. Depois que o notebook for executado com êxito, os dados de métricas computadas serão armazenados como tabelas no lakehouse ComputedESGMetrics.
Este notebook computa as seguintes métricas:
- Diversidade de gênero do quadro (ESRS2_GOV_1_19_d)
- Porcentagem de membros independentes do quadro (ESRS2_GOV_1_19_e)
- Número de vítimas fatais (S1_14_84_b)
- Índice de acidentes de trabalho (S1_14_84_c)
- Número de dias perdidos por causa de lesões, acidentes, mortes ou doenças (S1_14_84_e)
- Disparidade salarial de gênero (S1_16_92_a)
- Proporção salarial do CEO excessiva (S1_16_92_b)
- Incidentes de discriminação (S1_17_98_a)
- Violações dos princípios do Pacto Global das Nações Unidas (UNGC) e da OCDE (S1_17_99_a)
- Porcentagem de funcionários que participaram de avaliações regulares de desempenho e desenvolvimento de carreira (S1_13_80_a)
- Número médio de horas de treinamento por pessoa para funcionários (S1_13_80_b)
- Número total de funcionários (S1_6_51_a)
Observação
Esta versão de versão preliminar só dá suporte à atualização completa do instantâneo dos dados do Sustainability Manager, e não à atualização de dados delta incremental. Os notebooks de transformação pré-compilados implantados com a capacidade também dão suporte apenas à atualização de instantâneo completa. Além disso, se você atualizar outros dados nessas tabelas populadas por esses notebooks e depois executá-los, os dados serão substituídos.
Visualizar dados e análises
Depois que as métricas forem calculadas e armazenadas como tabelas, você poderá usar o painel do Power BI pré-compilado para explorar as métricas CSRD, realizar drill downs ou exibir comparações ano a ano. Essas ações ajudam você a validar se os dados são indicados para relatório.
Abra o modelo semântico CSRDMetricsReportDataset do espaço de trabalho ou da página de detalhes da capacidade do patrimônio de dados ESG.
No canto superior esquerdo, selecione o arquivo e Configurações. Na seção Credenciais da fonte de dados, selecione Editar credenciais.
Dê as credenciais do Fabric na caixa de diálogo para autenticar a fonte de dados do lakehouse ComputedESGMetrics. Selecione os seguintes valores:
- Método de autenticação: OAuth2
- Configuração do nível de privacidade para esta fonte de dados: organizacional
Selecione Entrar.
Depois de assinar com êxito, volte para a home page do modelo semântico e selecione Atualizar agora na opção de menu Atualizar. Depois da conclusão da atualização, o conjunto de dados será atualizado com dados do lakehouse ComputedESGMetrics.
Se houver algum erro na atualização, você poderá encontrar os detalhes do erro exibindo a opção Atualizar histórico no menu Atualizar.
Abra CSRDMetricsReport na página de capacidade do patrimônio de dados ESG ou no espaço de trabalho. O relatório deve ser exibido com guias variadas, como emissões, resíduos e sociais.
Observação
Os dados só são exibidos para métricas que tenham dados no lakehouse ComputedESGMetrics.
Publicar dados de métricas para consumo de aplicativo posterior
Você pode filtrar, agregar os dados de métricas presentes nas tabelas do lakehouse ComputedESGMetrics e publicar os subconjuntos necessários, ou extrações de métricas, como arquivos JSON. Os aplicativos downstream podem acessar essas extrações de métricas para vários cenários, como auditorias de dados ESG e geração de relatórios da CSRD com APIs do Microsoft OneLake. Por exemplo, o Gerenciador de Conformidade pode acessá-los para auditar métricas para divulgações da CSRD.
Pré-requisito: para essa etapa, certifique-se de que os dados das métricas estejam disponíveis como tabelas no lakehouse ComputedESGMetrics.
Como parte da implantação do recurso, esses notebooks estão disponíveis em seu espaço de trabalho para gerar extrações de métricas junto com os metadados necessários para as métricas predefinidas com suporte pelo recurso:
CreateEmissionsMetricsForSpecificReportingYear_INTB: execute esse notebook para gerar as extrações de métricas e metadados para as métricas predefinidas de emissão de GEE. Especifique o ano de relatório para filtrar os dados das métricas para o ano especificado e especifique a unidade organizacional para agregar os dados das métricas para a unidade organizacional especificada.
