Data Goes Circular (Deutsch)
Topic outline
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Wilkommen! 👋
Bitte lesen Sie diese Kurseinführung, bevor Sie beginnen.Dieser Kurs vermittelt Ihnen anhand von Zusammenfassungen, Videos und einigen Fragen, die wir für Sie vorbereitet haben, das Grundwissen in Datenwissenschaft und Nachhaltigkeit. Der Kurs dauert ca. 3 - 5 Stunden, abhängig von Ihrer Lesegeschwindigkeit, der Auswahl der Videos und Ihrer individuellen Lerntiefe.
Hier werden Sie auf eine Reise durch die Anfänge und die Definition von Nachhaltigkeit, aktuelle ESG-Themen und Berichtsstandards mitgenommen, lernen, was die Ziele für nachhaltige Entwicklung sind, und tauchen in die Kreislaufwirtschaft, Shared Economy und Greenwashing ein.
Wir haben auch einige Anwendungsfälle vorbereitet, die Ihnen helfen, datengesteuerte Kreislaufwirtschaftsmodelle zu verstehen und Ihnen die grundlegenden Konzepte der Datenwissenschaft zu vermitteln. Mit Hilfe der Circular Data Service Cards, die von der TU Graz, dem Know Center und oikos Consulting entwickelt wurden, hoffen wir, dass es für Sie einfacher wird, die Themen rund um Datenquellen, Datenanalyse, Datendienste, Nutzen und Kreislaufstrategien zu verstehen.
Am Ende des Kurses finden Sie auch einige zusätzliche Ressourcen. Die kleinen Quizfragen nach jeder Lektion werden Ihnen helfen, das Gelernte zu reflektieren, also lesen Sie den Inhalt, um sie beantworten zu können.
In diesem Sinne wünschen wir Ihnen eine tolle Lernreise! 🚀
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In dieser Rubrik finden Sie aktuelle Angebote, News und Online-Veranstaltungen zu diesen Themen, um Ihre Lernreise fortzusetzen! 👍
Bleiben Sie also auf dem Laufenden! 😎
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Nachhaltigkeit ist ein sehr weit gefasster Begriff, der miteinander verknüpfte Themen einschließt. Um diese Welt zu definieren, ist es wichtig zu verstehen, dass Nachhaltigkeit eine Kombination aus den drei folgenden Säulen ist, die voneinander abhängen und miteinander verbunden sind: wirtschaftliche Nachhaltigkeit, soziale Nachhaltigkeit und ökologische Nachhaltigkeit.
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Die Ziele für nachhaltige Entwicklung (Sustainable Development Goals, SDGs) sind eine Reihe von 17 Zielen, die 2015 von den Vereinten Nationen aufgestellt und festgelegt wurden. Ihre Aufstellung ist Teil der Agenda 2030 für nachhaltige Entwicklung. Diese Ziele beziehen sich auf die drei Säulen der Nachhaltigkeit, die im vorherigen Kapitel beschrieben wurden, und decken somit wirtschaftliche, soziale und ökologische Aspekte ab. Sie bieten einen umfassenden Rahmen für die Bewältigung der größten Herausforderungen der Welt, wie Armut, Ungleichheit, Klimawandel, Umweltzerstörung und soziale Ungerechtigkeit. Diese Initiative ermutigt alle Beteiligten zu aktivem nachhaltigem Handeln und Engagement.
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Ein wirksames Mittel zur Gewährleistung nachhaltiger Praktiken und zur Vermeidung von Greenwashing besteht darin, sicherzustellen, dass die Informationen auf konsistente, transparente und glaubwürdige Weise offengelegt werden. Berichtsstandards tragen dazu bei, diese Erwartungen zu erfüllen, indem sie Leitlinien und Rahmen für die Berichterstattung von Organisationen über ihre wirtschaftlichen, sozialen und ökologischen (ESG) Leistungen und Fortschritte bieten. Durch die Einhaltung von Standards für die Nachhaltigkeitsberichterstattung können Organisationen ihr Handeln legitimieren und ihre Glaubwürdigkeit im Bereich Nachhaltigkeit erhöhen.
Diese Lektion bietet einen allgemeinen Überblick über die derzeit existierenden Standards für die Nachhaltigkeitsberichterstattung.
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Die Kreislaufwirtschaft ist ein Wirtschaftsmodell, das darauf abzielt, Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Sie ist ein integraler Bestandteil des Nachhaltigkeitsmanagements und scheint ein solider Ansatz zur Bewältigung globaler Herausforderungen wie Klimawandel, Abfallwirtschaft und Umgang mit begrenzten Ressourcen zu sein.
