CO2-Emissionen nachweislich senken
In dem Maße, wie der digitale Fußabdruck von Unternehmen wächst, wächst auch ihr CO2-Fußabdruck. Tatsächlich sind Rechenzentren und Cloud Computing für 2,5 % bis 3,7 % der weltweiten CO2-Emissionen verantwortlich. Das entspricht den Emissionen der gesamten Luftfahrtindustrie.[1] Jetzt holen die EU-Verordnungen auf, und die EU-Richtlinie zur Nachhaltigkeitsberichterstattung (Corporate Sustainability Reporting Directive, CSRD) soll in den nächsten sechs Jahren auf 50.000 Unternehmen ausgedehnt werden. Diese neue Verordnung verpflichtet Unternehmen zur Berichterstattung über Nachhaltigkeitskennzahlen einschließlich ihrer direkten und indirekten CO2e-Emissionen. Doch wie in jedem Bereich des Geschäftslebens gilt auch hier: „Was man nicht messen kann, kann man auch nicht managen“.
Während die zunehmende Digitalisierung zum CO2 beiträgt, kann die Digitalisierung des Datenmanagements zur Lösung beitragen. Mit den Fähigkeiten, die die IT-Branche für die Überwachung und Alarmierung erlernt hat, kann ein Unternehmen Nachhaltigkeitskennzahlen abteilungsübergreifend, aus verschiedenen Datensätzen und sogar in Echtzeit erfassen. Darüber hinaus können zusätzliche Datensätze über API-Aufrufe schnell zusammengeführt werden, z. B. Climatiq oder Electricity Maps. Diese können mit ihrem vertrauenswürdigen Repository von Emissionsfaktoren [2] zur schnellen Berechnung des C02-Fußabdrucks unter Verwendung der aktuellsten Informationen beitragen. Komplexe Tabellenkalkulationen können durch eine automatisierte Datenerfassung ersetzt werden, die Einblicke in Echtzeit bietet und es Unternehmen ermöglicht, nicht nur effizienter zu berichten – sondern auch Entscheidungen zu treffen, um ihren Fußabdruck zu verbessern, ihre Ziele zu erreichen und Kosten zu sparen.
Eine dieser Lösungen ist es, das Big Data Tool Splunk zu verwenden. In Echtzeit können damit Verbrauchsdaten der IT-Infrastruktur erfasst und diese in Power BI mit Informationen aus eher traditionellen Datenerfassungsmethoden und weiterhin manuellen Prozessen angereichert werden. In diesem Fachbeitrag werden Nutzen und Umsetzung dieser Lösung vorgestellt.
Herausforderungen im Nachhaltigkeitsdatenmanagement
Die Verwaltung von Nachhaltigkeitsdaten ist allein aufgrund der großen Vielfalt und des Umfangs der Daten eine Herausforderung. Insbesondere die abteilungsübergreifende Kommunikation führt hier oftmals zu Wissensinseln, die es erschweren, ein umfassendes Bild zu schaffen. Die CSRD-Richtlinie enthält beispielsweise mehr als 60 Anforderungen, die von der Intensität der Treibhausgasemissionen über das geschlechtsspezifische Lohngefälle bis hin zu Menschenrechtsverpflichtungen reichen. Diese Informationen werden in verschiedenen, nicht kompatiblen Systemen und in unterschiedlichen Formaten an verschiedenen Standorten oder in verschiedenen Abteilungen gesammelt, wenn sie überhaupt erhoben werden. Oft haben Organisationen Schwierigkeiten, die Quelle der benötigten Daten zu identifizieren und verfügen nicht über etablierte Systeme zur Erfassung dieser Informationen. Darüber hinaus werden die Nachhaltigkeitskennzahlen aufgrund der Schwierigkeiten bei der Datenerfassung möglicherweise nur vierteljährlich oder jährlich berechnet, so dass nur begrenzte Möglichkeiten bestehen, sich anzupassen oder zeitnah zu reagieren. Daher ist es verständlich, dass 42% der CEOs ökologische Nachhaltigkeit als eine der größten Herausforderungen in den nächsten drei Jahren einstufen.[3]
Daten zugänglich machen
Um diesen CSRD-Anforderungen zu begegnen, zielen Lösungen auf eine Unterstützung bei der Datenanalyse und -aufbereitung ab. So können die Verbrauchsdaten von Energie und Treibhausgasen eines Unternehmens gesammelt werden.
Dabei kann das Zusammenspiel der leistungsstarken Plattformen Splunk und Power Bi eine sinnvolle Unterstützung bieten. Durch die Kombination mit unterstützenden Technologien zur Erfassung oder Speicherung von Daten wie Service Now, Meraki MT IoT-Sensoren, Electricity Maps, Climatiq und Cloud Computing wird Unternehmen bei der Ermittlung ihres CO2-Fußabdrucks geholfen und Erkenntnisse für Optimierungen geliefert. Darüber hinaus können Datenerfassungsmethoden für nicht maschinell erzeugte Daten, wie Umfragen oder PDF-Scraping, direkt aus anderen Datenquellen, wie bereits etablierten Lakehouses, in die entsprechenden Datensätze integriert werden. Zusammen sorgen diese Tools für Datendemokratie ‒ sie ermöglichen Transparenz und Zugang zu den Daten für viele verschiedene Rollen, insbesondere für nicht-technische Benutzer. So können datengestützte Entscheidungen getroffen werden, um das Unternehmen zu verbessern und Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.
