Lassen Sie uns das Gesamtbild betrachten. Viele Organisationen unternahmen bereits Maßnahmen für Umweltfreundlichkeit und Inklusion, bevor ESG ein geläufiger Begriff rund um Geschäftsanforderungen wurde.

Doch wie können Sie diese Nachhaltigkeitsmaßnahmen, die Sie möglicherweise bereits schon seit längerer Zeit durchführen, quantifizieren? Haben Sie eine Methode, um die detaillierten Daten, die Sie für aussagekräftige Berichte benötigen, nahtlos und effizient zu identifizieren, zu extrahieren und zu aggregieren?

Jede Organisation hat in den Bereichen Umwelt, Soziales und Governance andere Prioritäten. Es gibt jedoch einige wichtige Gemeinsamkeiten: ESG-Reporting erfordert manuelle, zeitaufwendige und kostspielige Prozesse.

Organisationen benötigen ein flexibles Framework, um die für genaues, konsistentes und kontextualisiertes ESG-Reporting erforderlichen Datenelemente effizient zu identifizieren, auszuwerten und zu verknüpfen.

Sichtbarkeit ohne Scorewerte und Metriken zur Datenqualität, einschließlich Data Observability in Echtzeit, kann jedoch Berichte und Datenerkenntnisse zur Folge haben, denen es an Genauigkeit mangelt.  Die damit einhergehende mangelnde Zuverlässigkeit Ihrer ESG-Metriken beeinträchtigt nicht nur die Entscheidungsträger in Ihrer Organisation, sondern auch Investoren und Kunden, die Ihre ESG-Analysen nachverfolgen.

Fragen Sie sich, ob Ihre Daten …

• In Altsystemen und modernen Systemen gleichermaßen für umfassendes Reporting verfügbar sind
• Die erforderlichen Ergebnisse mit zeitnahen Tracking- und Scoring-Metriken liefern können
• Leicht gefunden, ausgewertet und mit wichtigen ESG-KPIs verknüpft werden können
• Zuverlässig sind und die optimale Qualität und Integrität aufweisen, um Risiken zu erkennen und die Geschäftsergebnisse zu verbessern

Viele Organisationen sind noch nicht so weit – durch Datenintegrität können sie jedoch einen großen Schritt vorankommen.

Durch kosteneffiziente Datenqualitätsprozesse, zeitsparende Automatisierung manueller Aktivitäten und eine größere Zuverlässigkeit der Daten können Sie sicherstellen, dass Ihr datengestütztes ESG-Reporting die erforderliche Wirkung erzielt.

Genauso wichtig wie nachträgliches Reporting ist die Fähigkeit, Ihre Entscheidungen in Echtzeit zu beschleunigen. Innovative Organisationen wissen, dass für ESG genutzte Daten häufig auch in anderen Geschäftsprozessen und Analysen wichtig sind. Durch das Verständnis der Beziehung der ESG-Daten zu anderen Geschäftsprozessen erhöht sich der Wert der Sichtbarkeit und einer höheren Zuverlässigkeit der Daten in exponentiellem Maßstab. Data Governance, die durch Informationen zur Auswirkung und Herkunft der Daten Beziehungen veranschaulicht, ist von wesentlicher Bedeutung, um den Wert Ihrer ESG-Metriken und Ihres ESG-Reportings zu erhöhen.

Viele Organisationen haben festgestellt, dass die Wahrscheinlichkeit negativer ESG-Bewertungen, die zu hohen Strafgebühren, negativen Presseberichten sowie zum Verlust von Investoren, Kunden und Spitzenkräften führen können, umso höher ist, je geringer die Echtzeit-Sichtbarkeit ist.

Echtzeit-Sichtbarkeit hingegen bietet mehr Erkenntnisse und einen besseren Schutz Ihrer Leistungsindikatoren (KPIs) und Kennzahlen. Wenn Sie Risiken erkennen, sobald sie auftreten, haben Sie mehr Möglichkeiten, Maßnahmen zu ergreifen und positive Ergebnisse sicherzustellen.

Betrachten Sie beispielsweise die Fallstudie eines großen Unternehmens der Konsumgüterindustrie. Das Unternehmen benötigte eine einheitliche Datenplattform, die Datenqualität und einen Datenkatalog bietet, um den operativen ESG-Wert in Echtzeit verfolgen zu können.

Warum? Es wurde festgestellt, dass eine der Fertigungsanlagen einen wesentlich höheren Ressourcenverbrauch als die anderen Anlagen aufwies. Durch die zeitnahe Verfolgung der ESG-KPIs kann das Unternehmen nachhaltigere proaktive Geschäftsbewertungen vornehmen, sodass sich ähnliche Probleme leichter erkennen und beheben lassen, sobald sie auftreten, statt erst nachträglich aktiv zu werden.

Zusätzlich zu verbessertem Reporting und Erkenntnissen in Echtzeit können Sie Ihre ESG-Analysen noch weiter optimieren. Dies erfolgt durch Datenanreicherung – dem Hinzufügen erweiterter Datensätze von Dritten zu Ihren internen Geschäftsdaten, um Ihre Erkenntnisse zu vertiefen. Wozu wird dies in der Praxis benötigt? Beispielsweise für Compliance. Zunehmend strengere gesetzliche ESG-Anforderungen erfordern umfassenderes Reporting zu den potenziellen Auswirkungen von Klimaänderungen auf Ihre Organisation. Ohne Datenanreicherung ist Ihr Einblick in Umweltfaktoren begrenzt – und dies erschwert die Analyse.

Sie können jedoch Ihre internen Daten durch Risikodatensätze ergänzen und so Erkenntnisse zur Wahrscheinlichkeit von Waldbränden, Hochwasser, Erdbeben und weiteren folgenreichen Extremwetterereignissen gewinnen.

Auf Grundlage dieses effektiven Gesamtbildes können Sie Risiken besser bewältigen und souverän schnellere und fundiertere Entscheidungen treffen.

Das Gleiche gilt für soziale Programme. Eventuell möchten Sie demografische Trends und historische Muster genauer ermitteln. Mit demografischen Datenbeständen können Sie nicht nur die Orte ermitteln, an denen Menschen wohnen, arbeiten und geschäftlich tätig sind, sondern auch Möglichkeiten erkennen, um unterversorgte Gemeinden und Bevölkerungsgruppen zu unterstützen.

Genauere Kennzahlen zu den Bereichen Umwelt, Soziales und Governance erfordern Datenanreicherung, um das Gesamtbild zu vervollständigen.