• 질적: 질적 데이터는 주관적이며 수치로 나타낼 수 없다는 특징이 있습니다. 이 데이터는 프로세스 또는 비즈니스 활동의 특성에 따라 정의됩니다.
• 양적: 양적 데이터는 객관적이며 수치로 나타낼 수 있다는 특징이 있습니다. 이 데이터는 수치 또는 핵심성과지표로 정의됩니다.

• 합계: 모든 엔터티의 메트릭 데이터가 함께 추가되어 단일 점수를 생성합니다.
• 평균: 모든 엔터티의 메트릭 데이터의 평균을 계산하여 단일 점수를 생성합니다.
• 최대값: 모든 엔터티 중에서 가장 높은 메트릭 데이터가 단일 점수로 사용됩니다.
• 최소값: 모든 엔터티 중에서 가장 낮은 메트릭 데이터가 단일 점수로 사용됩니다.

점수의 소수점 이후 자릿수입니다. 이 필드는 0으로 자동 설정됩니다.

정밀도가 0으로 설정되면 결과는 가장 가까운 정수로 반올림됩니다. 예를 들어 정밀도가 0인 메트릭 정의에서 7 + (5/2) 값을 계산하면 결과는 10으로 반올림됩니다.

정밀도가 0이 넘는 값으로 설정되면 지정된 정밀도에 따라 결과는 가장 가까운 소수점으로 반올림됩니다. 예를 들어 정밀도 1은 4.45의 결과를 4.5로 반올림합니다.

• 매일
• 매주
• 월별
• 분기별
• 반년마다
• 매년

• 사용자
• 사용자 그룹

• 사용자
• 사용자 그룹

• 승인자: 사용자 옵션을 선택하면 표시됩니다.
• 승인자 그룹: 사용자 옵션을 선택하면 표시됩니다.

• 자동
• 수동

수동을 선택합니다.

• 사용자
• 사용자 그룹

• 없음: 메트릭 방향을 변경하지 않으려면 이 옵션을 선택합니다.
• 최소화: 원하는 메트릭 방향이 하향인 경우 이 옵션을 선택합니다.
• 최대화: 원하는 메트릭 방향이 상향인 경우 이 옵션을 선택합니다.
• 마일스톤: 메트릭 방향을 적용할 수 없지만 마일스톤에 따라 메트릭이 추적되는 경우 이 옵션을 선택합니다.

• 없음: 메트릭 방향을 변경하지 않으려면 이 옵션을 선택합니다.
• 선행 (예측) 메트릭: 예측적이며 향후 결과를 예측하는 데 도움이 됩니다. 이 경우 회사는 생산 단위당 소비되는 에너지의 양과 같은 GHG 배출량과 관련된 선행 메트릭을 사용할 수 있습니다. 에너지 소비를 추적함으로써 회사는 사용된 에너지원과 생산 공정의 효율성을 기반으로 미래의 GHG 배출량을 예측할 수 있습니다. 이 선도적인 지표를 통해 회사는 개선이 필요한 영역을 사전에 식별하고 정보에 입각한 결정을 내려 배출량을 줄일 수 있습니다.
• 지연 (영향 측정) 메트릭: 과거 작업 또는 이벤트의 영향을 측정합니다. 이 예에서 GHG 배출과 관련된 후행 메트릭은 지정된 연도에 회사에서 생산한 총 배출량일 수 있습니다. 이 메트릭은 회사의 과거 환경 영향에 대한 평가를 제공합니다. 시간이 지남에 따라 이 지표를 모니터링함으로써 회사는 배출량 감소 노력의 효과를 평가하고 추가 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있습니다. 지연 메트릭은 과거 작업의 결과를 측정하고 향후 전략을 알리는 데 도움이 됩니다.
• 현재 메트릭: 진행 중인 프로세스를 모니터링하고 실시간 개선 영역을 식별합니다. GHG 배출량의 경우 현재 메트릭은 생산 단위당 생성된 배출량을 측정하는 배출 집약도일 수 있습니다. 배출 집약도를 추적함으로써 회사는 더 높은 배출량에 기여하는 운영 내 특정 영역을 식별할 수 있습니다. 이 메트릭은 회사가 에너지 사용 최적화, 에너지 효율적인 기술 구현 또는 재생 가능 에너지원 채택과 같은 실시간 개선 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다.