In dieser Lektion lernen Sie die Grundlagen der Kreislaufwirtschaft kennen, erhalten einige Beispiele und erfahren, wie man sie gestalten kann.
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Die Sharing Economy oder Wirtschaft des Teilens basiert auf dem Prinzip des gemeinschaftlichen und nachhaltigeren Konsums. Es handelt sich um ein Wirtschaftsmodell, das als integraler Bestandteil des Modells der Kreislaufwirtschaft betrachtet werden kann. Es fördert aktiv das Konzept der Ressourcenoptimierung durch das Teilen, Vermieten und die Nutzung nicht ausgelasteter Ressourcen und Vermögenswerte. Ziel dieses Modells ist es, die Umweltbelastung durch die Verringerung von Abfällen zu reduzieren, die Lebensdauer von Produkten zu verlängern und gleichzeitig den Zugang zu Eigentum für alle zu fördern, soziale Beziehungen innerhalb von Gemeinschaften zu entwickeln und wirtschaftlichen Nutzen zu erzeugen.
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Greenwashing eine Marketing- oder Public-Relations-Strategie, die von Organisationen eingesetzt wird, um ein irreführendes Image als umweltverantwortlich, grün oder nachhaltig zu erzeugen. Dies führt zu einem Mangel an echtem Engagement für Nachhaltigkeit, das im Allgemeinen durch mangelnde Transparenz, vage, irrelevante oder unvollständige Behauptungen, versteckte Kompromisse bei so genannten "nachhaltigen Maßnahmen" und Zertifizierungen oder Labels ohne Substanz gekennzeichnet ist. Eine Möglichkeit, diese Praxis zu vermeiden, ist die Entwicklung von Berichtsstandards, die Zertifizierung durch Dritte und kritisches Denken.
In dieser Lektion zeigen wir Ihnen Beispiele für Greenwashing zum besseren Verständnis.
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Jeder Wirtschaftszweig muss die Bedeutung der Nachhaltigkeit berücksichtigen und über eine aktive ESG-Strategie nachdenken, um sie zu fördern und in die Praxis umzusetzen. Je nach Sektor der Organisation können die gängigen nachhaltigen Praktiken, Vorschriften und Standards sehr unterschiedlich sein. Aus diesem Grund ist es wichtig, die wichtigsten Aspekte der Nachhaltigkeit in einem bestimmten Sektor zu definieren und zu verstehen.
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Hochschulen sind zu einem der wichtigsten Akteure im Nachhaltigkeitsmanagement geworden. Immer mehr Universitäten werden durch ihre Ausbildung, ihre Forschung, ihren Betrieb und ihr gesellschaftliches Engagement zu Hauptakteuren der Nachhaltigkeitsbemühungen. Zu ihren wichtigsten Maßnahmen gehören die Integration von Lehrplänen, Forschung und Entwicklung, der Betrieb des Campus (z. B. Abfallmanagement und nachhaltige Beschaffung) und das Engagement in der Gemeinschaft durch soziale Maßnahmen und Studentenvereinigungen wie Oikos.
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Anwendungsfälle von realen Unternehmen, die nachhaltige Maßnahmen umgesetzt haben, sind eine gute Illustration aller in dieser Plattform erwähnten und beschriebenen Begriffe. Diese Anwendungsfälle sind ein guter Weg, um die Anwendung nachhaltiger Praktiken in Unternehmen, ihre Herausforderungen und ihre Vorteile zu zeigen. Die in diesen Anwendungsfällen untersuchten Unternehmen sind BIN-E, To Good To Go, Stella McCartney Foundation, Tesla und Bühler.
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BIN-E ist ein KI-basierter intelligenter Abfalleimer, der für Büroräume und intelligente Gebäude entwickelt wurde, um ein effizientes Abfallmanagement zu ermöglichen und grüne Strategieziele zu erreichen. Er sortiert und komprimiert den Abfall automatisch, kontrolliert den Füllstand und verarbeitet Daten für ein bequemes Abfallmanagement. Der intelligente Abfallbehälter erkennt dank eines KI-basierten Erkennungssystems die Art des Abfalls und sortiert ihn in die entsprechende Kammer. Der Abholservice wird automatisch benachrichtigt, wenn einer der Behälter im Inneren voll ist. Eine integrierte IOT-Plattform liefert wertvolle Einblicke in die Abläufe der Abfallwirtschaft, die zur Optimierung der Sammelrouten und zur Einsparung von Kosten, Zeit und Arbeit bei der Abfallentsorgung genutzt werden können. Sie ermöglicht die Rückgewinnung von hochwertigen Rohstoffen und die Reduzierung der CO2-Emissionen des Abfalltransports.
