Expertenleitfaden zur Datenerfassung für die CO₂-Bilanzierung

Effektive Datenerfassung ist das Fundament robuster Umwelt-, Sozial- und Unternehmensführungsstrategien (ESG) in einem zunehmend wettbewerbsintensiven und umweltbewussten Geschäftsumfeld. Datenbasierte Erkenntnisse können Unternehmen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, ihre Abläufe zu optimieren und sich an Nachhaltigkeitszielen auszurichten. 

Dieser Artikel wird die entscheidenden Aspekte der Datenerfassung untersuchen, einschließlich der Bedeutung umfassender Daten, bewährter Verfahren und der Rolle der Technologie bei der Optimierung des Datenmanagements und der Analyse. Wir werden ebenfalls erörtern, wie diese Erkenntnisse genutzt werden können, um bedeutende Fortschritte in Richtung ökologischer Nachhaltigkeit und ESG-Leistung zu erzielen.

Was bedeutet „Datenerfassung“ für die CO₂-Bilanzierung?

Was sind die Herausforderungen bei der Datenerfassung?

Der Datensammelprozess ist oft mit einer Reihe von Herausforderungen verbunden, wie zum Beispiel:

1. Relevante Daten identifizieren: Schwierigkeiten, alle relevanten Datenpunkte, die in einer frühen Phase gesammelt werden sollen, zu identifizieren.
2. Einschränkungen bei der Datenqualität: Es ist schwierig, die Qualität, Genauigkeit und Konsistenz von Emissionsdaten sicherzustellen.
3. Annahmen über Datenperfektion: Die Annahme, dass Klimadaten perfekt sein müssen, um eine erste CO₂-Bewertung zu erstellen, macht die Datenerfassung mühsam und zeitaufwendig. 
4. Einbindung interner Interessengruppen: Emissionsdaten werden oft in Silos über Abteilungen, Regionen, Geschäftseinheiten und Entscheidungsträger hinweg gespeichert, was es für Unternehmen herausfordernd macht, die Daten zu finden und zusammenzuführen.
5. Analoge Daten: Einige Daten müssen möglicherweise weiterhin digital verfügbar sein (z. B. Papierverträge für die Anmietung eines Büros, Papierabrechnungen für Versorgungsleistungen). 
6. Mangel an Teamressourcen: Daten zu Scope 3-Emissionen erfordern voraussichtlich die Einbindung mehrerer Abteilungen wie Einkauf, Forschung & Entwicklung, Produktion und Marketing. Es kann herausfordernd sein, ein Team zu bilden, das all diese Informationen zusammenführt.‍
7. Erfassung von Scope-3-Emissionen: Die Daten zu Scope-3-Emissionen sind am schwierigsten zu erheben, da sie von externen Interessengruppen und Lieferanten abhängen. Es handelt sich zudem um den wichtigsten Scope, da er 90% des CO₂-Fußabdrucks eines Unternehmens ausmacht.

Welche Vorteile bietet eine präzise Datenerfassung?

Das Sammeln umfassender und zuverlässiger Daten ist der erste Schritt, um die Umweltwirkungen eines Unternehmens zu verstehen und eine starke ESG-Strategie zu entwickeln. Diese Daten ermöglichen es Organisationen, Folgendes zu erreichen:

Informierte Entscheidungsfindung und Risikomanagement

Umfassende Emissions- und ESG-Daten bieten wertvolle Einblicke in die Umwelt­risiken eines Unternehmens und ermöglichen fundiertere Entscheidungen sowie Strategien im Risikomanagement. Ein Bericht des Weltwirtschaftsforums identifizierte den Klimawandel und Umwelt­risiken als die wahrscheinlichsten und bedeutendsten globalen Risiken im kommenden Jahrzehnt.

Einhaltung von Vorschriften und Berichterstattungsstandards

Da Regierungen und Aufsichtsbehörden strengere Umwelt- und ESG-Anforderungen auferlegen, ist eine umfassende Datenerfassung für Unternehmen unerlässlich, um die Einhaltung der Vorschriften und Berichtsstandards zu gewährleisten. Darüber hinaus benötigen Organisationen, die sich freiwillig zu Initiativen wie dem Pariser Klimaabkommen, der Science-Based Targets Initiative (SBTi) oder der Task Force on Climate-related Financial Disclosures (TCFD) verpflichtet haben, diese Daten, um ihren Fortschritt und die Einhaltung dieser Verpflichtungen nachzuweisen.

