flexM4I > abordagens e  práticas > business intelligence (BI) and analytics > Sustainability intelligence (versão 1.1)
Autoria: Henrique Rozenfeld ([email protected])

Definição 

Sustainability Intelligence – inteligência de sustentabilidade – busca entender o impacto ambiental, social e econômico das operações com base na coleta e análise de dados resultantes do monitoramento do consumo de recursos, emissões de gases, práticas sociais, gestão de resíduos, entre outros. Visa melhorar o desempenho sustentável da empresa e comunicar suas iniciativas aos stakeholders.

Consideramos a Sustainability intelligence na flexM4i, como uma das especializações da business intelligence (BI), como você pode identificar na figura da hierarquia entre as inteligências.

Hierarquia entre as inteligências

Repetimos a figura da hierarquia entre as inteligências para você localizar esta seção.

Figura 918: abrangência da business intelligence (BI) e a hierarquia entre as abordagens de inteligências mais específicas

Principais aplicações

Monitoramento e otimização ambiental: A coleta e análise de dados ambientais em tempo real, como a qualidade do ar, a poluição da água e as emissões de gases de efeito estufa, permitem que as empresas identifiquem áreas problemáticas e tomem medidas corretivas. Além disso, a aplicação de algoritmos de IA pode otimizar o uso de recursos naturais, como energia e água, minimizando desperdícios e reduzindo o consumo desnecessário.

Eficiência energética e gestão de recursos: Data analytics pode identificar padrões de consumo de energia e recursos em uma organização, permitindo a identificação de áreas de alto consumo e oportunidades de melhoria. Além disso, algoritmos de IA podem ser usados para prever a demanda de energia e otimizar o uso de fontes renováveis, contribuindo para a transição para uma matriz energética mais sustentável.

Cadeia de suprimentos sustentável: A análise de dados ao longo da cadeia de suprimentos pode identificar oportunidades para reduzir o desperdício, melhorar a eficiência logística e promover práticas sustentáveis. A IA pode auxiliar na otimização da roteirização, reduzindo as distâncias percorridas e minimizando as emissões de gases de efeito estufa. Além disso, a análise de dados pode fornecer transparência sobre as práticas de sustentabilidade dos fornecedores, permitindo a seleção de parceiros alinhados com metas ambientais (veja o tópico anterior sobre supply chain intelligence)..

Previsão e mitigação de riscos ambientais: A análise de dados históricos e em tempo real pode ajudar a prever e mitigar riscos ambientais, como desastres naturais e eventos climáticos extremos. Isso permite que as autoridades e organizações tomem medidas preventivas, como evacuações antecipadas em áreas de risco, planejamento urbano resiliente e estratégias de adaptação às mudanças climáticas.

Tomada de decisões baseada em dados: A sustainability intelligence pode fornecer insights valiosos para a tomada de decisões estratégicas e operacionais em prol da sustentabilidade. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar grandes volumes de dados e identificar padrões complexos, fornecendo recomendações para a redução do impacto ambiental. Isso inclui desde a seleção de materiais e projetos de produtos sustentáveis até a implementação de políticas de gestão ambiental em organizações.