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Too Good To Go ist das zertifizierte B-Corp und Tech-for-Good-Unternehmen, das den weltweit größten Marktplatz für überschüssige Lebensmittel betreibt. Die App bringt Verbraucher mit überschüssigen Lebensmitteln in Verbindung, die sonst von lokalen Restaurants, Cafés, Bäckereien und Lebensmittelgeschäften weggeworfen würden, wie z. B. Gebäck, Frischwaren, Sushi und mehr. Too Good To Go bietet Lebensmittelbetrieben eine einfache Möglichkeit, ihre Überschüsse zu verwerten, und den Verbrauchern, auf unterhaltsame und köstliche Weise einen Beitrag zum Kampf gegen den Klimawandel zu leisten. Die Vertriebsmitarbeiter des Unternehmens arbeiten nach Gebieten. Durch den Zugriff auf Daten zur Marktgröße und -durchdringung konnte das Team erkennen, wie es seine Aufmerksamkeit auf die einzelnen Standorte verteilen sollte, um eine effiziente und effektive Zuweisung von Zeit und Ressourcen zu ermöglichen. Durch den Zugriff auf Local Data Online erhält das Vertriebsteam die Standorte und Kontaktdaten potenzieller Geschäftspartner und kann so gezielte Listen erstellen, die exportiert und für die Planung von Outbound-Verkaufsaktivitäten verwendet werden können.
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Tesla, ein führender Hersteller von Elektrofahrzeugen, nutzt Datenanalyse und maschinelles Lernen, um die Leistung und Lebensdauer der Batterien seiner Elektrofahrzeuge kontinuierlich zu optimieren. Tesla sammelt eine Fülle von Daten über seine Fahrzeugflotte, darunter Informationen über den Zustand der Batterien, das Ladeverhalten, die Temperatur und das Fahrverhalten. Diese Daten werden analysiert, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie verschiedene Faktoren die Batterieleistung, -effizienz und -verschlechterung im Laufe der Zeit beeinflussen. Durch das Verständnis dieser Muster kann Tesla fundierte Entscheidungen in Bezug auf Batteriekonstruktion, -chemie und -management treffen. Durch die Analyse von Daten über den Zustand, die Leistung und die verbleibende Kapazität der Batterien identifiziert Tesla außerdem Batterien, die für eine Wiederverwendung geeignet sind, und integriert sie in Energiespeicherprodukte. Dies verlängert nicht nur die Lebensdauer der Batterien, sondern trägt auch zu einem nachhaltigeren Energie-Ökosystem bei, indem erneuerbare Energien effizient genutzt werden und der Bedarf an der Produktion neuer Batterien sinkt. Anhand der Daten über die Batterieleistung ist Tesla in der Lage, wertvolle Materialien wie Lithium, Kobalt und Nickel aus Altbatterien zurückzugewinnen. Durch die Umsetzung von Recyclinginitiativen verringert Tesla die Abhängigkeit vom Bergbau, schont Ressourcen und minimiert die mit der Rohstoffgewinnung verbundenen Umweltauswirkungen.
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Bühler ist ein weltweit tätiges Technologieunternehmen, das sich auf Verfahrenstechnik und Lösungen für verschiedene Branchen spezialisiert hat, darunter die Lebensmittel- und Futtermittelindustrie, moderne Werkstoffe und Mobilität. MoisturePro von Bühler ist eine leistungsstarke Lösung für das Feuchtigkeitsmanagement, die datengestützte Erkenntnisse zur Optimierung der Feuchtigkeitskontrolle in der Lebensmittelindustrie nutzt. MoisturePro ermöglicht präzise Feuchtemessungen, erleichtert die Prozessoptimierung, reduziert den Abfall und verbessert die Produktqualität, indem es eine präzise Feuchteregelung während des gesamten Produktionsprozesses sicherstellt und so Produktfehler und Abfall minimiert. Dank präziser Feuchtemessungen und Datenanalyse in Echtzeit können Bediener umgehend Korrekturmaßnahmen ergreifen und so Produktausfälle und Abfall reduzieren. MoisturePro bietet Funktionen zur Rückverfolgbarkeit, die die Aufzeichnung und Verfolgung von Feuchtigkeitsdaten über einen längeren Zeitraum ermöglichen. Dies erleichtert die Berichterstattung und Dokumentation für Qualitätskontrollzwecke, Audits und die Einhaltung von Branchenvorschriften. MoisturePro hilft Lebensmittelherstellern, ihre Betriebsabläufe zu optimieren und nachhaltige Praktiken zu fördern.
