掌握各范围排放概览、趋势与相对目标的进展——并配有高级分析工具,帮助找出最具性价比的减排点

按角色区分的仪表盘——管理层、经理、操作员各自看到合适的视角
以 AI 进行异常检测 + 预测,在数据问题演变前及时指出
行业对标百分位 + knowledge graph + 三维图形
GCarbon 的仪表盘不只是汇总图表——而是按用户角色设计的分析工具
管理层看到相对目标的概览和每单位营收的强度,分支经理仅看到本部门(OU scoping),操作人员看到尚未完善的数据工作队列——全部来自同一套数据库的更新
异常检测(anomaly detection)系统指出偏离趋势的异常值,例如因电表故障而异常偏高的电费账单,并可预测未来排放趋势,以及用基准百分位(benchmark percentile)将组织与同行业进行对比
Knowledge graph 以交互方式展示排放源、活动与 EF 之间的关系,并为多维数据提供三维图形——既适合董事会会议,也适合分析场景