大数据通过更好地分析复杂的环境系统和优化资源利用，从而加强可持续发展计划。通过收集和处理来自传感器、卫星和物联网设备的大型数据集，组织可以识别效率低下的地方、跟踪实现可持续发展目标的进展，并做出数据驱动的决策。例如，能源公司使用智能电网数据来实时平衡电力供需，从而减少浪费并整合太阳能和风能等可再生能源。同样，农业公司分析土壤和天气数据以优化灌溉，从而最大限度地减少用水量，同时最大限度地提高作物产量。这些应用依赖于可扩展的数据管道和机器学习模型，将原始数据转化为可操作的见解。
大数据支持可持续发展的一个关键领域是监测和报告环境影响。碳足迹计算器等工具利用来自供应链、运输日志和制造过程的数据来量化排放量。例如，一家物流公司可能会使用 GPS 和燃料消耗数据来优化交付路线，从而减少 10-15% 的燃料消耗。Apache Hadoop 或 Spark 等开源框架通常用于有效地处理这些数据集。此外，卫星图像与机器学习相结合有助于跟踪森林砍伐或污染程度，使政府和非政府组织能够更有效地执行法规或分配资源。通过区块链等平台进行的透明数据共享还可以提高可持续发展报告的问责制。
然而，为可持续发展实施大数据需要解决数据质量、隐私和基础设施成本等挑战。校准不良的传感器或不完整的数据集可能导致不准确的结论，因此数据验证管道至关重要。在处理位置或运营数据时会出现隐私问题，因此需要匿名化技术或联邦学习方法。开发人员还必须考虑运行大规模分析的数据中心的能源消耗。云提供商现在为工作负载提供碳足迹计算器，帮助团队选择由可再生能源驱动的区域。虽然大数据不是一个独立的解决方案，但它与领域专业知识和可扩展工具的集成为实现可衡量的长期可持续发展成果提供了一条切实可行的途径。