A | B | |
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1 | Control Maestro Encendido (0 calculo encendido, 1 detención cálculos) | 0 |
2 | El sistema de estimación de impactos se compone de 3 hojas de cálculo de google, una intranet como respositorio de los datos originales y un servicio de BI (Googla Data Studio) que, de maner acombinada proveen almacenamiento, procesamiento y reporte de la Información. Su estructura actual es resultado de la necesidad de mantener un número de celdas razonable, bajo el límite máximo de google, el no abusar del uso de funciones de cálculo muy pesadas (con la consiguiente perdida de rendimiento e incremento de tiempo en los cálculos), y el mantener una flexibilidad que no hiciera depender cada cálculo de referencias exactas (con el consiguiente riesgo de generar errores al insertar nuevos datos o al copiar y pegar fórmulas). A continuación de señalan los contenidos de cada Planilla y Hoja asociada | |
3 | Estimación Impactos GEI APL 2021 CABA - PROD: Los índices sectoriales | Prod |
4 | Estimación Impactos GEI APL 2021 CABA - PRES: Los datos de producción levantados, con sus proyecciones según la variación de los indices sectoriales | PrEs |
5 | Estimación Impactos GEI APL 2021 CABA - CABA: Son los datos Base, esto incluye los datos efectivamente medidos como a los escenarios sin y con APL para las Categorias Base. Se incluyen además variables auxiliares y descriptivas | CaBa |
6 | Estimación Impactos GEI APL 2021 CADE - CABA: Es un import de de Estimación Impactos GEI APL 2020 CABA - CABA, permite realizar el cálculo de categorías derivadas en una planilla diferente haciendo más ligera ambas planilla en términos de procesamiento y celdas | 2021-04-01 Estimación Impactos GEI APL 2024 CADE |
7 | Estimación Impactos GEI APL 2021 CADE - CADE: Son los escenarios generados para las categorias derivadas de las categorias base, usualmente eso se hace multiplicando una categoría base por un factor de emisión, pero depende de ecuaciones específicas según categoria | 2021-04-01 Estimación Impactos GEI APL 2024 CADE |
8 | FACT: Datos con los diferentes parámetros por defecto y factores de emisión utilizados en los cálculos de las categorías derivadas | 2021-04-01 Estimación Impactos GEI APL 2024 CADE |
9 | Script para realizar transformación de datos y calcular algunas categorías derivadas para preparar datos previo a carga a suite de inteligencia de negocios. | Cambiar CABA y CADE a Seudo Forma Normal (ASCC) |
10 | Factores de Emisión para el Cálculo de Categorías Derivadas en el modelo de datos ASCC | 01-12-2024 Factores de emisión para categorias derivadas ASCC |
11 | StagingBINormal: Es la transformación de los datos para facilitar el procesamiento por la suite de inteligencia de negocios. Su principal rol es concentrar todo los años en una sola dimensión de análisis en vez de cada año ser una dimensión diferente. | 2022-05-14 StagingBINormal 2024 |
12 | Encuesta INE sobre el numero de proyectos activos de Acuerdos de Producción Limpia (APL) | R00001011: Number of projects from Clean Production Agreements, according to sector of production (No.) |
13 | Reporte Interactivo | Contribución APLs al NDC / APL Contribution to Chile NDC |
14 | Reporte Escrito en sitio Web ASCC | ASCC - Acuerdos de Producción Limpia |
15 | Archivo de legado con sistematización y revisión de datos extraibles de informes de APL's | 2015-12-01 APL seleccionados y enlaces a documentos |
16 | Créditos: Esta planilla de Impactos (o más bien la combinación de las 3 planillas, la intranet y Google Data Studio), representan la tercera iteración en el diseño del soporte para la estimación de los impactos logrados en APL. La primera iteración fue resultado de la tesis de memoria "Diseño de sistema de gestión para la evaluación de impactos de los acuerdos de producción limpia" y se refleja en reportes 2015 y 2016. La segunda fue resultado de un rediseño para manejar el incremento de dimensionalidad y de datos a procesar de una manera que fuese más eficiente, lo que se refleja en reportes 2017 a 2019 y la tercera iteración inicia su implementación en 2020. Dentro de cada iteración se han realizado mejoras incrementales al diseño del sistema de procesamiento, con exepción del 2019, sin perjuicio que cada año se ha incrementado la dimensionalidad del reporte así como los esfuerzos de valorización del mismo. En esta nueva edición de la tercera iteración se ha optimizado aún más el uso de celdas, utilizando googledatastudio en vez de las spreasheets para crear nuevos campos. Este trabajo nunca hubiese sido posible sin el tremendo trabajo de todo el equipo de Operaciones (liderado en su primer momento por Carolina Giaconi, y posteriormente por Ambrosio Yobánolo) y del NBC, y, en particular, de la sistematización realizada por 5 estudiantes en práctica en enero de 2016. Posteriormente diferentes practicantes y memoristas han contribuido a su perfeccionamiento. Se rescatan los excelentes trabajos de sistematización realizado por Jorge Figueroa el 2017 así como Francisco Catalán el 2018, de Maria José Briones y Alberto Boher el 2019, y de Valeria Santana en 2022 quienes afinaron factores de emisión y permitieron la incorporación de nuevas categorías bajo la dirección y contribución directa de Ismael Diaz. A continuación, se agradecen las contribuciones de: | |
17 | Francisco Catalán Meyer | Aurora Leyton |
18 | Maria José Briones | Andrés Morales |
19 | Alberto Boher | Pablo Osorio |
20 | Cristopher Briceño | Marcela Pino |
21 | Sebastian Cautín | Camila Piñones |
22 | Jorge Figueroa | Camilo Ruiz |
23 | Valeria Santana |