Von Datensilos zur Effizienz: ESG-Datenmanagement in Unternehmen

Die Anforderungen an ESG-Daten steigen: ESG-Prozesse werden komplexer, regulatorische Vorgaben strenger, und Stakeholder erwarten umfassende, auditierbare Berichte. Unternehmen müssen daher präzise ESG-Einblicke liefern – basierend auf Daten aus internen Systemen und externen Quellen entlang der gesamten Wertschöpfungskette.

Doch viele Unternehmen unterschätzen die Kosten und Herausforderungen beim Aufbau eines effizienten ESG-Datenmanagements. ESG-Daten sind über verschiedene Systeme verstreut, Abteilungen arbeiten isoliert, und Führungskräfte verlassen sich noch immer auf Excel-Tabellen – trotz ineffizienter Prozesse.

Der Schlüssel liegt in der Automatisierung und Integration. Mit der richtigen ESG-Software und einer klaren Strategie können Unternehmen Datensilos aufbrechen und ESG-Daten in einen echten Werttreiber verwandeln. 

In diesem Artikel beleuchten wir die zentralen Herausforderungen und zeigen praxisnahe Lösungen für eine effizientere ESG-Datenstrategie.

Herausforderungen und Anforderungen an ESG-Datenmanagement

Die Erfassung und Verwaltung von ESG-Daten stellt Unternehmen vor große Herausforderungen. Fragmentierte Datenquellen, manuelle Prozesse und uneinheitliche Datenstandards erschweren eine effiziente Berichterstattung. Besonders die Integration von Daten aus unterschiedlichen Systemen ist oft zeitaufwendig und fehleranfällig.

Ein gutes ESG-Datenmanagement ist jedoch entscheidend, um eine korrekte und transparente ESG-Berichterstattung zu gewährleisten. Ein effektiver Ansatz hat mehrere Ebenen:

• Datenerfassung: ESG-Daten werden aus internen (z. B. HR-Abteilung) und externen Quellen (z. B. Lieferanten) gesammelt.
• Datenmanagement: Prozesse wie die Modellierung von ESG-Daten, Ziel- und KPI-Definition, Validierung und Governance machen die Daten strukturiert und überprüfbar.
• Strategische ESG-Funktionen: Wesentlichkeitsanalysen, KPI-Dashboards und Benchmarking ermöglichen fundierte Entscheidungen und die Einhaltung von Reporting-Anforderungen.

Die folgende Abbildung veranschaulicht die zentrale Architektur eines effizienten ESG-Datenmanagements und -Reportings. Sie zeigt, dass der Wert der ESG-Funktionen – wie KPI-Dashboards, Wesentlichkeitsanalysen oder Szenarienmodellierung – maßgeblich von der Qualität und Konsistenz der zugrunde liegenden Daten abhängt.

Integration und Strukturierung von ESG-Daten

Ein effizientes ESG-Datenmanagement beginnt mit der Erfassung unterschiedlichster Datenquellen – darunter Umweltkennzahlen, Lieferketteninformationen sowie soziale und finanzielle Daten. Diese gelangen über verschiedene Wege – APIs, Webformulare oder Tabellenimporte – in die Systeme. Ein ESG-Datenhub spielt hierbei eine zentrale Rolle, indem er Datenflüsse koordiniert, Metadaten synchronisiert und eine übergreifende Governance ermöglicht.

Durch ein strukturiertes ESG-Datenmanagement lassen sich Insellösungen vermeiden und eine solide Grundlage für fundierte Entscheidungen sowie eine transparente Berichterstattung schaffen. Erst eine durchgängige Integration und Validierung der ESG-Daten ermöglicht strategische Funktionen wie KPI-Dashboards oder Szenarienmodellierung.

ESG-Entwicklung in Unternehmen

Der Markt für ESG-Reporting entwickelt sich rasant. Dies zeigt nicht zuletzt das erst kürzlich veröffentlichte Vereinfachungs-Omnibus-Paket der EU-Kommission. Unternehmen müssen ihre ESG-Prozesse weiterentwickeln, um den steigenden Transparenzanforderungen gerecht zu werden.

CIOs und Nachhaltigkeitsverantwortliche sollten eng mit Bereichen wie Finanzen, Recht, Compliance und Lieferkette zusammenarbeiten, um eine integrierte ESG-Strategie zu entwickeln. Ziel ist es, existierende Systeme optimal zu nutzen und gezielt ESG-Technologien zu integrieren.

Die folgende Abbildung zeigt den Reifegrad von ESG-Datenmanagement in Unternehmen. Sie verdeutlicht, wie Unternehmen ihre ESG-Berichterstattung von einem manuellen, isolierten und rückblickenden Ansatz hin zu einem integrierten, automatisierten und strategisch wertvollen ESG-Management weiterentwickeln können.

Während Unternehmen mit niedriger ESG-Reife häufig noch auf manuelle Prozesse, Tabellenkalkulationen und jährliche Berichte setzen, ermöglicht eine höhere ESG-Reife eine kontinuierliche, auditierte und datenbankgestützte Berichterstattung. Dies verbessert nicht nur die Datenqualität, sondern auch die analytischen Möglichkeiten: Statt rückblickender Analysen rücken vorausschauende Erkenntnisse in den Fokus, die fundierte Entscheidungen und gezielte Maßnahmen zur ESG-Optimierung unterstützen.

