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Empreinte carbone des produits d'analyse de données


Sweeft DAPCF - Assessing the Carbon Footprint of Data Analytics Products
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L'escalade rapide de l'analyse des données dans la conduite des processus décisionnels organisationnels souligne l'urgence d'évaluer son impact environnemental, en particulier l'empreinte carbone associée aux produits d'analyse de données (DAP). Cette étude présente une nouvelle méthodologie pour calculer l'empreinte carbone des produits d'analyse de données (DAPCF), englobant les opérations cloud, le transfert de données et les émissions intrinsèques. Tirant parti des informations tirées de la spécification Software Carbon Intensity (SCI), ce cadre vise à fournir une vue holistique des émissions de carbone des DAP. En disséquant les composants du DAPCF et en les appliquant à une étude de cas, cet article élucide les voies par lesquelles les organisations peuvent atténuer leur empreinte environnementale numérique, en alignant les pratiques TIC sur les objectifs mondiaux de durabilité.


Le secteur des technologies de l’information et des communications (TIC) se situe au carrefour de l’innovation et de la responsabilité environnementale. Alors que les données deviennent la clé de voûte de l’efficacité opérationnelle et de la vision stratégique, les produits d’analyse de données (DAP) sont devenus des outils essentiels pour exploiter ce potentiel. Cependant, les ramifications environnementales de ces technologies, en particulier leur empreinte carbone, restent un sujet de préoccupation important et sous-étudié.


L'urgence de s'attaquer à l'empreinte carbone des opérations des TIC a été soulignée par le nombre croissant de recherches soulignant la contribution substantielle du secteur aux émissions mondiales de gaz à effet de serre (GES). Alors que des études suggèrent que les TIC pourraient représenter jusqu’à 14 % des émissions mondiales d’ici 2040, la durabilité des opérations numériques est sous surveillance. L'analyse des données, avec ses exigences intensives en matière de traitement et de stockage des données, mais aussi le transfert des données vers les appareils, a un impact particulièrement important. Ces opérations, principalement hébergées dans des environnements cloud, nécessitent des ressources énergétiques considérables, contribuant à l'empreinte carbone des produits numériques.


La spécification Software Carbon Intensity (SCI), développée par la Green Software Foundation, propose une approche pionnière pour calculer et réduire les émissions de carbone des systèmes logiciels. En se concentrant sur les émissions opérationnelles, les émissions intrinsèques et l'efficacité énergétique, le SCI fournit un cadre complet pour comprendre et atténuer l'impact environnemental des opérations logicielles. Cependant, l’application des principes SCI au contexte spécifique des DAP nécessite une méthodologie sur mesure qui tienne compte des caractéristiques uniques de ces produits.


Cette étude vise à combler cette lacune en proposant une méthodologie détaillée pour évaluer l’empreinte carbone des produits d’analyse de données (DAPCF). S'appuyant sur les principes énoncés dans la spécification SCI, cette méthodologie étend son champ d'action pour englober l'intégralité du cycle de vie d'un DAP, depuis les opérations cloud et le transfert de données jusqu'aux émissions intrinsèques des appareils des utilisateurs finaux. Cette approche s'aligne non seulement sur l'accent mis par le SCI sur une évaluation complète des émissions, mais répond également au besoin de méthodologies spécifiques au secteur capables de guider les efforts de développement durable dans le domaine de l'analyse des données.


En développant la méthodologie DAPCF, cette étude contribue à une compréhension plus approfondie de l’impact environnemental de l’analyse des données. En délimitant les composantes du DAPCF et en illustrant leur application à travers une étude de cas, nous mettons en évidence le potentiel de réduction significative des émissions. En outre, cette méthodologie sert de base aux organisations cherchant à aligner leurs pratiques d'analyse de données sur des objectifs de développement durable plus larges, ouvrant ainsi la voie à des opérations TIC plus respectueuses de l'environnement.

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