Use Case
Automatisiertes ESG-Reporting

ESG-Reporting ist für viele Unternehmen ein definiertes Pflichtprogramm. Zusätzliche Ressourcen können und sollen dafür nicht aufgebaut werden.

Dies erfordert ein strukturiertes Data-Warehouse mit einer intelligenter Anbindung der relevanten Datenquellen zur automatisierten Erzeugung der Reports.

Herausforderungen

52%
der Unternehmen haben noch kein belastbares Kennzahlensystem zum ESG-Reporting entwickelt

4%
der Unternehmen verfügen über ein eingerichtetes, automatisiertes ESG-Reporting

82%
der Unternehmen, die einer ESG Berichtspflicht unterliegen, streben ein automatisiertes ESG-Reporting an

„Automatisiertes ESG-Reporting“

  1. Auch im Mittelstand gewinnt ESG-Reporting (Environmental, Social, and Governance) zunehmend an Relevanz. Gesetzliche Vorgaben haben den Zeitrahmen für verschiedene Unternehmensgrößen definiert. Unabhängig davon sehen Unternehmen in der aktiven Positionierung und positiven Kommunikation zu diesem Thema Vorteile, wenn sie sich frühzeitig als als nachhaltiges und verantwortungsvoll handelndes Unternehmen präsentieren.
  2. Die Anforderungen sind zu konkretisieren, insbesondere wenn international tätige Unternehmen unterschiedliche Anforderungen in verschiedenen Ländern und Regionen erfüllen müssen.
  3. Die Datenquellen sind unterschiedlich. Daten müssen aus verschiedenen internen und externen Quellen aufwendig zusammengestellt werden. Innerhalb des Unternehmens müssen verschiedene Abteilungen bei der Beschaffung der Daten zusammenarbeiten. Es geht auch darum, einen Single-Point-of-Truth zu definieren.
  4. Es gibt systematische Unterschiede in Datenqualität und Granularität. Die Genauigkeit, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit der Daten kann nur aufwendig geprüft werden.
  5. Das Reporting soll automatisiert, korrekt, vollständig und ohne zusätzlich erforderliche Personalkapazität erfolgen. Dabei ist auch auf Transparenz und Verifizierbarkeit zu achten, da das Reporting im Zweifel von externen Auditoren geprüft werden wird.

Lösungsansatz

  1. Erfassung der Prozesse im Unternehmen in Zusammenarbeit mit den Beteiligten. Anschließende Bewertung und Gegenüberstellung zu Soll-Prozessen sowie Ableitung des Optimierungsbedarfs. Sicherstellung, dass Standardisierung und Harmonisierung hinreichend umgesetzt werden, um eine umfassend nutzbare Datenbasis für das Reporting zu schaffen.
  2. Erarbeitung und Festlegung von Strukturen, Prozessen, Definitionen und Berechnungslogiken. Wirkungsvolle Digitalisierung der Prozesse im Unternehmen, mit besonderem Fokus auch auf die Umsetzung und die Akzeptanz der neuen Strukturen durch die Mitarbeitenden.
  3. Errichtung eines digitalisierten Datenraums. Unterstützung bei Technologieentscheidungen und der Auswahl geeigneter Softwareanbieter. Sicherstellung der Verfügbarkeit der Daten im digitalen Datenraum als Basis für das Reporting, für Business-Intelligence-Anwendungen, Datenmigrationen und Aufsetzpunkte für wirkungsvolle KI-Anwendungen.
  4. Automatisierung des Reporting aus dem Datenraum als eindeutige und einzige Informationsquelle. Hohe Transparenz bei gleichzeitiger Eindeutigkeit der bereitgestellten KPI.
  5. Automatisierte Bereitstellung der KPI für ein effizientes ESG-Reporting.