Grundlagen für ein effizientes ESG-Reporting

Datenexperte Jens Siebertz im Gespräch mit der TREND-REPORT-Redaktion: „Die ESG-Berichterstattung wird für den Mittelstand ab 2025 zur Pflicht und nicht-finanzielle Kennzahlen zu einem wichtigen Teil der Unternehmenskultur.“

Herr Siebertz, welche Herausforderungen müssen beim ESG Reporting gemeistert werden?

Eine neue EU-Richtlinie verpflichtet ab 2025 mittelständische Unternehmen, jährlich öffentlich über ökologische, soziale und führungsbezogene bzw. Environmental-, Social- und Governance-KPIs zu berichten. Doch die Rahmenbedingungen sind komplex und relevante Daten nicht einfach verfügbar. Viele erheben noch kaum eine dieser Kennzahlen. Dabei müssen sie schon ab Januar 2025 konsolidiert werden, um 2026 im Bericht über das Vorjahr zu stehen. Für einen einmaligen Bericht wäre der Aufwand zu groß. Wir empfehlen, das Thema analytisch anzugehen. Die ESG-Daten sollten täglich aktuell vorliegen, damit Unternehmen alltäglich Mehrwert schöpfen.

Wie unterstützen Sie Unternehmen dabei alle relevanten KPIs zu identifizieren?

Wir fangen mit einem Maturity Assessment an, um uns einen Überblick über den Reifegrad eines Unternehmens in Bezug auf das ESG Reporting zu verschaffen. Daraus lässt sich eine individuelle Roadmap entwickeln, die durch den Prozess leitet. Ebenso unterstützen wir bei der Wesentlichkeitsanalyse, um die spezifischen Kennzahlen zu identifizieren, die für ein bestimmtes Unternehmen gelten. Das Wesentliche ist aber, dass wir über ein zentrales Data Ware–house in der Cloud und zugehörige Analytics Tools standardisiert und dennoch individualisierbare Lösungen für die automatisierte Datenerhebung, -verarbeitung und -visualisierung umsetzen. Der Report ist so fast nur ein Nebenprodukt.

Wo liegen die Herausforderungen, die nötigen Daten zu generieren und zu sammeln?

Insbesondere in der Verfügbarkeit von hochwertigen und zuverlässigen Daten. Diese finden wir in unterschiedlichsten Quellsystemen, aus denen wir Datenströme zusammenführen. Die Dateninfrastruktur der Unternehmen ist in der Regel nämlich nur auf finanzielle Daten ausgelegt. Wir integrieren diese und die nicht-finanziellen Kennzahlen in einer Single-Source-of-Truth. Für alle Stakeholder lassen sich dann aus dem zentralen Data Warehouse genau die Informationen auf genau die Weise aufbereiten, wie sie sie für ihre tägliche Arbeit benötigen.

Welche Rolle spielt die Automatisierung und KI sowie ML, auch im Hinblick auf zukünftige Reports?

KI und ML sind hier noch Zukunftsmusik. Meist fehlt es noch an der Basis, der Datengrundlage. Ich halte es für wichtiger, mit bereits vorhandenen Technologien den Prozess der Datenerfassung und -berechnung zu automatisieren. Das schafft echte Erleichterung und damit den entscheidenden Mehrwert.  Wenn wir das geschafft haben und Unternehmen im Alltag mit ihren ESG-Daten ihre Prozesse verbessern, gibt es viele KI-Anwendungen, die dabei unterstützen können. Zum Beispiel lassen sich Stromverbräuche bestimmter Arbeitsgänge mittels KI prognostizieren. Das kann man nutzen, um nachhaltiger zu werden. Für das Reporting selbst ist die Anwendung aber irrelevant.

Werden ERP-Lösungen ausreichen, um nicht-finanzielle Kennzahlen zu eruieren?

ERP-Systeme allein werden absolut nicht ausreichen. Wir müssen die verschiedensten Datenquellen integrieren. Im sozialen Bereich lassen sich aus den HR- und Schulungssystemen oft schon viele Daten automatisiert auslesen. Im Bereich Umwelt können zum Beispiel Einkaufs- und Energiesysteme relevant sein.  Oft gilt es aber auch, nicht direkt erfasste Kennzahlen aus den verfügbaren Daten clever abzuleiten. Ein uns bekannter Kosmetikhersteller misst etwa, wie oft am Tag sich die Schranke am Mitarbeiterparkplatz öffnet, um herauszufinden, wie oft die Mitarbeitenden durchschnittlich ins Büro kommen. Das hat Einfluss auf verschiedene ESG KPIs. Oftmals gibt es aber auch relevante Daten, die kein Unternehmen automatisiert hat: zum Beispiel Korruptionskennzahlen oder Beträge von Strafen. Wir müssen daher immer die unternehmensspezifische Dateninfrastruktur analysieren und auch damit rechnen, dass vereinzelte KPIs manuelle Eingaben erfordern.

