Aufbau einer Nachhaltigkeitsanalyse

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">1</span><h2 class="c-blog_head" id="1. Was sind Nachhaltigkeitsanalysen?">Was sind Nachhaltigkeitsanalysen?</h2></div>

In der heutigen Welt, in der Nachhaltigkeit eine immer größere Rolle spielt, sind Nachhaltigkeitsanalysen zu einem entscheidenden Instrument geworden. Sie ermöglichen es Unternehmen und Organisationen, ihre Auswirkungen auf die Umwelt, soziale Verantwortung und wirtschaftliche Nachhaltigkeit zu bewerten. Doch was genau sind Nachhaltigkeitsanalysen und warum sind sie von so großer Bedeutung?

Definition von Nachhaltigkeitsanalysen und warum sie entscheidend sind:

Nachhaltigkeitsanalysen sind der Prozess der Sammlung, Analyse und Bewertung von Daten, um die Leistung eines Unternehmens oder einer Organisation in Bezug auf Umwelt, soziale Verantwortung und wirtschaftliche Nachhaltigkeit zu bewerten. Sie zielen darauf ab, die Auswirkungen auf diese Bereiche zu quantifizieren und zu verstehen.

Warum sind Nachhaltigkeitsanalysen so entscheidend? In einer Zeit, in der Umweltauswirkungen, soziale Gerechtigkeit und wirtschaftliche Stabilität im Mittelpunkt stehen, sind Nachhaltigkeitsanalysen unerlässlich. Sie ermöglichen es Unternehmen, verantwortungsbewusste Entscheidungen zu treffen, um ihre Auswirkungen auf die Umwelt zu minimieren, soziale Probleme anzugehen und wirtschaftliche Stabilität zu fördern.

Einführung in die Konzepte von Umweltauswirkungen, sozialer Verantwortung und wirtschaftlicher Nachhaltigkeit:

Die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) und die European Sustainability Reporting Standards (ESRS) bilden den neuen Rahmen für die Nachhaltigkeitsberichterstattung von Unternehmen in der Europäischen Union. Diese Richtlinie und Standards werden ab dem Geschäftsjahr 2025 für alle großen kapitalmarktorientierten Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitenden, bestimmte Kreditinstitute und Versicherungsunternehmen verpflichtend. Das Ziel ist es die Transparenz und Vergleichbarkeit der Nachhaltigkeitsberichterstattung von Unternehmen zu erhöhen.

Um die CSRD und ESRS vollständig zu verstehen, ist es wichtig, die zugrunde liegenden Konzepte von Umweltauswirkungen, sozialer Verantwortung und wirtschaftlicher Nachhaltigkeit zu verstehen. Die CSRD und ESRS verlangen von Unternehmen, ihre wesentlichen Umweltauswirkungen, soziale und wirtschaftliche Auswirkungen zu identifizieren und zu berichten.

Umweltauswirkungen:

• Auswirkungen einer Organisation auf die natürliche Umwelt
• Beispiele: Treibhausgasemissionen, Wasserverbrauch, Abfallproduktion
• Notwendigkeit der Messung und Überwachung zur Schadensminimierung
• Umfasst Auswirkungen auf Klimawandel, Biodiversität und Ressourcennutzung

Soziale Verantwortung:

• Beiträge einer Organisation zur Gesellschaft
• Enthält Themen wie Arbeitsbedingungen, Menschenrechte, Vielfalt und Inklusion
• Wichtig für das Gewinnen von Vertrauen bei Mitarbeitenden, Kunden und der Öffentlichkeit
• Berücksichtigt Auswirkungen auf Arbeitnehmende, lokale Gemeinschaft und Lieferkette

Wirtschaftliche Nachhaltigkeit:

• Bezug auf Unternehmensführung, Lieferkette und Korruptionsbekämpfung
• Umfasst Auswirkungen auf Finanzlage und Geschäftstätigkeit

Herausforderungen bei der Nachhaltigkeitsberichterstattung:

Die Welt der Nachhaltigkeitsberichterstattung birgt Potenzial und Chancen, jedoch stehen Unternehmen vor herausfordernden Hindernissen. Der erste Schritt in diesem komplexen Umfeld ist das Datenmanagement – eine Art Puzzlespiel, das moderne Tools und Strategien erfordert, um Informationen effizient zu organisieren. Nach der Datensammlung folgt die Herausforderung der Komplexität, wobei fortgeschrittene Analyse-Software und Expertenwissen nötig sind, um Klarheit in einem Labyrinth von Variablen zu schaffen. Die Automatisierungslücke wird mit Tools und Workflow-Management-Systemen überbrückt, um Zeit zu sparen und Genauigkeit zu gewährleisten. Datenqualität ist die vierte Herausforderung, wobei Validierungschecks und Datenaudits Unverzichtbares sind. Abschließend ist Datensicherheit von entscheidender Bedeutung, wobei Maßnahmen wie Verschlüsselung und Zugangskontrollen die Goldwerte der Nachhaltigkeitsdaten schützen.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">2</span><h2 class="c-blog_head" id="2. Die Architektur für Nachhaltigkeitsanalysen">Die Architektur für Nachhaltigkeitsanalysen</h2></div>

Nun, da wir ein solides Verständnis für Nachhaltigkeitsanalysen entwickelt haben, werfen wir einen genaueren Blick auf die Architektur, die erforderlich ist, um diese Analysen effektiv durchzuführen.

