Die deutsche Wirtschaft befindet sich inmitten der digitalen, nachhaltigen Transformation. Environmental, Social und Governance Data (ESG) sind dabei mehr als eine politische Metrik: Sie stehen für die langfristige Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen und des Standorts Deutschland.
In diesem Papier konzentrieren wir uns auf Environmental Data. Im Bereich des Umwelt- und Klimaschutzes kann der nachhaltige, verantwortungsvolle und sparsame Umgang mit Ressourcen häufig mit Kosteneinsparungen gleichgesetzt werden. Gleichzeitig können datengetriebene Prozesse und Maschinelles Lernen bisher undenkbare Produkte und Dienstleistungen ermöglichen, die beispielsweise Emissionen reduzieren. Auf der Kostenseite sind ggf. notwendige Emissionszertifikate zu berücksichtigen.
Sinnvollerweise sollten bei der Betrachtung des Kosten-Nutzen-Verhältnisses Primärdaten besonderes Augenmerk erhalten. Die Erhebung von Primärdaten kann immer dann einen Mehrwert bieten, wenn durch die höhere Genauigkeit im Vergleich zu Sekundärdaten, bessere Entscheidungen getroffen werden können, z. B. bei der Beurteilung, welche Projekte umgesetzt werden und welche nicht.
In diesem Leitfaden wird zum einen diskutiert, wie mit bestehenden oder zukünftigen Compliance-Anforderungen konstruktiv umgegangen werden kann. Gleichzeitig soll an dieser Stelle weder ein Lob noch eine Kritik an politisch oder regulatorisch vorgegebenen Compliance-Anforderungen hinsichtlich der Qualität und Transparenz von ESG-Daten sowie der Reduktion von ESG-Werten erfolgen.