Archiwa ESG - BFirst.Tech

W obliczu zmian klimatycznych, rosnącej świadomości społecznej i konieczności etycznego zarządzania, pojawia się potrzeba wyznaczania nowych standardów funkcjonowania przedsiębiorstw. ESG – czyli Environmental, Social and Governance – to działania realizowane przez firmę przez pryzmat ich wpływu na środowisko (E), społeczeństwo (S) oraz ład korporacyjny (G). Celem tej inicjatywny jest promowanie zrównoważonego rozwoju oraz odpowiedzialności społecznej w szeroko pojętej działalności gospodarczej. Zgodnie z powyższym założeniem, firmy dążą do osiągnięcia równowagi pomiędzy generowaniem zysków, a dbałością o środowisko naturalne. Obowiązek raportowania przez firmy działań z obszaru ESG będzie stopniowo rozszerzany, w zależności od wielkości danego podmiotu i specyfiki jego działalności. Począwszy od 2024 roku obowiązkiem tym objęte zostały firmy zatrudniające powyżej 250 osób a do końca 2027 roku obejmie również małe i średnie przedsiębiorstwa, które zatrudniają powyżej 10 osób. Celem niniejszego artykułu jest pokazanie, że znaczenie zrównoważonego rozwoju wciąż rośnie, a zagadnienia związane z ESG stają się kluczowym obszarem zainteresowania w biznesie [1].

Wskaźniki ESG

Wspomniane powyżej trzy obszary ESG – czyli środowisko, społeczeństwo oraz ład korporacyjny – stanowią nieodłączny element, konieczny do uwzględnienia przez przedsiębiorstwa, którym zależy na wizerunku organizacji odpowiedzialnej społecznie. Efektywne zarządzanie każdym z tych obszarów poprzez podejmowanie przez firmy konkretnych działań z nimi związanych, stanowi klucz do osiągnięcia tego celu. Podstawowym działaniem, które należy podjąć jest monitoring, który pozwala na zachowanie świadomości intensywności wpływu wywieranego na poszczególne obszary.

Środowisko

Aby skutecznie monitorować wpływ na przyrodę, pod uwagę należy wziąć obszary takie jak:

emisja gazów cieplarnianych,

zużycie energii,

ślad węglowy,

produkcja niebezpiecznych odpadów,

emisja zanieczyszczeń (w postaci substancji lub hałasu) do otoczenia,

emisja substancji do środowiska wodnego.

Społeczeństwo

Aby skutecznie monitorować relacje z pracownikami, klientami, inwestorami oraz lokalną społecznością, pod uwagę należy brać obszary takie jak:

wspieranie różnorodności,

minimalizowanie dysproporcji,

dbanie o work-life balance,

przestrzeganie praw pracowniczych,

zapewnianie bezpieczeństwa pracownikom.

Ład korporacyjny

Aby skutecznie monitorować sposób działania zarządu, pod uwagę należy brać obszary takie jak:

przejrzystość podatkowa,

przeciwdziałanie korupcji,

struktura zarządu,

wynagrodzenia zarządu oraz pracowników,

respektowanie praw akcjonariuszy [2].

Rys. 1. Grafika przedstawiająca wskaźniki ESG
Źródło: https://www.iberdrola.com/about-us/esg-responsible-management

Wpływ ESG na działalność przedsiębiorstw

Kwestie związane z ESG mają znaczący wpływ na działania podejmowane przez firmy oraz ich strategie. Prowadzenie biznesu w sposób zrównoważony oraz świadomy to obecnie konieczność, aby utrzymywać wiodącą pozycję na rynku. Wdrożenie strategii ESG niesie ze sobą dla firmy szereg cennych wartości, które przedstawione zostały poniżej.

Większa lojalność klientów

Firmy, które aktywnie angażują się w kwestie środowiskowe, społeczne i korporacyjne, budują więź zaufania z klientami. Lojalność klientów wzrasta, ponieważ konsumenci chętniej wspierają firmy, które podejmują działania na rzecz dobra społecznego i ochrony środowiska.

Poprawa wizerunku publicznego

Działania zgodne z zasadami ESG budują pozytywny wizerunek firmy w społecznościach lokalnych, wśród klientów, inwestorów oraz partnerów biznesowych. Firma, która dba o środowisko naturalne, wspiera lokalne społeczności i stosuje wysokie standardy etyczne, jest postrzegana jako odpowiedzialny podmiot oraz wiarygodny partner, który troszczy się w równej mierze o dobro społeczne jak i środowiskowe.