Para especificar a unidade organizacional, você precisa fornecer o PartyOrganizationPartyId. Você pode acessar essas informações no conjunto de dados PartyOrganizationData criado na seção de arquivos do lakehouse ComputedESGMetrics durante a computação de outros conjuntos de dados agregados para a área de emissões de GEE. Este conjunto de dados armazena o nome da unidade organizacional e o mapeamento PartyOrganizationPartyId.
CreateWaterMetricsForSpecificReportingYear_INTB: execute esse notebook para gerar as extrações de métricas e metadados para as métricas predefinidas de água. Este notebook filtra e publica extrações de métricas de água para um ano de relatório específico.
Notebook_INTB CreateWasteMetricsForSpecificReportingYear: execute esse notebook para gerar as extrações de métricas e metadados para as métricas predefinidas de resíduos. Este notebook filtra e publica extrações de métricas de água para um ano de relatório específico.
CreateSocialGovernanceMetricsForSpecificReportingYear_INTB: execute esse notebook para gerar as extrações de métricas e metadados para as métricas sociais e de governança predefinidas. Este notebook filtra e publica extrações de métricas sociais e de governança para um ano de relatório específico.
Observação
Nesta versão preliminar, a definição do ano de relatório só dá suporte ao ano civil. Além disso, por padrão, a extração de métricas filtra os dados do ano de relatório especificado e de dois anos de relatório anteriores como dados de ano comparativo. O arquivo metadata.json é um único arquivo de metadados que tem metadados de todas as extrações de métricas. O arquivo de metadados captura os detalhes necessários para acessar e mapear os dados de métricas em relação aos requisitos de divulgação (ou ações de aprimoramento) na avaliação da CSRD do Gerenciador de Conformidade por meio do conector. O arquivo de metadados captura os seguintes detalhes de cada extração de métricas:
| Metadados | Descrição |
|---|---|
| colunas | Mapeamento de nomes de coluna para nomes de exibição de coluna. |
| disclosureRequirements | Mapeamento de uma extração de métricas para o requisito de divulgação ou nome da ação de aprimoramento no modelo de CSRD (versão preliminar) no Gerenciador de Conformidade. Você pode mapear mais de uma ação de aprimoramento para uma extração de métricas se os dados da mesma extração de métricas precisarem ser atualizados em relação às ações de aprimoramento. |
| generatedTimestamp | Carimbo de data/hora da geração da extração de métricas. |
| metricExtractDataPath | O caminho do arquivo de extração de métricas dentro da pasta de ano do relatório. |
| metricExtractName | O nome do arquivo arquivo de extração de métricas. |
Para gerar extrações de métricas para uma métrica personalizada, siga estas etapas:
Certifique-se de gerar os dados de métricas e armazená-los como tabela no lakehouse computedESGMetrics.
Siga o padrão especificado nos notebooks predefinidos (como CreateEmissionsMetricsForSpecificReportingYear_INTB ou CreateWaterMetricsForSpecificReportingYear_INTB) para gerar o arquivo JSON de extração de métricas e para adicionar os metadados da extração de métricas no arquivo metadata.json.
Para mapear a extração de métricas para o requisito de divulgação da CSRD, acesse o modelo de CSRD (versão preliminar) no Gerenciador de Conformidade e mapeie o nome válido da ação de aprimoramento relevante do modelo de CSRD.
Depois de gerar as extrações de métricas, execute estas etapas para permitir a auditoria de dados de métricas para divulgações da CSRD por meio do Gerenciador de Conformidade:
Crie uma instância do conector de Soluções de dados do Sustainability (versão preliminar) no Purview. A instância do conector obtém dados da extração de métricas do lakehouse de Soluções de dados do Sustainability no Microsoft Fabric (versão preliminar) por meio de APIs do OneLake.
Crie uma avaliação da CSRD no Gerenciador de Conformidade. Vincule a instância do conector à avaliação para atualizar o requisito de divulgação (ação de aprimoramento) com dados de extração de métricas obtidos pela instância do conector de Soluções de dados do Sustainability no Fabric (versão preliminar).