Software-Lösungen für ESG-Datenmanagement

Die zunehmende Bedeutung von ESG-Berichterstattung stellt Unternehmen vor die Herausforderung, große Mengen an ESG-Daten effizient zu erfassen, zu verwalten und zu analysieren. Manuelle Prozesse und fragmentierte Datensilos führen dabei oft zu Fehlern und ineffizienten Abläufen.

Vorteile von ESG-Software

• Automatisierte Datenerfassung: Integration von ESG-Daten aus internen und externen Quellen
• Datenverwaltung und Konsolidierung: Einheitliche Datenhaltung und Qualitätssicherung
• Regelkonforme ESG-Berichte: Erstellung von Berichten gemäß CSRD, GRI, SASB und anderen Standards
• Datenanalyse und Benchmarking: Transparente ESG-Kennzahlen für bessere strategische Entscheidungen
• Reduzierung manueller Prozesse: Unternehmen sparen Zeit und vermeiden Fehler
• Verbesserte Datenqualität: Automatisierte Validierungen erhöhen die Präzision von ESG-Berichten
• Zukunftssicherheit: Flexible ESG-Software passt sich an neue regulatorische Anforderungen an

Identifikation von Datenquellen und bestehenden Managementsystemen

ESG-Daten sind äußerst vielfältig und weit verteilt. Sie werden häufig in mehreren Unternehmenslösungen oder speziellen Einzelsystemen gehostet oder verarbeitet. Daher ist die Identifikation der Datenquelle und aktuellen Datenmanagementsysteme ein zentraler Bestandteil der ESG-Daten.

• Quellsysteme identifizieren – wo entstehen die primären ESG-Daten? Diese können aus unternehmensweiten Systemen wie ERP-Software oder GRC-Software stammen.
• Bestehende Managementsysteme identifizieren – wo werden ESG-Daten aktuell zentralisiert, verwaltet und gesteuert? Dazu zählen spezialisierte Nachhaltigkeitslösungen wie ESG-Reporting- und Managementsoftware oder Software für Kohlenstoffbilanzierung und -management.

Beispiele für Systeme, die ESG-Daten speichern oder verarbeiten, sind in der folgenden Abbildung dargestellt.

Empfehlungen für eine erfolgreiche ESG-Datenstrategie

Um ESG-Daten effizient zu nutzen, brauchen Unternehmen eine klare Strategie:

1. Lückenanalyse durchführen: Regulatorische Vorgaben identifizieren und interne Bedarfe definieren.
2. Bestehende Daten prüfen: Welche ESG-Daten werden bereits erfasst? Wo gibt es Optimierungsbedarf?
3. ESG-Business Case erstellen: Vorteile der ESG-Strategie – sowohl quantitative (Zeitersparnis, reduzierte Audit-Kosten) als auch qualitative (bessere ESG-Performance, höhere Datenzuverlässigkeit) – klar herausarbeiten.
4. Passende ESG-Software evaluieren: Branchenspezifische Anforderungen, IT-Integration, Kosten, Benutzerfreundlichkeit und Skalierbarkeit berücksichtigen.

Fazit: Warum ESG-Datenmanagement?

Manuelle Datenerfassung per Excel-Tabellen ist nicht skalierbar und birgt hohe Fehlerquoten. Eine spezialisierte ESG-Software erleichtert die automatisierte Erfassung, Analyse und Berichterstattung von ESG-Daten und stellt sicher, dass Unternehmen regulatorische Anforderungen erfüllen und strategische Nachhaltigkeitsziele erreichen.

Wichtige Vorteile eines ESG-Datenmodells:

• Erfüllung der ESG-Berichtspflichten auf Unternehmensebene.
• Bessere Entscheidungsgrundlagen durch die Analyse von Umwelt- und Sozialauswirkungen in Echtzeit.
• Zukunftsprognosen zur ESG-Performance unter Berücksichtigung von Wachstumsfaktoren.

Herausforderungen manueller Datenerfassung:

• Unzureichend für komplexe ESG-Anforderungen in Berichterstattung und Compliance.
• Erhöhtes Risiko durch isolierte Datensammlungen, die eine Konsolidierung erschweren.
• Produktivitätsverlust: Nachhaltigkeitsexperten verbringen zu viel Zeit mit Datenerfassung und Validierung, anstatt sich auf strategische Verbesserungen zu konzentrieren.

Da regulatorische Anforderungen zunehmend komplexer werden, benötigen Unternehmen eine ganzheitliche Sicht auf ihre ESG-Performance, um langfristig nachhaltige Geschäftspraktiken zu gewährleisten.

Das ESG-Tool Sunhat ermöglicht es Unternehmen:

• automatisiert ESG-Daten aus verschiedenen Abteilungen, Quellen und von unterschiedlichen Stakeholdern zu sammeln
• Daten für die gesamte Unternehmensgruppe konsolidieren
• eine effiziente Zusammenarbeit mit allen involvierten Mitarbeitenden und Stakeholdern
• ESG-Projekte durch Aufgabenzuweisungen und Review-Schleifen übersichtlich und effizient zu managen
• durch Vorlagen, Templates und Anleitungen regulatorische ESG-Standards, wie die der CSRD, einzuhalten

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