Stabilna pozycja na rynku

Firmy, które skutecznie wdrażają strategie ESG, mogą cieszyć się stabilniejszą pozycją na rynku. Poprzez uwzględnianie czynników środowiskowych, społecznych i korporacyjnych w swojej działalności, firma minimalizuje ryzyko wystąpienia kryzysów reputacyjnych, co przekłada się na stabilność operacyjną i długoterminowy rozwój [3].

Innowacyjne technologie a realizacja Celów Zrównoważonego Rozwoju

Technologie takie jak Sztuczna Inteligencja, Big Data czy Blockchain to skuteczne narzędzia umożliwiające monitorowanie i zrozumienie wpływu organizacji na społeczeństwo i środowisko naturalne. Sztuczna Inteligencja, wykorzystywana w analizie danych, umożliwia identyfikację potrzeb konsumentów, co pozwala firmom lepiej ich zrozumieć i wcześniej zaplanować konieczne do podjęcia działania. Analiza Big Data, z kolei, umożliwia przetwarzanie i analizę bardzo dużych zbiorów danych, co umożliwia podejmowanie bardziej „celowanych” decyzji biznesowych opartych na nieoczywistych informacjach zawartych w tych danych. Technologia Blockchain zapewnia natomiast bezpieczeństwo i niezmienność danych, co jest kluczowe w zapewnieniu transparentności w procesach biznesowych. Dzięki zastosowaniu wspomnianych technologii przedsiębiorstwa mogą opracowywać efektywne strategie zrównoważonego rozwoju, wykorzystując przy tym możliwość cyfryzacji oraz automatyzacji procesów biznesowych. W rezultacie, przedsiębiorstwa mogą tworzyć modele biznesowe, które nie tylko generują zyski, ale także są społecznie odpowiedzialne i przyjazne dla środowiska. Dążenie do wykorzystania zaawansowanych technologii w obszarze ESG staje się nie tylko trendem, ale także koniecznością dla firm pragnących być liderami w zrównoważonym rozwoju [3, 4].

ESG w BFirst.Tech

BFirst.Tech uważa zrównoważony rozwój za jeden z najistotniejszych elementów strategii firmy. Dzięki wielu innowacyjnym, autorskim oraz przyjaznym środowisku produktom jesteśmy w stanie zaspokajać potrzeby naszych klientów. Drugą dekadę BFirst.Tech wyznacza standardy dla rozwiązań w obszarze redukcji zanieczyszczenia hałasem w środowisku pracy oraz w aglomeracjach miejskich, generowaniu, agregowaniu i dostarczaniu informacji zarządczej (w tym danych dla raportowania niefinansowego ESG), czy monitorowaniu i analizie informacji o stanie infrastruktury przemysłowej przedsiębiorstw. Będąc świadomymi zachodzących zmian klimatycznych, to właśnie działania na rzecz środowiska są dla nas szczególnie ważne, dlatego też podczas budowania strategii firmy to na nich skupiamy szczególną uwagę.

Podsumowanie

ESG stanowi kluczowy element budowania długoterminowej wartości przedsiębiorstw we współczesnym biznesie. Wdrożenie skutecznej strategii ESG pozwala firmom pozytywnie wpływać na ochronę środowiska, relacje z interesariuszami oraz sposób zarządzania wewnątrz organizacji. Niesie za sobą także wiele cennych wartości dla firmy, takich jak trwalsza relacja z klientami, wzrost reputacji firmy, czy też wzmocnienie jej pozycji w branży. Zatem, dzięki wdrożeniu ESG przedsiębiorstwo może się stać niezbędnym elementem otoczenia pozytywnie wpływającym na jakość życia społeczności.

Bibliografia

[1] O ESG – Polskie stowarzyszenie ESG

[2] ESG co to jest? Kogo dotyczy i jaki ma wpływ na przedsiębiorstwo? (sterrn.pl)

[3] Zrozumieć ESG: Definicja, Znaczenie i Wpływ na Biznes (boringowl.io)

[4] ESG, Blockchain, and AI – Oh My! | Barnes & Thornburg (btlaw.com)

W erze cyfryzacji rośnie zapotrzebowanie na zaawansowane technologie nie tylko do gromadzenia, ale przede wszystkim analizy danych. Przedsiębiorstwa akumulują coraz większe ilości różnorodnych informacji, które mogą zwiększać ich efektywność i innowacyjność. Produkt Data Engineering oferowany przez firmę BFirst.Tech może odgrywać kluczową rolą w procesie wykorzystywania tych danych dla dobra firmy. Jest to jedna z najnowocześniejszych technologii do efektywnego zarządzania i przetwarzania informacji. W niniejszym artykule przedstawimy jedną z możliwości oferowanych przez Jezioro Danych.

