Wie Dow ein CO2-Fußabdruck-Ledger auf Databricks baute, um Nachhaltigkeit in großem Maßstab zu beschleunigen
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Dow hat eine unternehmensweite Carbon Footprint Ledger auf der Databricks Data Intelligence Platform entwickelt, wodurch sich die Berechnungszeiten für Product Carbon Footprints („Cradle-to-Gate“) für das gesamte Portfolio von Wochen auf einen Bruchteil verkürzt haben. Angetrieben von Apache Spark, Delta Lake, Unity Catalog und MLflow bietet die Lösung eine vollständige Datenherkunft und eine audit-sichere Governance, die für Prüfungen durch Dritte gemäß den Standards ISO 14067 und GHG Protocol ausgelegt ist.
* Dow hat auf der Databricks Data Intelligence Platform ein Carbon Footprint Ledger (CFL) aufgebaut, um Unternehmensdaten zu vereinheitlichen und „Cradle-to-Gate“-Product Carbon Footprints (PCFs) für das gesamte Portfolio zu berechnen. * Apache Spark, Delta Lake, Unity Catalog und MLflow haben die End-to-End-PCF-Verarbeitungszeit von Wochen auf einen Bruchteil reduziert, bei vollständiger Herkunft und audit-sicherer Governance. * Das CFL ist so konzipiert, dass es von Dritten nach ISO 14067 und dem GHG Protocol Product Standard verifiziert werden kann, und treibt Dows Decarbia™ Portfolio kohlenstoffarm an, um Kunden dabei zu helfen, Scope-3-Emissionen nachweislich zu reduzieren.