2022魔幻依舊，從火山爆發、生態惡化、暴雨暴雪頻發，到極端高溫，冰川融化，山火蔓延，由氣候異常引起的次生災難，如同過山車，一波未平，一波又起，愈演愈烈。不夸張的說，自工業革命起，人類在過去的160年里讓地球氣候愈加脫軌，二氧化碳濃度達到了80萬年以來的頂峰。尤其是，在當今快速全球化的過程中，極端氣候的影響絕不僅限于局部地區，還會通過復雜的全球供應鏈和增值鏈，產生級聯的間接和衍生效應，輻射到世界的每個角落。面對生存下去的危機，目前大部分國家已經達成共識，計劃在2050年左右實現“碳中和”，這意味著整個社會的各個方面都要進行前所未有的、迅速且深入的變革。

　　幸運的是，在今天這個數據驅動的世界，數字化技術正在全方位幫助人們加速這場改革，以更快的速度應對氣候危機。

　　在氣候科學領域，從氣候預測、分析碳足跡，保護生態系統，到提高氣候意識，基于數字化的分析預測工具在這一復雜科學中早已得到廣泛應用。例如，在追蹤亞馬遜雨林人為破壞時，借助SAS建立視覺模型，分析成千上萬的衛星圖像，從而及早觀測到森林砍伐跡象，干預、保護森林。加之隨著物聯網的出現，智能設備收集了大量的氣象和環境數據，利用自動化的分析工具，通過數據挖掘技術，對數據進行清潔、轉化、挖掘和評估，從海量的、異構的復雜數據庫中將數據轉化為信息/智慧，再使用工具或自主開發仿真模型，探索隱藏的趨勢。利用這種數字分析方式，科學家們可以進行定性和定量測試，從而預測在未來可能惡化的極端氣候影響。人工智能和機器學習也是近年的關鍵使能技術，特別是，與數值氣候模型數據結合時，人工智能可以用來補充觀測空白。通過自動生成和驗證關系假設，利用數據分析工具，可以探索更多提供因果關系的信息。

　　在商業領域，氣候危機對企業的影響主要體現在產品增值的過程中，例如，生產設施和材料等物理資產受損的風險、資源轉移和供應鏈中斷等價格上漲的風險，環保意識改變等導致的產品銷售風險。隨著科技的飛速發展，無論制造商和銷售商所處是何行業，體量是巨頭又或中小微，利用數字化刺激創新與提高效率，早已被公認為是增加抗風險能力、提高收益和競爭力的最有效手段。企業分析在生產和銷售中收集到的數據，再進行生產優化和發展戰略調整，推出符合市場期待的產品和服務，包括，調整環保生產方式，選擇環保供應材料等。企業利用數字化轉型，可以更高效、高收益的滿足環保期待，從而在今后以氣候環境為重點的市場中保持優勢。

　　“最終，企業需要考慮未來。他們需要明確：未來5年或10年氣候變化或公眾輿論的轉變如何迫使企業調整策略?”

　　SAS公司Peter Plochan

　　在金融領域，由于氣候危機可能對整個市場的經濟產生結構性的影響，以及經濟與金融的緊密相連，氣候危機極易蔓延至貸款、保險、債券等金融市場。為了經濟的穩定，銀行等金融機構作為金融體系的核心，需要將氣候變化風險納入金融決策，有效評估氣候變化所帶來的信貸風險與機遇。越來越多的金融機構正在建立或完善相應的風險管理系統，利用天氣數據和氣候模型輸出，來分析氣候變化對信貸的影響。這其中，異構的氣象數據與金融模型的整合是深入分析氣候風險的關鍵所在，即，將金融變量與氣象科學數據相結合，這無疑需要強大的數據分析工具和技術。

　　“對于任何企業來說，氣候變化都將影響碳稅或頻繁破壞性天氣事件產生的相關費用，從而推高貨物成本。同時，氣候變化還會影響到貸款、貸款償還、保險風險、保費、股票市場和債券市場。”

　　—— Naeem Siddiqi，SAS風險研究和定量解決方案高級顧問

　　此外，公共部門也數字化轉型的過程中，使用數據分析來解決民生保障等關鍵問題。例如，災害天氣下的疾病防控、污染監控、垃圾排放等諸多問題，都在不斷地加重醫療衛生等公共系統的負荷。為了對突發災害做出快速反應，許多機構充分利用數據分析工具，與先進的監測預警、應急調度、協調保障等信息化系統相結合，作為高效處置的必要舉措。比如，世界上最大的環境監測網絡- Attentis傳感器網絡，就與SAS物聯網分析技術相結合，可以令應急響應部門實時、持續地監測降雨量、河流高度等，對可能發生的洪澇、野火災害進行預警，并通過自動化改進應急反應。

　　毫無疑問，無論以上哪個領域，都需要以數據為基礎，以數據分析工具為支持，基于分析，提出最佳答案。旁見側出，各領域對數據的分析無出為以下幾類：

　　●將數據辨識為現象，洞察過去的事件。

　　●將數據轉化為知識，回答當前的問題。

　　●依據現有數據，預測未來。

　　但這些數字化信息系統和業務流程，必須依托更多可信的數據、更強大的模型，以近乎即時的強大分析能力，將原始數據轉換為智慧，基于分析結果做出最佳選擇，才能在實現業務價值最大化的同時應對突發危機。由此一來，各組織面臨的關鍵問題就是：一方面，隨著數字化和傳感器等技術的廣泛普及，數據量以前所未有的速度激增，對數據的清理和準備、對數據的建模、保持數據的一致性都需要投入大量的資源，組織難堪重負。另一方面，面對危機，單靠數據并不能成功，運用數據指導決策，即，分析洞察與決策能力才是真正的驅動力。為此，前瞻性的數據分析工具逐步引入了新的數字技術，旨在為各行業的企業和機構提供創新的分析、商業智能和數據管理服務，推動其進行高級分析和預測分析的數字化轉型。正如，SAS在核心分析計算引擎中引入了云技術和人工智能，采納云技術幫助客戶快速處理所有相關數據，實現了從海量數據中獲取最大價值，并利用人工智能和機器學習快速分析數據，減少了對專家的過度依賴，令分析更加高效且易理解，同時，簡化了人工智能和機器學習嵌入決策的方式，能夠進一步提升分析的反應速度和效益，使得更多的企業和機構能夠以更高效、更低成本的方式，獲取更可信的解決方案，令其在持續變化的環境下構建新的競爭優勢，從容面對危機。