Warum ist eine Architektur erforderlich?

Eine klare Architektur ist entscheidend, um Nachhaltigkeitsanalysen erfolgreich durchzuführen. Ohne eine strukturierte Herangehensweise könnten Unternehmen Schwierigkeiten haben, relevante Daten zu sammeln, zu analysieren und zu kommunizieren. Eine Architektur bietet einen Rahmen, der die Prozesse rationalisiert und die Genauigkeit der Ergebnisse verbessert.

Die Bedeutung einer klaren Architektur: Um die Bedeutung einer klaren Architektur für Nachhaltigkeitsanalysen zu verdeutlichen, werfen wir einen Blick auf das beigefügte Schaubild. Am unteren Ende finden wir eine Vielzahl von Datenquellen, die von unstrukturierten bis hin zu strukturierten Daten reichen. Die Herausforderung besteht darin, diese Datenquellen zu integrieren und in einer konsistenten Form nutzbar zu machen.

Die Reifegrade einer Nachhaltigkeitsanalyse-Architektur: Die Architektur zeigt verschiedene Reifegrade, beginnend ganz links mit der Excel-Lösung, die durchgestrichen ist, da manuelle Prozesse fehleranfällig sein können. Ein erster Schritt zur Verbesserung ist die Integration von Daten, wobei ein Data Warehouse bereits eine strukturierte Datensammlung ermöglicht.

Der nächste Reifegrad führt uns in Richtung Automation, wo Elemente wie Planning und Forecasting hinzukommen. Dies erhöht die Effizienz und Genauigkeit der Analyse.

Der höchste Reifegrad ist "Sustainability-driven". Hierbei wird die Architektur vollständig in die Unternehmensstrategie integriert, wobei Aspekte wie Impacts, Opportunities, Risks und Measures berücksichtigt werden. Machine Learning und Simulation sind integrale Bestandteile dieser Stufe.

Zielgruppen der Datenbereitstellung: Schließlich erfolgt die Datenbereitstellung an verschiedene Schlüsselakteure im Unternehmen, darunter der CEO für die Unternehmensführung, der CFO für die Finanzkontrolle und -analyse, die Shareholder für den CSR/ESG-Bericht und der Head of ESG für die Bewertung von Chancen und Risiken im ESG-Bereich.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">3</span><h2 class="c-blog_head" id="3. Die Zielsetzung von Nachhaltigkeitsanalysen">Die Zielsetzung von Nachhaltigkeitsanalysen</h2></div>

Nun begeben wir uns auf eine Reise, die den komplexen Prozess der Umwandlung von Key Performance Indicators (KPIs) in handlungsorientierte Erkenntnisse offenbart. Diese Abbildung ist vertikal in drei deutliche Abschnitte unterteilt, von denen jeder eine entscheidende Rolle in der Verfolgung der Ziele von Nachhaltigkeitsanalysen spielt.

Harmonisierung von Datenformaten und -typen: Auf der linken Seite tauchen wir in den wichtigen Prozess der Harmonisierung von Datenformaten und -typen ein. Hier begegnen wir der Vielfalt der Datenformate, die für die ESG (Umwelt, Soziales und Governance) Berichterstattung relevant werden. Diese Formate reichen von Dokumenten über Vorsysteme bis hin zu Datenquellen aus Streaming und dem Internet der Dinge (IoT). Die Herausforderung besteht darin, die Heterogenität dieser Datentypen durch Harmonisierung in ein standardisiertes Format zu überführen.

Definition und Sammlung von KPIs: Im mittleren Abschnitt beginnt unsere Reise mit der Definition und Sammlung von KPIs. Dies ist der entscheidende Moment, in dem die Relevanz von KPIs aus verpflichtenden Informationen und identifizierten Material-KPIs deutlich wird. Sobald die relevanten KPIs erkannt sind, müssen sie klar definiert werden. Dies beinhaltet die Schaffung eines strukturierten Prozesses innerhalb der Organisation zur Konstruktion dieser KPIs. Der darauffolgende Schritt ist die Initiierung der Datensammlung, die verschiedene Formen annehmen kann, einschließlich manueller, halbautomatischer und automatischer Methoden, die alle auf die single point of truth-Datenbank zulaufen.

Technische und Prozessansichten: Der linke Strom repräsentiert die technische Ansicht und zeigt die Feinheiten von Datenformaten und -typen auf. Im Gegensatz dazu präsentiert der rechte Strom die Prozessansicht und veranschaulicht, wie KPIs in der Organisation definiert und optimiert werden. Diese beiden Perspektiven arbeiten harmonisch zusammen, um die effektive Transformation von Daten in aussagekräftige Erkenntnisse zu gewährleisten.