Welche Expertise bringen Sie mit?

Im Inform DataLab sind wir seit 15 Jahren dabei, Unternehmen dazu zu befähigen, kompetent mit Daten umzugehen. Diese zu messen, zu speichern, zu analysieren und – ganz wichtig – in die tägliche Entscheidungsfindung einzubetten. Das machen wir mit finanziellen, nicht-finanziellen oder ESG-Daten. Dazu beschäftigen wir sowohl Expert:innen mit der technischen Kompetenz als auch aus dem Bereich Nachhaltigkeit. Denn aktuell wissen Unternehmen meist noch nicht, welche ESG-Kennzahlen sie eigentlich brauchen. Schließlich schaffen wir Transparenz, so dass unsere Kunden wissen, wo sie sich verbessern können und welche Strategie sie dafür verfolgen sollten. Das ist oft ein entscheidender Vorteil.

Wie und durch welche Features, kann Ihre Lösung dabei helfen, eine langfristige Nachhaltigkeitskultur in der Unternehmenskultur zu verankern?

Wir schaffen in einem Data Warehouse und passenden Analytics Tools Transparenz über ESG-Faktoren. Und Transparenz ist der erste Schritt, um Verbesserungen auf den Weg zu bringen, auch im Bereich der Nachhaltigkeit.
Indem wir die Daten an einer zentralen automatisiert konsolidieren und aufbereiten, stehen sie allen Stakeholdern im Unternehmen für ihre täglichen Entscheidungen zur Verfügung. Und zwar genau so, wie es der konkrete Nutzer jeweils benötigt.
Mit unserer Lösung ermöglichen wir Unternehmen, sich wirklich auf die Nachhaltigkeit zu fokussieren und ihre Zeit nicht nur damit zu verbringen, Daten für das ESG Reporting zusammenzusuchen.

Können Simulationen durchgeführt werden, um diverse ESG-Szenarien und ihre Auswirkungen einzuschätzen?

Das ist schon der zweite Schritt. In erster Linie geht es zunächst darum zu identifizieren, über welche ESG-Kennzahlen ein Unternehmen berichten muss. Dann sehen wir, wie wir dafür Daten erheben oder aus verschiedenen Quellen zusammenführen können. Für die meisten Unternehmen wird der Fokus in nächster Zeit hierauf liegen. Natürlich stehen dann aber Dashboards zur Verfügung, mit denen sie in Echtzeit den Überblick behalten können. Die Daten lassen sich dann für Simulationen nutzen. Was verändert sich, wenn eine Photovoltaik-Anlage auf das Dach kommt? Hier gehen wir schon weit über das ESG-Reporting hinaus, aber so wird aus dem Aufwand für das Reporting ein echter Nutzen.

Inwieweit können Sie Unternehmen auf dem Weg hin zum datengetriebenen Unternehmen im Kontext der „Digitalen Transformation“ unterstützen?

Ganz viele Unternehmen sehen Daten nur als Instrument des internen Controllings. Aber sie wissen gar nicht was sie für einen Datenschatz zur Verfügung haben. Es ist immer Bestandteil unserer Beratung, dass wir uns den Wert der Daten, den Datenschatz anschauen. Oft schon haben wir dabei ganz viel Potenzial bei Unternehmen entdeckt und dabei beraten, wie sie damit Geld verdienen können. Die meisten Unternehmen haben noch gar nicht auf dem Schirm, dass sich ihre zusammengeführten Daten anonymisiert auch verkaufen lassen. All das gehört zu unserer Kernkompetenz. Wir verstehen uns als ein Innovationszentrum für Datenwertschöpfung. Wir setzen bereits der grundlegenden Datenstrategie an: Was genau möchte ein Unternehmen wann und wo mit seinen Daten erreichen? Dann finden wir den Weg zur Umsetzung und beraten bei der Projektkoordination und Organisationsentwicklung.

Über den Autor:
Jens Siebertz ist Senior Vice President des INFORM DataLab und Mitglied der Geschäftsleitung der international tätigen INFORM GmbH.
Seit 2003 beschäftigt er sich dort mit den Themenschwerpunkten Datenwertschöpfung, Business Intelligence, Management Reporting, Data Analytics und Controlling.

https://www.inform-datalab.de/

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