Dado que los consumidores compran cada vez más en función de las prácticas de sostenibilidad de una marca, las marcas del sector retail se están comprometiendo públicamente con prácticas de fabricación y operaciones respetuosas con el medio ambiente.
El comercio minorista puede reducir tres niveles de emisiones de carbono: las directas, las indirectas -como la electricidad o el vapor producidos de forma secundaria- y las emisiones de las que una empresa es indirectamente responsable, tanto hacia arriba como hacia abajo en su cadena de valor -como por ejemplo el transporte y la distribución.
Estas últimas son las más complicadas de rastrear debido a la cantidad y variedad de fuentes de datos implicadas. Requieren detectar las emisiones de todos los proveedores de la cadena de valor, así como la manipulación y entrega de los productos del retailer. Aunque esta información es compleja, es probable que adquiera más importancia a medida que las entidades gubernamentales y el público se centren cada vez más en este ámbito en los próximos años.
Pensemos en un distribuidor con una compleja cadena de suministro y un amplio catálogo de productos. Medir las emisiones de las que son indirectamente responsables es un reto, por las siguientes razones:
- Variación en la madurez de las mediciones de los proveedores: una cadena de suministro suele contar con cientos, si no miles, de proveedores, algunos de los cuales pueden ser pequeñas empresas sin capacidad para medir las emisiones.
- La naturaleza enmarañada de las cadenas de suministro: identificar las distintas fuentes de emisiones puede ser complicado cuando las cadenas de suministro están profundamente enmarañadas. Se requiere un ejercicio de recopilación de datos a gran escala para recoger esta información. Esto presiona a los proveedores, a los que todos sus clientes hacen constantemente preguntas similares pero diferentes, de forma continua a lo largo del año.
- Un gran catálogo de productos: los vendedores tienen potencialmente decenas de miles de entradas distintas en sus catálogos, lo que agrava los dos retos mencionados anteriormente.
- La falta de formatos de medición estándar en el sector: se utilizan diversas certificaciones y metodologías para calcular las emisiones sin que exista una norma establecida.
- Procesos manuales y lentos: la medición de las emisiones indirectas es un proceso típicamente manual que se ejecuta a través de hojas de cálculo y correos electrónicos. Este proceso dificulta la toma de decisiones empresariales ágiles, y, además, es posible que los datos no se hayan registrado correctamente.
Automatización de la recogida de datos
La automatización de la recopilación de datos facilita la elaboración de informes más frecuentes, idealmente casi en tiempo real. Los datos deben recogerse de varias fuentes, entre ellas las siguientes:
- Datos de sensores del Internet de las cosas (IoT): incluye datos de edificios (como tiendas, almacenes y edificios de oficinas) y flotas de vehículos (como camiones de reparto y de la cadena de suministro).
- Recogida de datos internos de las aplicaciones empresariales, así como de la infraestructura: esto ayuda a capturar los datos relativos a las emisiones de alcance directo e indirecto, ayudando así a una empresa a entender el nivel de emisiones de carbono emitidas desde sus centros de datos o infraestructura en la nube, por ejemplo.
- Recogida de datos externos de fuentes de datos de terceros: el mercado es rico en soluciones técnicas y plataformas que ayudan a abordar este reto, que supone un desafío de integración de datos para los minoristas. Por ejemplo, AWS Data Exchange puede proporcionar puntos de datos adicionales para determinadas métricas de emisiones con un número creciente de conjuntos de datos centrados en la sostenibilidad que ya están disponibles.
Es importante adoptar un enfoque progresivo. Al principio, los requisitos de presentación de informes podrían requerir únicamente información de alto nivel, pero, a medida que las metodologías evolucionen, será importante diseñar un sistema extensible que admita necesidades de información cada vez más granulares en el futuro. Por ejemplo, hoy en día la medición podría implicar el seguimiento de las facturas de electricidad de una tienda, mientras que mañana podría ser necesario evaluar la huella de un solo frigorífico dentro de la misma.
Organizar los datos en dominios
Una vez que los datos han sido incorporados, deben organizarse como dominios independientes que actúan como fuentes de datos maestros para una organización. Por ejemplo, un dominio «proveedor» podría contener todos los datos recogidos de los proveedores, mientras que un dominio «producto» reúne las descripciones de los productos vendidos, la información relacionada con la cadena de suministro y la huella de carbono implicada en la creación de cada producto.
Los datos de cada dominio pueden exponerse a otras aplicaciones internamente y consumirse a través de las API, utilizando cada dominio la tecnología adecuada para el tipo y la estructura de los datos almacenados.
Composición de datos
Organizar los datos en dominios significa que los usuarios deben poder descubrirlos y componerlos. Un componente de orquestación debe mantener un catálogo de datos y los consumidores deben poder suscribirse al componente de orquestación para recibir cualquier actualización de datos. El acceso a los datos debe gestionarse a este nivel para permitir la gestión de permisos para cualquier dato que pueda ser sensible.
Consumo de datos
Por último, se pueden crear aplicaciones para informar de las emisiones de carbono. Este componente agregaría datos sobre las emisiones de cada producto, proveedor, fabricante, categoría de producto u otros parámetros basados en las necesidades del visualizador de datos. Otra aplicación podría encargarse de recuperar todos los datos de sostenibilidad relacionados con un producto específico; por ejemplo, revelar la huella de carbono de una camiseta en respuesta a la petición de un cliente.
Andre Nedelcoux, Head of Solutions Architecture for Retail, Amazon Web Services.