Datenlagerung für die Analyse: Von der single point of truth-Datenbank aus zeigt ein Pfeil auf das Konzept eines Data Warehouses. Dies ist der Abschnitt, in dem Daten umfassend organisiert und analysiert werden müssen. Das Datenlager dient als Grundlage für die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse, die entscheidend sind, um den ESG-Bericht vorzubereiten und die Nachhaltigkeitsleistung des Unternehmens zu überwachen.

Übersicht über die Architektur für Nachhaltigkeitsanalysen:

Die Architektur für Nachhaltigkeitsanalysen umfasst mehrere Schlüsselkomponenten:

Generelle Anforderungen:

1. Datenbeschaffung: Dieser Schritt beinhaltet die Identifizierung und Sammlung von relevanten Nachhaltigkeitsdaten aus internen und externen Quellen. Dies kann finanzielle Daten, Umweltdaten, soziale Kennzahlen und mehr umfassen.

2. Datenintegration: Nachhaltigkeitsdaten sind oft heterogen und in verschiedenen Formaten verfügbar. Die Integration dieser Daten in eine einheitliche Struktur ist entscheidend, um konsistente Analysen durchzuführen.

3. Datenanalyse: Hier werden statistische und analytische Techniken angewendet, um Muster und Trends in den Daten zu identifizieren. Dies ermöglicht es, Einblicke in die Leistung und Potenziale zur Verbesserung zu gewinnen.

4. Berichterstattung und Kommunikation: Die Ergebnisse der Nachhaltigkeitsanalysen sollten klar und verständlich präsentiert werden, um verschiedene Interessengruppen wie Investoren, Kunden und die Öffentlichkeit zu informieren.

5. Governance und Compliance: Eine angemessene Governance-Struktur stellt sicher, dass Nachhaltigkeitsanalysen korrekt und ethisch durchgeführt werden und den regulatorischen Anforderungen entsprechen.

6. Zukunftsorientierung: Nachhaltigkeitsanalysen sollten auch zukunftsorientiert sein, um Unternehmen bei der langfristigen Planung und Anpassung an sich ändernde Umweltbedingungen zu unterstützen.

Funktionelle Anforderungen:

7. Reporting Capability (Berichterstattungsfähigkeit): Die Architektur sollte in der Lage sein, genaue und relevante Berichte über die Nachhaltigkeitsleistung des Unternehmens zu generieren. Diese Berichte sollten leicht verständlich sein und für alle Stakeholder zugänglich sein.

8. Flexibilität/Integration: Die Nachhaltigkeitsanalyse-Architektur sollte flexibel sein und in der Lage, sich nahtlos mit anderen Systemen und Tools im Unternehmensumfeld integrieren zu können.

9. Data Storytelling (Datenvisualisierung): Die Architektur sollte Daten in einer Weise präsentieren, die Geschichten erzählt und verständliche Einblicke bietet.

10. Skalierbarkeit: Die Architektur sollte skalierbar sein und sich an Änderungen in den Datenvolumina und Analyseanforderungen anpassen können.

11. Hoher Automatisierungsgrad: Die Architektur sollte einen hohen Automatisierungsgrad bieten, um Datensammlung, -verarbeitung und -berichterstellung zu optimieren und die Datenqualität sicherzustellen.

Datenspezifische Anforderungen:

12. Offenheit der Schnittstellenkonnektivität: Die Architektur sollte offen sein und eine nahtlose Integration mit verschiedenen Datenquellen und -anwendungen ermöglichen.

13. Manuelles und automatisches Datenverknüpfen: Die Architektur sollte die Möglichkeit bieten, Daten sowohl manuell als auch automatisch zu verknüpfen, um Datenqualität und Vollständigkeit sicherzustellen.

14. Unterstützung für eine Vielzahl von Datentypen: Die Architektur sollte eine breite Palette von Datentypen unterstützen, um eine umfassende Analyse der Nachhaltigkeitsleistung des Unternehmens zu ermöglichen.

15. Datenqualitätsgates: Die Verwendung von Datenqualitätsgates gewährleistet, dass nur hochwertige Daten in die Nachhaltigkeitsanalyse-Architektur einfließen, um genaue und zuverlässige Berichte zu generieren.

16. Einhaltung von Vorschriften: Die Architektur sollte sicherstellen, dass die generierten Berichte den Anforderungen relevanter Vorschriften und Standards entsprechen.

17. Einfache Einhaltung bei Audits: Die Architektur sollte die Einhaltung von Vorschriften und Standards bei Audits erleichtern und klare Einblicke in die Nachhaltigkeitsleistung bieten.

18. Leistung und Geschwindigkeit der Datenverarbeitung: Die Architektur sollte in der Lage sein, große Datenmengen schnell und effizient zu verarbeiten, um rechtzeitig Einblicke in die Nachhaltigkeitsleistung des Unternehmens zu liefern.

Insgesamt bietet die Architektur für Nachhaltigkeitsanalysen die Möglichkeit, nicht nur die Vergangenheit zu betrachten, sondern auch die Zukunft zu gestalten. Sie ist ein mächtiges Instrument, um verantwortungsbewusste Entscheidungen zu treffen, die das Wohl der Gesellschaft und des Unternehmens gleichermaßen fördern.