格拉斯哥的历史COP26峰会引发了大胆的大胆陈述，政治和商业领袖对他们采取行动的承诺，但真正的挑战将是这样做。
公司如何保留其承诺并实际实现它们？通过所有可以减少碳排放的不同措施，它似乎可能似乎明显，但数据技能可以在加速雄心勃勃的可持续发展目标和帮助拯救地球中发挥关键作用。竞彩足球app怎么下载
现在许多企业都有令人难以置信的雄心勃勃的可持续发展目标。竞彩足球app怎么下载例如，携带Burberry，这已经承诺将其扩展供应链的排放减少46％到2030年，并致力于2040年碳积极。同时，联合利华已旨在消除其运营中的直接温室气体排放，并旨在消除其运营中的直接温室气体排放，并旨在消除achieve net-zero emissions from its products up to the point of sale by 2039. But big businesses such as these won’t sacrifice profit, so it’s vital that sustainable business practices offer both commercial and environmental benefits.
从我的角色签下了解码，其中列进了商业领袖和企业高管的数据和数字技能，我已经看到了数据，人工智能和机器学习如何使公司不仅能够更高效，而且更具可持续性的例子。
采取谷歌深渊的几乎民俗故事。返回2016年，DeepMind阐述了降低酷谷歌的数据中心所需的能量。对于上下文，该技术公司每年使用大约12.4特拉瓦数量的电力，相当于U.K.每年超过330万家的供电。一年。
DeepMind的通用算法随后设计了一个实时的自适应系统，将冷却成本降低了40％，整体能耗将15％降低了15％。这两者都保存了谷歌大量资金，减少了环境影响。（谷歌已载入2030年24/7的无碳源运行。）
数据技能可以将手动流程转换为自动化，导致巨大的效率，确保员工可以将时间集中在真正有影响力的工作中。
它不仅仅是科技泰坦（例如Google），如谷歌正在增加员工的数据技能。对于UPS等运输和物流业务，更高效的交付路线节省了驾驶时间，减少了燃料使用，最终提高客户满意度。由于大流行导致的在线购物增加，尤其如此之一的案例。由于大流行的结果增加。
例如，在2020年的第二季度，UPS每天平均交付超过2100万包装，前一年增加了22.8％。为每天的每个司机剃掉一英里，可以节省每年高达5000万美元的司机，这就是机器学习的步骤。通过使用名为ORION的专有工具，它使用先进的算法来创建最佳的交付路线来自客户提供的数据的驱动程序，司机可以根据变化的天气状况或事故发生在飞行中的路线。UPS估计这一洞察力可以减少每年1亿亿千万的碳排放量，碳排放量减少为一年的道路上的21,000辆乘用车。
数据技能可以将手动流程转换为自动化，导致巨大的效率，确保员工可以将时间集中在真正有影响力的工作中。
我们在解释的相关案例研究与零售商有零售商，其中雇员旨在自动化先前在Excel中进行的过程，每周花20小时完成。通过使用数据库和编程工具创建自动化进程，业务能够将一个过程从20分钟减少到仅10分钟，并且创造了可以使用的东西。
使用数据技能使零售商能够优化该过程，意味着更多的商品可以通过配送中心运送。这导致了更有效的运输，能够创建每赛季超过120万公吨的二氧化碳 - 相当于从伦敦飞往纽约的200多万人。
现实是，员工没有与其新数据技能减少二氧化碳排放的目标。他们只是想自动化一个非常手动流程并省去他们的团队时间;环境效益是其原始意图的非常积极的副作用。
使用数据技能和机器学习可以在人类永远不会发现的过程中揭示效率低下，或者会花费大量的时间。数据分析和AI可以减轻人为错误，意味着任务不需要重做，在过程中节省能量。他们还可以发现使用较少的原材料的机会。重要的是要承认它可以采取大量的能量来训练机器学习算法，但随着时间的推移，节能应该超过这一点。
重要的是要承认商业世界对主流的环境责任多远。但这一刻的紧迫性意味着企业领导人必须支持他们与真正行动的承诺，并确保他们的人民获得实现这些雄心勃勃的目标的工具和技能。由于公司在关键的COP26谈判后加速行动和实施，是时候实现机器学习和数据技能的商业和环境潜力了。
