Warum eine Datenstrategie für ESG entscheidend ist

In der sich entwickelnden Landschaft der Unternehmensverantwortung ist ein entscheidender, aber manchmal übersehener Hebel, den Finanzinstitute in ihrer Umwelt-, Sozial- und Governance-(ESG)-Strategie nutzen müssen, Daten.

Strategisches Datenmanagement ist entscheidend, um ESG-Ziele erfolgreich umzusetzen. Finanzinstitute, die ihre ESG-Datenstrategie an externen Richtlinien und Marktstandards ausrichten und gleichzeitig ihre internen Prozesse und operativen Methoden verfeinern, können ihren Einfluss auf Menschen, den Planeten und die Profitabilität beeinflussen.

Ein effektives Datenmanagement ist jedoch für sich genommen eine Herausforderung. Kommen ESG-Ziele hinzu, brauchen viele Unternehmen Hilfe, um ihren Weg zu finden. „Datenstrategie für ESG: Nutzung von Daten zur Erreichung Ihrer Nachhaltigkeitsziele“, ein exklusiver Bericht auf Mastercard Business Intelligence, untersucht, wie Unternehmen effektives Datenmanagement in ihre ESG-Roadmap integrieren sollten, und skizziert Lösungen für vier unterschiedliche Herausforderungen. Zunächst ist es wichtig zu verstehen, warum Datenmanagement für ESG von Bedeutung ist.

Effektives Datenmanagement und Analysen helfen Finanzinstituten (FIs), Nachhaltigkeit in ihre Kerngeschäftspraktiken zu integrieren, wodurch sie in der Lage sind:

• ESG-Chancen und -Ziele identifizieren und bewerten
• Risiko managen
• Priorisieren Sie Initiativen und Ressourcenzuteilung
• Messen und überwachen Sie ihre ESG-Performance
• Ihre Bemühungen transparent an Stakeholder kommunizieren
• Ihre Prozesse kontinuierlich verbessern und so ihre langfristige Nachhaltigkeit, Anpassungsfähigkeit und Wirkung sichern

Eine gut durchdachte Datenstrategie ermöglicht es Finanzinstituten, Nachweise und Transparenz über die von ihnen gesammelten Daten zu liefern und ihre Einhaltung der ESG-Standards gegenüber Investoren und Stakeholdern zu validieren.

Es reduziert auch das Risiko des „Greenwashings“, das den Ruf der Organisation potenziell schädigen und sich auf Kunden, Lieferanten, Investoren und Aufsichtsbehörden auswirken könnte.

Darüber hinaus fördert eine robuste Datenstrategie Disziplin und erleichtert die genaue Überwachung von ESG-Maßnahmen durch automatisiertes Tracking wichtiger Leistungsindikatoren. In einem qualitativ hochwertigen Datenumfeld ist es möglich, statistische Modelle zu erstellen, die ESG-Performance-Scores und detaillierte Einblicke in die Ergebnisse liefern. Ein Unternehmen könnte eine hohe Punktzahl erhalten, wenn es im Laufe der Zeit Verbesserungen bei verschiedenen ESG-Faktoren aufzeigt, darunter die Reduzierung von Treibhausgasemissionen, die Verbesserung des Mitarbeiterwohls und der Kundenzufriedenheit oder die Stärkung der Unternehmensführung und der ethischen Entscheidungsfindung.

Darüber hinaus umfassen die wichtigsten peripheren Herausforderungen, die von Unternehmen bei der Integration von ESG-Daten in die Organisationsstruktur und Datenarchitektur eines Unternehmens identifiziert wurden:

Organisationssilos führen oft zu unzusammenhängenden Prozessen und einer fragmentierten Datenarchitektur, die keine Synergien über ESG-Anwendungsfälle hinweg ermöglicht. Obwohl eine gewisse Redundanz unvermeidbar sein mag, gibt es oft erhebliche Überschneidungen bei den Datenbedürfnissen.

Effektive ESG-Daten-Governance erfordert einen koordinierten und zentralisierten Ansatz über mehrere Stakeholder hinweg. Organisationen sollten die funktionsübergreifende Zusammenarbeit fördern, die Barrieren funktionaler Silos verringern und sicherstellen, dass diverse Teams auf gemeinsame ESG-Ziele hinarbeiten.

Ein enger Fokus auf Einfachheit und Standardisierung kann die Abstimmung mit bestehenden Geschäfts- und IT-Prozessen erschweren oder verhindern. Allerdings schafft ein zu starkes Festhalten an älteren Prozessen unnötige Komplexität und kann das ESG-Daten-Governance-Modell behindern.

Die Umsetzung kontinuierlicher Verbesserungen bei aktiver Einbindung der Stakeholder kann Organisationen helfen, nicht in Prozessfallen zu tappen.

Auch wenn es wie eine ausreichende kurzfristige Lösung erscheinen mag, birgt das Hinauszögern der Integration notwendiger neuer Komponenten in eine komplexe Architektur ein operatives Risiko auf mittel- bis langfristige Sicht.

Neue regulatorische und geschäftliche ESG-Erfordernisse bieten Banken die Möglichkeit, ihr bestehendes Enterprise-Architecture-Framework zu überarbeiten. Während der Widerstand gegen IT-Upgrades erheblich sein kann, können die Darstellung der Vorteile neuer Systeme durch Pilotprojekte und das Erleichtern von Übergängen durch Mitarbeiterschulungen Bedenken ausräumen.

Ein spezialisiertes Verständnis von Richtlinien, Standards und Abstimmung kann bei der Datenerfassung, Berichterstattung, Kapitalallokation, Risikorahmen und Emissionskonformität helfen.

Unternehmen können entweder Spezialisten einstellen oder intern eine Kultur des kontinuierlichen Lernens pflegen, wobei sie oft von externen Branchenforen und Partnerschaften profitieren.

Erfahren Sie, wie Sie eine effektive ESG-Datenstrategie entwickeln in „Datenstrategie für ESG: Daten nutzen, um Ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen“ exklusiv auf Mastercard Business Intelligence (MBI).  ist eine einheitliche Plattform, die einzigartige Daten, fortschrittliche Analysen und Expertenwissen integriert, um Nutzern zu helfen, Markttrends zu antizipieren, die Portfolio-Performance zu verbessern, die Resilienz zu stärken und eine wirkungsvolle Verbraucherstrategie zu fördern.  Entdecken Sie MBI, um zu sehen, wie die umsetzbaren Einblicke der Plattform intelligentere Echtzeit-Entscheidungen für Ihre Organisation vorantreiben können.