Wie lassen sich also all diese Datenquellen zusammenbringen?
Daten besser verstehen mit Power BI und Splunk
Power BI hat sich in der Welt der Unternehmenssoftware als leistungsfähige und vielseitige Lösung für die (Nachhaltigkeits-)Berichterstattung etabliert und sich einen Platz an der Spitze der BI-Lösungen gesichert.[4] Entscheidend sind dabei unter anderem zwei Kernfähigkeiten der Plattform:
Zum einen überzeugt Power BI durch seine nahtlose Integration unterschiedlichster Datenquellen. Ob maschinell erfasste Produktions- oder Emissionsdaten, Excel-Tabellen mit manuell erhobenen Kennzahlen oder Finanzdaten aus ERP-Systemen ‒ all diese heterogenen Informationen lassen sich in Power BI zusammenführen und ganzheitlich abbilden.
Dabei profitiert Power BI davon, als Teil der Microsoft 365-Suite in vielen Unternehmen bereits verfügbar zu sein. Die enge Integration in das vertraute Office-Ökosystem erleichtert den Einsatz und die Akzeptanz der Lösung erheblich.
Benutzerfreundlichkeit
Zum anderen zeichnet sich Power BI durch seine hohe Benutzerfreundlichkeit aus. Selbst Anwender ohne vertiefte technische Kenntnisse können mit wenigen Klicks aussagekräftige Dashboards und Reports erstellen. Leistungsfähige Visualisierungswerkzeuge, vorgefertigte Vorlagen und eine intuitive Bedienoberfläche erleichtern den täglichen Einsatz erheblich.
Splunk, seinerseits ebenfalls Leader in verschiedenen Marktsegmenten der digitalen Welt [5, 6], erweitert die Möglichkeiten von Power BI als eine äußerst leistungsfähige Datenquelle.
Splunk zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, Daten aus vielfältigen Quellen zu erfassen, zu analysieren und zu normalisieren. Es wird in zahlreichen Unternehmen eingesetzt, um IT-Experten bei ihren täglichen Aufgaben zu unterstützen. Besonders beliebt ist es für die Überwachung der IT-Infrastruktur sowie als SIEM-Plattform. Dadurch wird die Erfassung relevanter Daten für Nachhaltigkeitsberichte erleichtert, da bereits vorhandene Pipelines und Prozesse genutzt werden können. Der Stromverbrauch von einer Vielzahl an Geräten kann in Echtzeit an Splunk übermittelt werden. Das könnten zum Beispiel Stromverbrauchsdaten der Redfish API verschiedener Cisco USC Server sein, oder auch Ablesedaten von smarten Stromzählern.
In Splunk können diese unterschiedlichen Daten in einem Datenmodell normalisiert und dann in Power BI abgerufen werden. Durch das feingranulare Berechtigungskonzept kann jederzeit sichergestellt werden, dass nur die Informationen in Power BI sichtbar sind, die es sein sollen.
Über einen ODBC (Open Database Connectivity) Driver können die beiden Plattformen nahtlos miteinander verbunden werden.[7] Der ODBC-Treiber fungiert als Vermittler zwischen Splunk und Power BI und stellt sowohl gespeicherte Reports als auch Datenmodelle aus Splunk für Power BI bereit.
Beispiel-Szenario
Mit dem Splunk Sustainability Toolkit können Unternehmen den Energie- und CO2-Fußabdruck ihrer überwachten IT-Infrastruktur untersuchen und schnell Bereiche mit Optimierungsbedarf finden. Die Dashboards bieten einen Überblick über die Treibhausgasbilanz nach Standort, Anwendung, Host, Abteilung und können so angepasst werden, dass auch andere Metriken in die Daten aufgenommen werden. Dank dieser Erkenntnisse können Unternehmen Problemstellen identifizieren und Entscheidungen treffen, um ihren CO2-Fußabdruck zu verbessern. Dies kann durch Optimierungen wie die Reduzierung der Prozesslaufzeiten, die Neuplatzierung von Prozessen oder die Verlagerung von Anwendungen in die Cloud erreicht werden.
Je nach Kenntnisstand und Vorliebe können statistische Auswertungen also bereits in Splunk stattfinden oder im Nachgang in Power BI abgebildet werden. Vorkenntnisse in Splunks SPL (Search Processing Language) sind also nicht zwingend erforderlich.
Das entsprechende Dashboard zeigt dann Daten, die per ODBC-Treiber aus einem Datenmodell von Splunk in Power BI importiert werden. Die Kohlenstoffintensität wird im zeitlichen Verlauf dargestellt und genutzt, um für verschiedene Standorte (die per Excel-Tabelle in Power BI hinterlegt sind) den CO2-Fußabdruck zu bestimmen. Dieser Fußabdruck ist bereits eine der vom CSRD geforderten Metriken. Da viele Unternehmen Power BI bereits für ihre Berichte nutzen, lässt sich ein entsprechender Nachhaltigkeitsbericht unkompliziert in bestehende Prozesse einbinden.
