ESG beginnt mit Datenmanagement und -erfassung

ESG-Datenmanagement – also das Management von Daten aus den Bereichen Umwelt, Soziales und Unternehmensführung – ist der Schlüssel zu ESG-Compliance.

Während ESG-Prinzipien, -Missionen und -Ziele die Vision eines Unternehmens unterstreichen, sich weiter zu verbessern, ist es die sorgfältige Erfassung, Analyse und Auslegung von Daten, die es Unternehmen ermöglicht, Ideen in konkrete Maßnahmen und aufschlussreiche Ergebnisse zu verwandeln. Mit anderen Worten, die ESG-Compliance beginnt mit einem guten Datenmanagement.

ESG-Datenmanagement beschreibt genauso wie reguläres Datenmanagement die Erfassung, Speicherung und Analyse von Daten – mit dem einzigen Unterschied, dass die in diesem Fall erfassten Daten allesamt einen ESG-Bezug haben. ESG-Datenmanagement spielt in der heutigen Unternehmenslandschaft eine wichtige Rolle. Es stellt eine Verbindung zwischen Maßnahmen in den Bereichen Umwelt, Soziales und Unternehmensführung und deren Auswirkungen sowie der Unternehmensstrategie und -leistung her.

Warum ist die Erfassung von ESG-Daten wichtig?

ESG-Daten bilden nicht nur die Grundlage für die ESG-Governance-Strategie, sondern die Erfassung dieser Daten ist aus vielen weiteren Gründen unerlässlich:

Besseres ESG-Risikomanagement: ESG-Daten tragen dazu bei, ESG-Risiken zu erkennen und zu minimieren. Anhand Zahlen zu den CO2-Emissionen eines Unternehmens lassen sich beispielsweise dessen Klimaauswirkungen einschätzen. Dadurch weiß das Unternehmen, auf welche Bereiche es sich konzentrieren muss, um nicht gegen Klimagesetze zu verstoßen.

Steigerung der Attraktivität für Investoren: Im heutigen Geschäftsumfeld berücksichtigen Investoren beim Treffen von Anlageentscheidungen zunehmend Daten zur ESG-Performance. Die Erfassung und Veröffentlichung von ESG-Daten ermöglicht Unternehmen, diesen Erwartungen gerecht zu werden und Zugang zu einem größeren Pool von Investoren zu erhalten.

Einhaltung der Berichtspflicht: Regierungen und Regulierungsbehörden führen zunehmend mehr ESG-Offenlegungspflichten ein. So hat die US-Börsenaufsichtsbehörde (Securities and Exchange Commission, SEC) beispielsweise Regeländerungen vorgeschlagen, die Unternehmen dazu verpflichten würden, bestimmte Daten zu klimarelevanten Emissionen offenzulegen. Auch die EU und andere Regierungen in aller Welt haben verschiedene ESG-Gesetze sowie Gesetze zur ESG-Berichterstattung vorgeschlagen (oder bereits umgesetzt). Ein Beispiel hierfür ist die EU-Richtlinie über die Nachhaltigkeitsberichterstattung von Unternehmen (Corporate Sustainability Reporting Directive, CSRD). Die effektive Erfassung von ESG-Daten unterstützt Unternehmen bei der ESG-Berichterstattung sowie dabei, ihre ESG-Auswirkungen sowie das Risiko von Sanktionen zu reduzieren.

Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die ESG-Daten erfassen und diese zur Entwicklung von Strategien heranziehen, können einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil erzielen, da sie dazu in der Lage sind, neue Chancen zu erkennen, die im Einklang mit Nachhaltigkeitszielen stehen – beispielsweise die Gewinnung neuer Investoren, Kunden und Mitarbeiter. Nach außen hin sichtbares fortschrittliches Handeln in Bezug auf ökologische und soziale Verbesserungen trägt zur Steigerung des Kundeninteresses bei.

Beschleunigte Innovation: ESG-Daten können Innovationschancen sowie Möglichkeiten zur Verbesserung der Betriebsabläufe zutage fördern. Beispielsweise verringert die Reduzierung von Abfall nicht nur die Umweltauswirkungen, sondern auch die Abfallentsorgungskosten.

Technologien zur Automatisierung der Erfassung von ESG-Daten

Genauso wie Unternehmen Automatisierungssoftware zur Erfassung und Veröffentlichung von Finanzdaten verwenden, ist dies auch mit ESG-Daten möglich.

Intelligente Automatisierung (IA) ist eine Kombination verschiedener Technologien, die Geschäftsprozesse – zum Beispiel die Erfassung und Vorverarbeitung von ESG-Daten – automatisieren und optimieren. IA beinhaltet die Robotic Process Automation (RPA), das heißt den Einsatz von Digital Workern zur Automatisierung von Tätigkeiten, die zuvor von Menschen erledigt wurden. Dazu zählen beispielsweise die Datenerfassung und -eingabe.  

Artificial Intelligence (AI) ist eine weitere Komponente der IA, die bei der Erfassung von ESG-Daten eine Rolle spielt. KI extrahiert Daten aus unstrukturierten Quellen und erkennt Muster, die Hinweise auf mögliche Risiken geben, die den Beteiligten ansonsten möglicherweise verborgen geblieben wären.

Intelligente Automatisierung wie beispielsweise SS&C Blue Prism sie bietet, bringen folgende Vorteile mit sich, die zur Minimierung von Herausforderungen beitragen:

• Effizientere Datenerfassung und -verarbeitung
• Reduzierung des mit der manuellen Dateneingabe einhergehenden Fehlerrisikos
• Fehlerfreie Erfassung auch bei ständig wiederkehrenden Daten und hohem Datenvolumen
• Skalierbarkeit, wodurch Datenerfassungsprozesse nicht an Effektivität einbüßen, wenn das Unternehmen wächst/expandiert
• Integration mit verschiedenen Datenquellen, einschließlich interner und externer Systeme, für eine ganzheitliche Sicht auf ESG-Daten
• Bereitstellen präziser ESG-Informationen in Echtzeit, auf deren Grundlage Entscheidungsträger fundierte Entscheidungen treffen und schnell auf ESG-Probleme reagieren können

In einigen Ländern ist die ESG-Berichterstattung bereits gesetzlich verpflichtend, während andere Regionen zunehmend nachziehen. Einhergehend mit der Weiterentwicklung der ESG-Vorschriften werden sich auch die Anforderungen an die Berichterstattung ändern (wofür wiederum entsprechende Daten erfasst werden müssen). Einhergehend mit der Weiterentwicklung der Anforderungen an die ESG-Berichterstattung entwickeln sich auch die Anforderungen an die Erfassung von ESG-Daten weiter. Doch mit der Unterstützung von Intelligenter Automatisierung und anderen digitalen Lösungen kann das ESG-Datenmanagement gemeistert und so verhindert werden, in der Flut von Vorschriften, Systemen und Richtlinien unterzugehen.

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