Transparenz und das Engagement der Stakeholder verbessern

Transparente Datenberichterstattung hilft Unternehmen, Vertrauen bei den Stakeholdern, einschließlich Investoren, Kunden und Mitarbeitern, aufzubauen. Sie ermöglicht es Organisationen auch, auf die wachsende öffentliche Nachfrage nach mehr Unternehmensverantwortung und Engagement für Nachhaltigkeit zu reagieren. So sind beispielsweise 94 % der Verbraucher eher bereit, einem Unternehmen treu zu bleiben, das transparent über seine ökologischen und sozialen Auswirkungen ist.

Best Practices zur Erfassung und Kartierung von Emissionsdaten 

Das Verständnis von Datenlücken

Datenlücken treten auf, wenn keine genauen, relevanten oder vollständigen Informationen über die Emissionen und die ESG-Leistung eines Unternehmens vorliegen. Mehrere Faktoren, darunter fragmentierte Datenspeicherung, veraltete Systeme, unzureichende Überwachung und Berichterstattung sowie das Fehlen standardisierter Kennzahlen, können diese Lücken verursachen. Laut einem Bericht von KPMG stellen nur 25 % der Unternehmen umfassende Nachhaltigkeitsdaten in ihren Jahresberichten zur Verfügung. Dies unterstreicht die Notwendigkeit für Unternehmen, bewährte Praktiken zur Identifizierung und Schließung von Datenlücken zu übernehmen.

Datenlücken identifizieren und schließen

1. Klare Ziele und Vorgaben festlegen: 

Das Setzen klarer Ziele und Vorgaben zur Emissionsreduktion kann Ihre Datenerfassungsbemühungen leiten und sicherstellen, dass Sie sich auf die relevantesten und wirkungsvollsten Bereiche konzentrieren. Richten Sie Ihre Ziele an internationalen Standards aus, wie der Science Based Targets Initiative (SBTi) oder den Zielen für nachhaltige Entwicklung (SDGs) der Vereinten Nationen.

2. Datenerfassung und Reporting standardisieren:

Übernehmen Sie standardisierte Datenerfassungs- und Berichtssysteme, wie die Standards der Global Reporting Initiative (GRI), die Standards des Sustainability Accounting Standards Board (SASB) oder die Empfehlungen der Task Force on Climate-related Financial Disclosures (TCFD). Dies wird die Konsistenz, Vergleichbarkeit und Genauigkeit der Daten verbessern.

3. Implementieren Sie robuste Datenmanagementsysteme:

Investieren Sie in Datenmanagementsysteme, die eine zentrale Datenspeicherung, einfachen Zugriff und nahtlose Integration mit anderen Systemen ermöglichen. Laut einer Studie von Deloitte erkennen 84 % der Unternehmen die Bedeutung digitaler Tools für das ESG-Datenmanagement an.

4. Zusammenarbeit mit Lieferanten und Stakeholdern: 

Engagieren Sie sich mit Lieferanten und Stakeholdern, um Daten zu den Scope 3-Emissionen und anderen relevanten ESG-Informationen zu erhalten. Der Aufbau starker Beziehungen und Kommunikationskanäle kann die Daten­genauigkeit und -vollständigkeit verbessern. Überwachen Sie den Fortschritt und überprüfen Sie regelmäßig: Überwachen und überprüfen Sie regelmäßig Ihre Datenerfassungsprozesse, um aufkommende Datenlücken und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren. Kontinuierliche Verbesserung ist entscheidend, um genaue und aktuelle Emissions- und ESG-Daten aufrechtzuerhalten.

5. Schulungen und Unterstützung bereitstellen: 

Stellen Sie sicher, dass Ihre Mitarbeiter die notwendige Schulung und Unterstützung erhalten, um Emissions- und ESG-Daten effektiv zu erfassen, zu verwalten und zu analysieren. Der Ausbau interner Kapazitäten führt zu genaueren und zuverlässigeren Daten. Die Identifizierung und Schließung von Datenlücken ist entscheidend für die effektive Erfassung von Emissions- und ESG-Daten. Durch die Annahme bewährter Praktiken und die Nutzung von Branchenstandards sowie digitalen Werkzeugen können Unternehmen die Genauigkeit, Vollständigkeit und Relevanz ihrer Daten verbessern und somit den Weg für informierte Entscheidungen und wirkungsvolle Nachhaltigkeitsinitiativen ebnen.

Eine effektive Datenerfassung ist das Fundament effektiver Dekarbonisierungsstrategien in einer zunehmend wettbewerbsorientierten und umweltbewussten wirtschaftlichen Landschaft. Unternehmen, die die notwendigen Schritte unternehmen, um sicherzustellen, dass sie über robuste Datenerfassungsprozesse verfügen, werden in der Lage sein, datengestützte Erkenntnisse zu gewinnen; dies hilft den Unternehmen, informierte Entscheidungen zu treffen, ihre Abläufe zu optimieren und sich an ihren Nachhaltigkeitszielen auszurichten. 

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