Die Herausforderung von isolierten ESG-Daten: Wie man Daten in einem zentralen System zusammenführt

Unternehmen stehen heute vor einer enormen Aufgabe: ESG-Daten (Environmental, Social, Governance) aus fragmentierten Quellen zu konsolidieren, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen und nachhaltige Entscheidungen zu treffen. Doch isolierte Datensilos, manuelle Prozesse und uneinheitliche Standards machen dies zur Mammutaufgabe.

In diesem Beitrag zeigen wir, welche Datenquellen besondere Herausforderungen bergen und wie ein strukturierter Ablaufplan mit AEP Solution4 die Konsolidierung ermöglicht.

 

Die Vielfalt der ESG-Datenquellen und ihre Herausforderungen 

ESG-Daten stammen aus heterogenen Quellen, die jeweils spezifische Eigenheiten aufweisen:

 

1. Interne Unternehmenssysteme (ERP, HR, Produktion)

• Herausforderung: Daten zu Energieverbrauch, Materialeinsatz oder Mitarbeiter-Diversity liegen oft in separaten Systemen wie SAP, Infor, Diamant, Oracle oder lokalen Datenbanken vor. Beispielsweise sind Produktionsdaten in ERP-Systemen häufig nicht mit Nachhaltigkeitskennzahlen verknüpft.
• Besonderheit: Hohe Granularität, aber mangelnde Harmonisierung zwischen betriebswirtschaftlichen und ökologischen Metriken.

 

2. Externe Lieferketten-Daten

• Herausforderung: Scope-3-Emissionen (indirekte Emissionen aus Lieferanten) erfordern die Integration von Daten aus unterschiedlich digitalisierten Quellen – von Excel-Tabellen bis zu proprietären Plattformen.
• Besonderheit: Schlechte Datenqualität und unregelmäßige Aktualisierungszyklen erschweren die Konsistenz.

 

3. Regulatorische und öffentliche Datenbanken

• Herausforderung: EU-Taxonomie, CSRD oder CBAM erfordern die Einbindung von Referenzdaten aus behördlichen Quellen, die sich häufig in Format und Aktualität unterscheiden.
• Besonderheit: Statische CSV-Dateien oder PDF-Berichte müssen dynamisch in Analysen einfließen.

 

4. ESG-Ratingagenturen und Drittanbieter

• Herausforderung: Ratings von MSCI, Sustainalytics oder CDP basieren auf uneinheitlichen Methodologien, was Vergleiche erschwert.
• Besonderheit: Datenlücken bei Nischenbranchen oder KMUs erfordern Schätzungen und manuelle Nacharbeit.

 

5. IoT-Sensoren und Echtzeitdaten

• Herausforderung: Energieverbrauchsdaten aus Smart Metern oder Produktionsmaschinen liegen oft in rohen, unstrukturierten Formaten vor.
• Besonderheit: Hohe Datenvolumina erfordern leistungsstarke Verarbeitungstools.

 

Ablaufplan für die zentrale ESG-Datenintegration mit AEP Solution4

 

Schritt 1: Datenquellen-Assessment

Analyse: Identifikation aller relevanten Datenquellen und ihrer Formate (ERP, Lieferanten-APIs, IoT-Streams)

Priorisierung: Fokus auf kritische Daten für CSRD- und Taxonomie-Compliance

 

Schritt 2: Systemintegration

ERP-Anbindung: Direkte Synchronisation mit SAP, Infor, Diamant, Oracle & Co. via vordefinierter Connector

API-Integration: Automatisierter Abgleich von Lieferantendaten und regulatorischen Quellen

 

Schritt 3: Datenstandardisierung

Harmonisierung: KI-basierte Bereinigung von Excel- und PDF-Daten

Metriken-Mapping: Zuordnung lokaler Kennzahlen zu globalen Standards (GRI, SASB)

 

Schritt 4: Automatisierte Qualitätssicherung

Validierung: Echtzeitprüfung auf Vollständigkeit und Plausibilität

Audit-Trails: Dokumentation der Datenherkunft für Compliance-Prüfungen

 

