Ende von „nice zu have“: ESG Analytics – ein Projekt in 7 Schritten

Mit der kommenden Pflicht zu Environmental-Social-Governance-(ESG)-Reportings stehen rund 15.000 mittelständische Unternehmen in Deutschland vor der Frage: jährliche Pflichtübung zum Selbstzweck oder wertvolle Ergänzung für die Unternehmenssteuerung? Das INFORM DataLab stellt sieben Leitfragen vor, anhand derer Unternehmen ein ESG-Datenprojekt erfolgreich angehen können.

Chancen durch Datenstrategie und Automatisierung

Den immensen manuellen Aufwand werden zahlreiche Unternehmen wie schon bei der Einführung der DSGVO unterschätzen. Ein mögliches Szenario: Eine einzelne Person erhebt händisch für jeden einzelnen Mitarbeitenden einer 500-köpfigen Belegschaft, welche CO2-Emmissionen diese Person auf dem Arbeits- und Heimweg und bei weiteren Geschäftstätigkeiten über das Jahr hinweg verursacht hat. Der Aufwand wäre absurd und würde nur eine einzelne Kennzahl von vielen bedienen. Folgende sieben Fragen können helfen, das neuartige Projekt strukturiert zum Erfolg zu führen:

  • Wann werden Sie in welchem Umfang berichtspflichtig? Mit der Klärung dieser Frage lässt sich die Roadmap eines ESG-Analytics-Projekts sinnvoll ausrichten.
  • Wer ist verantwortlich? Wer muss intern und extern einbezogen werden? Eine Definition der Verantwortlichkeiten (z. B. CFO, CDO, Datenspezialisten, Nachhaltigkeitsexperten, eine externe Audit-Gesellschaft, etc.) verhindert, dass das Projekt ins Stocken gerät.
  • Welche ESG-Kennzahlen sind für Ihr Unternehmen relevant? Es gilt, branchenspezifische und individuelle Anforderungen zu klären. Eine Orientierung an bestehenden GRI-Standards empfiehlt sich, doch die Vervollständigung der „European Sustainability Reporting Standards“ (ESRS) im Frühling 2023 wird finale Klarheit schaffen.
  • Wie sieht Ihr Data Maturity Index aus? Mit anderen Worten: Welche Daten und Datenquellen stehen bereits zur Verfügung, um den Bericht zu füllen? Welche Daten fehlen und bei welchen KPIs ist es noch unklar, ob sie sich aus den Daten ableiten lassen? Nach erfahrungsgemäß rund fünf Stunden systematischer Analyse lässt sich abschätzen, wie umfangreich das Projekt werden wird und was dafür zu tun ist. Ein Maßnahmen- und Zeitplan entsteht.
  • Wie werden die Daten verarbeitet? Grundsätzlich sollten allen Daten in einer Single-Source-of-Truth integriert zusammenlaufen, etwa in einem standardisierten ESG-Analytics Data Warehouse. Einige Daten werden manuell erfasst werden müssen, doch es gilt, so viele Prozesse wie möglich zu automatisieren, um den jährlich wiederkehrenden Aufwand zu minimieren.
  • Wie werden die Daten aufbereitet? Aus der Single-Source-of-Truth speist sich nicht nur der jährliche ESG-Report, sondern eine integrierte BI-Umgebung in der Cloud. So kommen die Daten überall genau dort hin im Unternehmen, wo sie gebraucht werden. Und zwar in konfigurierbaren Dashboards, wie von der jeweiligen Anwendergruppe benötigt. Es empfiehlt sich, finanzielle und nicht-finanzielle KPIs nicht zu trennen, sondern zu integrieren.
  • Was lässt sich noch mit den ESG-Daten anfangen, um Mehrwerte im Unternehmen zu generieren? Der Aufwand scheint zu hoch, um mit den Daten lediglich einen jährlich einmaligen Bericht zu erstellen. Mit welchen Daten lassen sich auch im alltäglichen Betrieb Verbesserungen erzielen? Wie wird das Unternehmen nachhaltiger, aber damit auch resilienter und attraktiver für Bewerber, Kunden und Investoren?

Es ist gut denkbar, dass viele Unternehmen neben ihrem Stromverbrauch heute noch keine der Kennzahlen messen, über die sie schon in Kürze berichten werden müssen. Auch wenn viele Details noch offen sind, zeichnet sich ein Anforderungsprofil ab: Im Bereich Umwelt wird es u.a. um die Messung von Energieverbräuchen, Abfällen, Industrieabwässern und CO2-Emissionen gehen, im Sozialen um Datenschutz, Gleichberechtigung, eine ethische Wertschöpfungskette oder Arbeitsschutz und im Bereich der Unternehmensführung um Managementgehälter, Transparenz, Geschäftsethik sowie die Vermeidung von Korruption. Wenn wir nicht nur versuchen, eine Pflicht zu erfüllen, haben wir jetzt die Chance, einen ganz neuen Datenschatz zu heben und für die alltägliche Entscheidungsfindung nutzbar zu machen.