Ein weiterer Vorteil von Power BI besteht darin, dass ein Unternehmen auch dann einen höheren CO2-Fußabdruck berechnen kann, wenn es über eine IT-Infrastruktur verfügt, deren Energieverbrauch in den Protokollen nicht genau angegeben wurde, oder wenn diese Anlagen noch nicht von Splunk überwacht wurden. Zum Beispiel hat eine Organisation wahrscheinlich eine große Anzahl von Maschinen und Computern in jedem Büro, wie z. B. Monitore, die nicht von Splunk überwacht werden. Climatiq verfügt über eine Vielzahl verfügbarer Emissionsfaktoren, und es gibt einen kgCO2e pro Euro, der für Büromaschinen und Computer in 48 Regionen ausgegeben wird.[8]
Diese Informationen können über eine API oder die verfügbare App eines Drittanbieters in Power BI übernommen werden.[9] In Zusammenarbeit mit der Finanzabteilung könnte eine Datenpipeline von einer Dateifreigabe oder einer Datenbank zu Power BI entwickelt werden, um Excel-Tabellen mit den monatlichen Euro-Ausgaben pro Büro für Maschinen und Computer zu importieren. Zur Berechnung des CO2-Fußabdrucks ist dann eine einfache Multiplikation der Ausgaben und dem kgCO2e/Euro erforderlich. Dank der Flexibilität von Power BI kann schnell ein Dashboard erstellt werden, um diese monatlich berechneten Daten mit Echtzeitdaten aus Splunk zu korrelieren. Natürlich können die Informationen auch an Splunk weitergeleitet werden.
Fazit
Es liegt auf der Hand, dass Technologie ein Schlüssel für das tiefe Verständnis von Nachhaltigkeitsdaten ist, was für die Einhaltung von Vorschriften und für die Verbesserung von Unternehmen im Einklang mit ihren Zielen erforderlich ist. Da die Vorschriften immer komplexer werden, wird die richtige Planung von Datenmanagement-Pipelines helfen, die damit verbundenen Herausforderungen zu bewältigen. Splunk und Power BI – beide sind leistungsstarke Tools, die Unternehmen auf unterschiedliche Weise helfen können, und wenn sie integriert werden, können sie noch mehr bieten.
Splunk und das Sustainability Toolkit sind ideal um den Fußabdruck der IT-Infrastruktur, insbesondere der Rechenzentren, zu erfassen. Genaue Metriken zur Unterstützung der CSRD-Berichterstattung und aufschlussreiche Dashboards in den Zielbereichen können so erzielt werden. Ergänzend ist ein umfassendes Nachhaltigkeitsdatenmanagement mit Power BI, einer durchdachten Datenerfassungspipeline und weiteren Data-Science-Tools möglich. Da es sich um eine dynamische und flexible Option für die Erfassung manueller und automatisierter Datenquellen handelt, kann diese Lösung für ein umfangreiches CSRD-Reporting angepasst werden.
So bietet die Kombination aus Splunk und Power BI Unternehmen einen umfassenden Blick auf ihre Datenlandschaft. Während Splunk tiefe Einblicke in die maschinengenerierten Daten liefert, ermöglicht Power BI die Visualisierung und Analyse dieser Informationen auf einer intuitiven und benutzerfreundlichen Plattform. Durch die Integration dieser beiden Tools können Unternehmen nicht nur Daten besser verstehen, sondern auch fundierte Entscheidungen treffen und die Leistung ihrer Systeme und Prozesse kontinuierlich verbessern.
[1] https://www.eesi.org/papers/view/fact-sheet-the-growth-in-greenhouse-gas-emissions-from-commercial-aviation
[2] https://www.climatiq.io/docs/guides/understanding/what-is-an-emission-factor
[3] IBM CEO-Bericht 2023, Seite 33: https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/en-us/report/2023-ceo
[4] https://Power BI.microsoft.com/en-my/blog/microsoft-named-a-leader-in-the-2023-gartner-magic-quadrant-for-analytics-and-bi-platforms/
[5] https://www.splunk.com/en_us/blog/devops/splunk-named-a-leader-in-gartner-2023-magic-quadrant-for-apm-observability.html
[6] https://www.splunk.com/de_de/blog/security/2022-gartner-magic-quadrant-fuer-siem-splunk-zum-neunten-mal-in-folge-marktfuehrer.html
[7] https://docs.splunk.com/Documentation/ODBC/3.1.1/UseODBC/PowerBI
[8] https://www.climatiq.io/data/activity/office_equipment-type_office_machinery_computers
[9] https://learn.microsoft.com/en-us/connectors/climatiqip/#calculate-custom-activity-emissions
Zusätzliche Ressourcen:
https://powerbi.microsoft.com/en-my/blog/microsoft-named-a-leader-in-the-2023-gartner-magic-quadrant-for-analytics-and-bi-platforms/