Schritt 5: Zentrale Datenmodellierung

Single Source of Truth: Zusammenführung in einheitlichem Datenmodell (CO₂-Fußabdrücke, Diversitätskennzahlen)

Dynamische Simulationen: Auswirkungsanalysen von Produktionsänderungen auf ESG-KPIs

 

Schritt 6: Reporting & Optimierung

Automatisierte Berichte: Generierung von CSRD-Vorlagen mit Taxonomie-Checks

KI-gestützte Insights: Identifikation von Reduktionspotenzialen bei Scope-3-Emissionen

 

AEP Solution4: Die Brücke zwischen Datenchaos und Klarheit

AEP Solution4 adressiert diese Herausforderungen durch eine vollintegrierte Plattform, die ESG-Daten harmonisiert, automatisiert und analysierbar macht:

 

1. Nahtlose Integration interner und externer Quellen

• ERP-Anbindung: Direkte Synchronisation mit SAP, Microsoft Dynamics und anderen ERP-Systemen, um Materialflüsse, Energieverbrauch und Kostenstellen zu verknüpfen.
• KI-gestützte Datenharmonisierung: Machine-Learning-Algorithmen bereinigen und standardisieren Lieferantendaten, um Scope-3-Emissionen präzise abzubilden.
• API-Schnittstellen: Automatisierter Abgleich mit externen Quellen wie Eurostat oder CDP, um regulatorische Referenzdaten einzupflegen.

 

2. Zentrale Datenmodellierung für Transparenz

• Triple-Bottom-Line-Ansatz: Wirtschaftliche, ökologische und soziale Daten werden in einem einheitlichen Modell zusammengeführt – von der Produkt-CO₂-Bilanz (PCF) bis zu Diversitätskennzahlen.
• Dynamische Simulationen: Änderungen in der Produktion wirken sich in Echtzeit auf CO₂-Fußabdruck und Finanzkennzahlen aus.

 

3. Automatisierte Compliance und Reporting

• CSRD/ESRS-Vorlagen: Vordefinierte Berichtsstrukturen für die EU-Berichtspflichten, inklusive automatischer Mapping-Logik für NACE-Codes und Taxonomie-Kriterien.
• Audit-Trails: Nachvollziehbare Datenherkunft und Prüfpfade für externe Assurance gemäß CSRD.

 

4. Skalierbare Analyse bis auf Produktebene

• Product Carbon Footprint (PCF): Berechnung des CO₂-Fußabdrucks für komplexe Produkte wie Industrieanlagen – inklusive aller Komponenten und Lieferkettenstufen.
• Datenanreicherung: Ergänzung interner Daten durch externe Quellen wie EcoInvent oder öffentliche Emissionsdatenbanken.

 

Praxisbeispiel: Von der Datensammlung zur strategischen Entscheidung 

Ein Automobilzulieferer nutzt AEP Solution4, um:

1. Produktionsdaten aus dem ERP mit Energieverbrauchssensoren zu verknüpfen.
2. Lieferantendaten via KI zu harmonisieren und Scope-3-Emissionen zu berechnen.
3. Automatisch CSRD-Berichte zu generieren und Taxonomie-Konformität zu prüfen.
4. Szenarien zu simulieren: Wie wirkt sich ein Wechsel zu Recycling-Aluminium auf CO₂-Bilanz und Produktionskosten aus?

Ergebnis: 20 % weniger manueller Aufwand, 30 % schnellere Reporting-Zyklen und fundierte Investitionsentscheidungen für Kreislaufwirtschaftsprojekte.

 

Fazit: ESG-Daten als strategischer Hebel 

Isolierte ESG-Daten sind kein Schicksal – mit einer zentralen Plattform wie AEP Solution4 transformieren Unternehmen Datensilos in handlungsrelevante Erkenntnisse. Durch die Integration aller Quellen, automatisierte Prozesse und tiefgehende Analysen entsteht nicht nur Compliance, sondern ein echter Wettbewerbsvorteil.

Sind Sie bereit, Ihre ESG-Datenstrategie zu vereinheitlichen? Kontaktieren Sie uns und entdecken Sie, wie AEP Solution4 Ihre Nachhaltigkeitsziele beschleunigt.