Data Engineering – najnowsza technologia do zbierania i analizowania informacji

Inżynieria danych to proces projektowania oraz wdrażania systemów do efektywnego zbierania, przechowywania i przetwarzania obszernych zbiorów danych. Wspiera to akumulację informacji, takich jak analiza ruchu na stronach internetowych, dane z czujników IoT, czy trendy zakupowe konsumentów. Zadaniem inżynierii danych jest zapewnienie, że informacje są zręcznie gromadzone i magazynowane oraz łatwo dostępne i gotowe do analizy. Dane mogą być efektywnie przechowywane w jeziorach, hurtowniach czy składnicach danych, a tak zintegrowane źródła danych mogą służyć do tworzenia analiz lub zasilania silników sztucznej inteligencji. Zapewnia to wszechstronne wykorzystanie zgromadzonych informacji (patrz szczegółowy opis produktu Data Engineering (rys. 1)).

Data Engineering, sustainable data management

rys. 1 – Data Engineering

Jezioro Danych w przechowywaniu zbiorów informacji

Jezioro Danych pozwala na przechowywanie ogromnych ilości surowych danych w ich pierwotnym, nieprzetworzonym formacie. Dzięki możliwościom, jakie oferuje Data Engineering, Jezioro Danych jest zdolne do przyjmowania i integracji danych z różnorodnych źródeł. Mogą to być dokumenty tekstowe, ale także obrazy, aż po dane pochodzące z czujników IoT. To umożliwia analizę i wykorzystanie złożonych zbiorów informacji w jednym miejscu. Elastyczność Jezior Danych oraz ich zdolność do integracji różnorodnych typów danych sprawiają, że stają się one niezwykle cenne dla organizacji, które stoją przed wyzwaniem zarządzania i analizowania dynamicznie zmieniających się zbiorów danych. W przeciwieństwie do hurtowni danych, Jezioro Danych oferuje większą wszechstronność w obsłudze różnorodnych typów danych. Jest to możliwe dzięki zaawansowanym technikom przetwarzania i zarządzania danymi stosowanym w inżynierii danych. Jednakże, ta wszechstronność rodzi również wyzwania w zakresie przechowywania i zarządzania tymi złożonymi zbiorami danych, wymagając od inżynierów danych ciągłego dostosowywania i innowacyjnych podejść. [1, 2]

Jezioro Danych a przetwarzanie informacji i wykorzystanie uczenia maszynowego

Rosnąca ilość przechowywanych danych oraz ich różnorodność stanowią wyzwanie w zakresie efektywnego przetwarzania i analizy. Tradycyjne metody często nie nadążają za tą rosnącą złożonością, prowadząc do opóźnień i ograniczeń w dostępie do kluczowych informacji. Uczenie maszynowe, wsparte przez innowacje w dziedzinie inżynierii danych, może znacząco usprawnić te procesy. Wykorzystując obszerne zbiory danych, algorytmy uczenia maszynowego identyfikują wzorce, przewidują wyniki i automatyzują decyzje. Dzięki integracji z Jeziorami Danych (rys. 2), mogą one pracować z różnymi typami danych, od strukturalnych po niestrukturalne, umożliwiając przeprowadzanie bardziej złożonych analiz. Ta wszechstronność pozwala na głębsze zrozumienie i wykorzystanie danych, które byłyby inaczej niedostępne w tradycyjnych systemach.

