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为什么清洁数据和清洁能源一样重要（合集5篇）

第一篇：为什么清洁数据和清洁能源一样重要为什么清洁数据和清洁能源一样重要日前，可再生能源计划已经成为新闻议题。财富五百强企业中很多企业都已经设定了自己的采用清洁能源目标，以回应采用可再生能源的要求。随着企业积累了庞大的数据量，无论企业是否在云中还是在数据中心构建或使用这些数据，实现其雄心勃勃目标的重大战略都将涉及数据中心。当然，为了评估进展和成功，企业也需要跟踪和报告可持续性的能效指标。可靠的数据至关重要。但是，如果企业把可持续性作为其业务战略的核心，那么他们制定的指标将会被严格审查。如果来自数据中心的原始数据没有得到适当的清理和验证，会导致数周甚至数月的不正确和误导信息。其结果将是由此产生的业务报告中将会出现异常，并向管理人员，利益相关方以及潜在的客户和股东进行解释时会产生许多尴尬。准确、可靠的数据是一项严肃的可持续性倡议的核心；收集原始数据和提出原始数据是不够的。毕竟，有关设施环境状况的重要决策是根据这些数据做出的，因此需要加以考虑。实现环境目标的关键是收集，清理，验证和分析有关能效，碳排放和用水量的数据，以使企业对此信心十足。通过这种方式，数据中心管理人员可以快速了解哪些方面需要调整，并消除因计划对每个设施进行更改或改进时，由于数据不正确而做出错误决策的风险。数据清洗，对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。一般来说，数据清理是将数据库精简以除去重复记录，并使剩余部分转换成标准可接收格式的过程。数据清理标准模型是将数据输入到数据清理处理器，通过一系列步骤“清理”数据，然后以期望的格式输出清理过的数据。数据清理从数据的准确性、完整性、一致性、惟一性、适时性、有效性几个方面来处理数据的丢失值、越界值、不一致代码、重复数据等问题。具有清洁能源目标的组织的另一个关键点在于数据中心的规划。包含错误数据的报告可能会导致设计难以满足业务需求，或导致大量预算没有可证实的投资回报。现有数据的分析可以帮助确定企业确定经济，可持续和成本效益高的设计选择和位置。令人欣慰的是，行业巨头正在启动这么多具有可再生性和环保意识的项目。人们希望他们能像清洁能源那样重视清洁数据。第二篇：清洁能源一、节能减排的现实意义我国经济快速增长，各项建设取得巨大成就，但也付出了巨大的资源和环境代价，经济发展与资源环境的矛盾日趋尖锐，群众对环境污染问题反应强烈。这种状况与经济结构不合理、增长方式粗放直接相关。不加快调整经济结构、转变增长方式，资源支撑不住，环境容纳不下，社会承受不起，经济发展难以为继。只有坚持节约发展、清洁发展、安全发展，才能实现经济又好又快发展。同时，温室气体排放引起全球气候变暖，备受国际社会广泛关注。进一步加强节能减排工作，发展低碳经济，是应对全球气候变化的迫切需要，是我们应该承担的责任。节能减排小常识1、用布袋取代塑料袋尽管少生产1个塑料袋只能节能约0.04克标准煤，相应减排二氧化碳0.1克，但由于塑料袋日常用量极大，如果全国减少10%的塑料袋使用量，那么每年可以节能约1.2万吨标准煤，减排二氧化碳3.1万吨。2、减少一次性筷子使用我国是人口大国，广泛使用一次性筷子会大量消耗林业资源。如果全国减少10%的一次性筷子使用量，那么每年可相当于减少二氧化碳排放约10.3万吨。3、尽量少用电梯目前全国电梯年耗电量约300亿度。通过较低楼层改走楼梯，多台电梯在休息时间只部分开启等行动，大约可减少10%的电梯用电。这样一来,每台电梯每年可节电5000度，相应减排二氧化碳4.8吨。全国60万台左右的电梯采取此类措施每年可节电30亿度，相当于减排二氧化碳288万吨。4、合理使用冰箱每天减少3分钟的冰箱开启时间，1年可省下30度电，相应减少二氧化碳排放30千克；及时给冰箱除霜，每年可以节电184度，相应减少二氧化碳排放177千克。如果对全国1.5亿台冰箱普遍采取这些措施，每年可节电73.8亿度，减少二氧化碳排