在过去的几年里，可持续发展作为一种职业发生了显着变化。一项重要的变化是，组织面临着新的要求，他们需要在运营方式和所产生的结果方面加以解决。在本文中，我们讨论了实现这些新需求的艰巨任务以及它们引发的海量新数据需求，并将它们视为知识图谱并将其可视化。
知识图是理解和使用数据的关键，将可持续性作为管理主题转变为数字可持续性。知识图谱将成为企业可持续发展信息学的支柱，成为数字化、数据驱动的可持续发展的推动者。这将使可持续性管理成为数据集成方面的挑战。
知识图谱是一种业务规则
知识图谱是由知识对象和它们之间的关系形成的。业务规则可以理解为知识图谱：它们构成了各种对象之间的关系，例如：
[组织X]（必须报告）关于[气候风险A、B...N]的[文件Y]（基于[条例r]），（每年）。 |
在上面的例子中，对象被放在方括号中，圆括号之间的关系和对象的个别实例用大写字母表示，显示了对象的类别（组织、业务流程、文件等）、对象的实例（具体组织、流程等）和关系（动词）之间的语言关系。
从逻辑上讲，业务规则来自哪里并不重要，即自愿政策、承诺或法规，而业务流程、对象。而数据都可以用知识图谱的类似方式来处理。
知识图谱将对象和关系连接到正式的数据库模式和底层的知识图谱数据库，这些数据库可以存储关于对象、关系和每个对象的广泛属性的结构化信息。
例如，立法者和监管者对企业提出了新的规则，以遏制其对气候变化的影响。同时，企业也越来越多地制定新的可持续发展政策，以实现有关气候变化、生物多样性、人权等方面的目标。我们探讨了这对企业的要求，以及需要怎样才能将其掌握在手中。
可持续性落实未知识图谱
当使用知识组件（对象、关系、属性）来实现某些结构化需求很重要时，知识图谱及其数据库就会发挥作用。它们可以为触发的算法流程提供极大的支持，以响应特定类型的不一致、特定方式的情况。业务规则是系统响应的完美触发器，它们可以以法规、政策和承诺的形式出现。
使用知识图数据库来管理大量与可持续性相关的数据和知识具有很大的潜力。典型的用例可以是：
- 整合项目、资产、金融合同、公司和政府控制活动的环境影响温室气体排放数据，可以与温室气体排放边界以及公司和政府机构所在地理区域的生态系统健康和生物多样性变量相关联，从而创建对地理、部门、资产、融资关系等的综合环境影响视图。
- 环境合规风险管理公司可以自动与违反环境法的罚款和刑事或行政调查的公共记录相关联。该信息可用于尽职调查、取证或公共透明度以及问责目的。
- 可持续发展绩效的财务收益可以构建知识图，将各种财务绩效指标与非财务风险和影响数据联系起来，从而深入了解如何将可持续发展绩效与财务绩效联系起来。例如，这可能对信用风险建模很有用。
- 供应链影响分析知识图可以集成有关供应商的大规模数据，跟踪产品流及其对原产地的影响。它们可以帮助合并、汇总和过滤公司、产品、环境和社会影响之间的关系。这可以与法规中的商业规则相结合，例如欧盟立法禁止进口与国际森林砍伐直接相关的货物或主要物质。
一系列可能的用例似乎无穷无尽。基于开放数据标准，利益相关者和数据所有者之间的协作可以构建超出单个组织参与者的能力和洞察力的知识和洞察力。这甚至可以为将新闻或调查性新闻纳入商业关系负责任的商业行为的新方式开辟道路。
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