Zastosowanie uczenia maszynowego w Jeziorach Danych umożliwia głębszą analizę i efektywniejsze przetwarzanie dzięki zaawansowanym narzędziom i strategiom inżynierii danych. Pozwala to organizacjom transformować ogromne ilości surowych danych w użyteczne i wartościowe informacje. Jest to istotne dla zwiększenia ich efektywności operacyjnej i strategicznej. Ponadto, wykorzystanie uczenia maszynowego wspomaga interpretację zgromadzonych danych i przyczynia się do bardziej świadomego podejmowania decyzji biznesowych. W efekcie, firmy mogą dynamiczniej dostosowywać się do rynkowych wymogów i innowacyjnie tworzyć strategie oparte na danych.

rys. 2 – Jezioro Danych

Podstawy uczenia maszynowego oraz kluczowe techniki i ich zastosowania

Uczenie maszynowe, będące integralną częścią tzw. sztucznej inteligencji, umożliwia systemom informatycznym samodzielne uczenie się i doskonalenie na podstawie danych. W tej dziedzinie wyróżniamy typy uczenia takie jak uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane i uczenie ze wzmocnieniem. W uczeniu nadzorowanym każdy przykład danych ma przypisaną etykietę lub wynik, który pozwala maszynom na naukę rozpoznawania wzorców i przewidywania. Stosowane jest to m.in. w klasyfikacji obrazów lub prognozowaniu finansowym. Z kolei uczenie nienadzorowane, pracujące na danych bez etykiet, skupia się na znajdowaniu ukrytych wzorców. Jest to użyteczne w zadaniach takich jak grupowanie elementów czy wykrywanie anomalii. Natomiast uczenie ze wzmocnieniem opiera się na systemie nagród i kar, pomagając maszynom optymalizować swoje działania w dynamicznie zmieniających się warunkach, jak np. w grach czy automatyce. [3]

Co jeśli chodzi o algorytmy? Sieci neuronowe są doskonałe do rozpoznawania wzorców skomplikowanych danych – jak obrazy czy dźwięk – i stanowią podstawę wielu zaawansowanych systemów AI. Drzewa decyzyjne są używane do klasyfikacji i analizy predykcyjnej, na przykład w systemach rekomendacji lub prognozowaniu sprzedaży. Każdy z tych algorytmów ma swoje unikalne zastosowania. Może być dostosowany do specyficznych potrzeb zadania lub problemu, co czyni uczenie maszynowe wszechstronnym narzędziem w świecie danych.

Przykłady zastosowań uczenia maszynowego

Zastosowanie uczenia maszynowego w Jeziorach Danych, otwiera szerokie spektrum możliwości, od detekcji anomalii po personalizację ofert i optymalizację łańcuchów dostaw. W sektorze finansowym algorytmy te skutecznie analizują wzorce transakcji, identyfikując nieprawidłowości i potencjalne oszustwa w czasie rzeczywistym, co ma kluczowe znaczenie w zapobieganiu oszustwom finansowym. W handlu detalicznym i marketingu, uczenie maszynowe pozwala na personalizację ofert dla klientów poprzez analizę zachowań zakupowych i preferencji, zwiększając satysfakcję klienta i efektywność sprzedaży. [4] W przemyśle, algorytmy te przyczyniają się do optymalizacji łańcuchów dostaw, analizując dane z różnych źródeł, jak prognozy pogody czy trendy rynkowe, co pomaga w przewidywaniu popytu i zarządzaniu zapasami oraz logistyką [5].

Można je też wykorzystać do wstępnego projektowania czy optymalizacji produktów. Innym, interesującym zastosowaniem uczenia maszynowego w Jeziorach Danych jest analiza obrazów. Algorytmy uczenia maszynowego są w stanie przetwarzać i analizować duże zbiory zdjęć czy obrazów, znajdując zastosowanie w takich dziedzinach jak diagnostyka medyczna, gdzie mogą pomagać w wykrywaniu i klasyfikowaniu zmian chorobowych na obrazach radiologicznych, czy w systemach bezpieczeństwa, gdzie analiza obrazu z kamer może służyć do identyfikacji i śledzenia obiektów lub osób.

Podsumowanie

Artykuł ten zwraca uwagę na rozwój w obszarze analizy danych, podkreślając jak uczenie maszynowe, Jeziora Danych i inżynieria danych wpływają na sposób w jaki organizacje przetwarzają i wykorzystują informacje. Wprowadzenie tych technologii do biznesu ulepsza istniejące procesy oraz otwiera drogę do nowych możliwości. Data Engineering wprowadza modernizację w przetwarzaniu informacji, która charakteryzuje się większą precyzją, głębszymi wnioskami i bardziej dynamicznym podejmowaniem decyzji. To podkreśla rosnącą wartość inżynierii danych w nowoczesnym świecie biznesu, co jest ważnym czynnikiem w dostosowywaniu się do zmieniających się wymagań rynkowych i tworzeniu strategii opartych na danych.