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Stella McCartney Cares Green ist eine gemeinnützige, wohltätige Plattform mit Schwerpunkt auf Nachhaltigkeit in der Mode. Google Cloud und die Stiftung arbeiten gemeinsam an der Entwicklung eines Tools, das Datenanalysen und maschinelles Lernen in der Google Cloud nutzt, um Marken einen umfassenderen Einblick in ihre Lieferkette zu geben, insbesondere auf der Ebene der Rohstoffproduktion. Eine der Möglichkeiten, wie sie die Kreislaufwirtschaft in ihren Materialien und Kollektionen umsetzen, sind biologische Materialien wie Baumwolle, Zellulose und Wolle, die jeweils aufgrund des Umfangs ihrer Produktion, der Datenverfügbarkeit und der Auswirkungen ausgewählt wurden. Sie beziehen Datenquellen ein, die es den Unternehmen ermöglichen, die Auswirkungen ihrer Rohstoffe besser zu messen, und zwar in Bezug auf wichtige Umweltfaktoren wie Luftverschmutzung, Treibhausgasemissionen, Landnutzung und Wasserknappheit. Das Tool wird verwertbare Erkenntnisse liefern, um bessere Entscheidungen bei der Beschaffung von Rohstoffen unter Berücksichtigung der Nachhaltigkeit zu treffen.
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Bitte antworten Sie: Was könnte ein zusätzlicher nachhaltiger Anwendungsfall für KI oder datenbasierte Entscheidungsfindung in der Branche des betrachteten Unternehmens sein?
Begründen Sie, warum Sie Ihr Beispiel gewählt haben, und diskutieren Sie mit Ihren Kollegen.
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Die Datenwissenschaft spielt eine wichtige Rolle bei der Unterstützung und Förderung von Fortschritten in den Bemühungen um Nachhaltigkeit. Sie stellt Instrumente wie Datenanalyse oder maschinelles Lernen zur Verfügung, um die Entscheidungsfindung, Datenerfassung und Innovation zu beschleunigen, die Ressourcennutzung zu optimieren und damit nachhaltige Praktiken in verschiedenen Sektoren zu unterstützen.
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Data Science ist ein Bereich, der sich darauf konzentriert, mithilfe verschiedener Techniken und Methoden wertvolle Erkenntnisse und Wissen aus Daten zu gewinnen. Dazu gehört das Sammeln, Bereinigen, Organisieren, Analysieren und Interpretieren großer Datenmengen, um Muster, Trends und Korrelationen aufzudecken. Der Data-Science-Prozess umfasst in der Regel mehrere Schritte.
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Der Begriff Big Data bezeichnet riesige Datenmengen, die zu groß und zu komplex sind, um mit herkömmlichen Methoden verarbeitet zu werden. Big Data bezieht sich auf das enorme Volumen und die Komplexität der Daten, während sich die Datenwissenschaft auf die Methoden und Techniken konzentriert, die verwendet werden, um aus diesen Daten einen Nutzen zu ziehen. Data Science umfasst die Werkzeuge und Methoden, die zur Analyse und Interpretation von Daten eingesetzt werden, während Big Data den Umfang und die Eigenschaften der Daten selbst darstellt. Die Datenwissenschaft nutzt Big Data, um Erkenntnisse zu gewinnen und komplexe Probleme zu lösen, aber sie ist auch auf kleinere Datensätze und traditionelle Datenquellen anwendbar.
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Um eine große Menge an Daten für einen nachhaltigen Zweck zu sammeln, ist es wichtig, verschiedene Datenquellen in Betracht zu ziehen und zu verstehen, woher diese Daten stammen. Daten können in zwei Kategorien eingeteilt werden: Primär- und Sekundärdaten.
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Introduction of those Cards -
Die Datenanalyse ist ein Instrument zur Interpretation, Analyse und Organisation von Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen. Organisationen und Menschen können aus diesen Daten wertvolle Informationen gewinnen und sie zur Bewältigung von Nachhaltigkeitsherausforderungen und zur Erreichung von Nachhaltigkeitszielen einsetzen
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Introduction of those Cards
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Datendienste beziehen sich auf eine Reihe von Dienstleistungen, die die Verwaltung, Verarbeitung, Speicherung und Analyse von Daten umfassen. Diese Dienste zielen in der Regel darauf ab, Unternehmen und Einzelpersonen einen effizienten und sicheren Zugang zu ihren Daten sowie Werkzeuge und Fähigkeiten zu bieten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
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Introduction of those Cards
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Introduction of those Cards
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Introduction of those Cards
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Sie sind neugierig auf Ihren eigenen Carbon Footprint? 🤓
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Reference Link (Vertiefung des Themas Nachhaltigkeitsberichterstattung)
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Sie möchten mehr über Data Science erfahren und darüber, wie KI unserer nachhaltigen Zukunft helfen kann?
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