Quản lý dữ liệu tăng cường trong lĩnh vực rủi ro khí hậu - DATAVERSITY

Quản lý dữ liệu tăng cường trong lĩnh vực rủi ro khí hậu – DATAVERSITY

Dấu thời gian: Ngày 12 tháng 2023 năm 3 25:XNUMX sáng
Nút nguồn: 3008245

Ngành bảo hiểm và lĩnh vực quản lý rủi ro rộng hơn từ lâu đã phải đối mặt với các vấn đề về Quản lý dữ liệu. Việc cập nhật và tích hợp các hệ thống cũ đồng thời đảm bảo chất lượng trên diện rộng đã tỏ ra khó khăn đối với hầu hết mọi người trong các lĩnh vực này. Đối với những người làm việc trong lĩnh vực giải pháp khí hậu, Quản lý dữ liệu là một thách thức vì tính chất đa dạng và năng động của dữ liệu liên quan, điều này rất cần thiết để đánh giá và giảm thiểu rủi ro một cách hiệu quả.

Những thách thức đặc biệt của việc quản lý dữ liệu khí hậu

Quản lý dữ liệu khí hậu đòi hỏi một cách tiếp cận nhiều mặt vì nó liên quan đến trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) từ vô số nguồn từ chính phủ đến các tổ chức học thuật và các tổ chức tư nhân. Việc chuẩn hóa dữ liệu này thành các tập dữ liệu – được tối ưu hóa cho khoa học dữ liệu khí hậu và điện toán hiệu năng cao – là rất quan trọng để phát triển các giải pháp đáng tin cậy về rủi ro khí hậu. Điều gây khó khăn cho việc này là lượng dữ liệu khổng lồ có liên quan và tính chất không đồng nhất chung của nó. 

Chiến lược quản lý dữ liệu hiệu quả và giảm thiểu rủi ro

Một cách để tiếp cận những thách thức này là khám phá cơ sở hạ tầng công nghệ tiên tiến có thể nâng cao việc quản lý và sử dụng dữ liệu. Ví dụ: các công nghệ phi tập trung như Hệ thống tệp liên hành tinh (IPFS) mang lại các lợi ích như khả năng chia sẻ tệp theo thời gian thực và tính bất biến của dữ liệu, giúp duy trì toàn vẹn dữ liệu và tính nhất quán trên nhiều nền tảng và người dùng khác nhau. IPFS là một mạng ngang hàng phi tập trung siêu phương tiện giao thức có lợi thế hơn các hệ thống đám mây tập trung thông thường. Dữ liệu trên IPFS được phổ biến và sao chép trên nhiều nút mạng, mang lại khả năng bảo mật nâng cao trong quy trình Quản lý dữ liệu.

Một công nghệ khác đã tỏ ra vô cùng hữu ích ở nơi tôi làm việc là định dạng tệp Zarr nguồn mở. Được thiết kế riêng cho mảng dữ liệu N chiều phân đoạn, Zarr đảm bảo truy cập dữ liệu nhanh chóng, bất kể khối lượng dữ liệu. Điều này có nghĩa là các khối dữ liệu cụ thể có thể được định vị và vận hành nhanh chóng mà không cần đọc toàn bộ tệp khổng lồ vào bộ nhớ. Bằng cách kết hợp các khả năng của Zarr với mạng IPFS, công ty của tôi đã đi đầu trong việc tạo ra các công cụ mới để xác định lại hiệu suất dữ liệu trong một thiết lập phi tập trung.

Phân tích rủi ro và vai trò quan trọng của nó trong các giải pháp khí hậu

Về cốt lõi, phân tích rủi ro khí hậu liên quan đến việc đánh giá các mối đe dọa tiềm ẩn do các sự kiện khác nhau liên quan đến khí hậu gây ra và xác định khả năng xảy ra của chúng. Biến đổi khí hậu đặt ra những thách thức chưa từng có, từ các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt đến những thay đổi dài hạn về hình thái khí hậu. Những sự kiện này có thể tác động đáng kể đến các lĩnh vực nông nghiệp, cơ sở hạ tầng và tài chính. Do đó, phân tích rủi ro chính xác đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu lịch sử và mô hình dự đoán. Bằng cách nắm bắt mạng lưới thông tin phức tạp này, những người ra quyết định có thể đưa ra những lựa chọn sáng suốt để bảo vệ tài sản của họ và góp phần xây dựng các hệ thống kiên cường có khả năng chống chọi với những bất ổn của khí hậu trong tương lai.

Khi công ty của tôi mới thành lập, chúng tôi đã sử dụng phương pháp phỏng đoán thủ công để định lượng rủi ro trong mỗi giao dịch. Tuy nhiên, khi chúng tôi mở rộng sang việc xử lý rủi ro hàng trăm triệu đô la trên khắp bốn châu lục, việc phát triển các thuật toán tự động để đảm bảo rằng danh mục đầu tư không bị lệch một cách không cân xứng đối với các khu vực hoặc mối nguy hiểm nhất định là điều bắt buộc. Để đạt được mục tiêu đó, chúng tôi đã thiết kế và triển khai thuật toán mô phỏng cung cấp cái nhìn về sự phân bổ chung của từng rủi ro, nắm bắt chính xác các yếu tố phụ thuộc, chẳng hạn như mối tương quan giữa các khoản thanh toán. Mỗi giao dịch mới được đánh giá tỉ mỉ dựa trên mức độ ảnh hưởng của nó đối với rủi ro tổng hợp của chúng tôi và sau đó được ấn định mức chiết khấu hoặc phụ phí dựa trên tác động “đa dạng hóa” của nó. Cách tiếp cận chiến lược này đảm bảo một danh mục đầu tư cân bằng có thể chịu được những thách thức nhiều mặt.

Tương lai của quản lý dữ liệu phi tập trung và giảm thiểu rủi ro nâng cao

Theo quan điểm của tôi, các công nghệ web phi tập trung là hình ảnh thu nhỏ của tương lai của lĩnh vực quản lý rủi ro. Hợp đồng chuỗi khối và thông minh tiếp tục mở ra những con đường mới để tăng cường chiến lược quản lý dữ liệu và giảm thiểu rủi ro. Ví dụ: các công cụ chuyển các hợp đồng phái sinh thời tiết sang miền web phi tập trung có thể đẩy nhanh các khoản thanh toán trong khi vẫn duy trì lộ trình tính toán minh bạch và có thể kiểm tra được. Các kỹ thuật thuộc loại này không chỉ bảo vệ lợi ích của các bên liên quan mà còn củng cố khả năng phục hồi của khu vực rộng lớn hơn trước các hiểm họa khí hậu và các rủi ro liên quan của chúng.

Cải thiện Quản lý dữ liệu trong không gian giải pháp khí hậu là một quá trình đang diễn ra sẽ đòi hỏi nỗ lực tập thể từ các bên trong ngành để áp dụng và cải tiến các phương pháp có lợi cho toàn ngành. 

Dấu thời gian:

Thêm từ PHỔ THÔNG DỮ LIỆU