Wissenstransfer und Kommunikation mit Data Owner sind das A und O

In diesem Teil unseres ESG-Tagebuchs berichten wir wieder über die Implementierung der IBM Envizi ESG Suite bei der Unternehmensgruppe delta pronatura. Lesen Sie diesmal, vor welchen aktuellen Herausforderungen, Frage- und Problemstellungen wir bei der Bestimmung und Dokumentation fachlicher Aspekte stehen. 

Im letzten Beitrag unseres ESG-Tagebuchs hatte ich kurz über die IBM Envizi Projektmethode gesprochen.  Bei ihr konzentrieren wir uns mit den Nachhaltigkeitsexperten von delta pronatura zu 100 Prozent auf deren fachliche Analyse- und Reporting-Anforderungen, statt mit IT-Experten über Functions & Features zu diskutieren.

Weil das Team schon bereitsteht, möglichst schnell in die Umsetzung starten zu können, binden wir es in den methodischen Ansatz des Projekts ein. Konkret sieht die Methode einige Workshop mit dem Team vor, um alle Kollegen inkl. Management einzubinden und mit der Methode vertraut zu machen. Die Gefahr droht, dass wir in einer späteren Phase erkennen, unnötige viel in falsche Vorbereitungen investiert zu haben, was entweder nicht oder viel später zum Ziel führt. Insbesondere der GAP zwischen Wunsch nach Detailinformation und verfügbaren Daten beschäftigt uns. Merke: nur, was erfasst wird, kann auch analysiert werden! Ein Beispiel: Gewünscht wird die Aufteilung des Energieverbrauchs einer Produktionslinie nach einzelnen Produkten, erfasst wird aber nur der Gesamtverbrauch. Die Aufteilung nach Produkten, etwa prozentual ist zwar nachträglich möglich, wird aber von der Genauigkeit eines womöglich künstlich geschätzten Faktors abhängen.

Aktuell definieren wir die Basis für die „Master Data Matrix“ (MDM), also die Stammdaten für die Auswertung, die digitale Kopie der relevanten Geschäftsprozesse. In diesem Zusammenhang möchte ich auf die Bedeutung des Begriffs der „Dimensionen“ hinweisen. Dieser Blick in die Zukunft hat sich als hilfreich erwiesen, um analytische Lösungen passgenau zu konzipieren. 

Standardbestandteil der Matrix, und im Umfang von Envizi enthalten, sind weiterhin die für das Ausfüllen der jeweiligen Frameworks (in diesem Fall ESRS) notwendigen Strukturen, unter anderem Fragen aus den Vorgaben und die passenden Felder für die Antworten. 

Hier einige Beispielzeilen, die für das Füllen des ESRS Frameworks notwendig sind:
 

Da einige Fachtermini für das Füllen des ESRS-Frameworks mit kundenspezifischen Details wiederkehrend sind, hier die wichtigsten im Überblick:

•  „Locations“: Wir definieren Hierarchien und deren Auswirkungen auf das Reporting und die Analysen, z.B. Firmenstruktur, Geografische Strukturen, Produktlinien, aber auch künstliche Reporting-Strukturen
• „Accounts“, „Account Styles“, „Data Types“ und „Data Type Categories”: Wir spezifizieren zu speichernde Datenpunkte, inkl. der Zuordnung zu Scopes nach GHG.
• „Emission Factors“: Envizi stellt in seiner Anwendung ein umfangreiches Set von vordefinierten Emissionsfaktoren bereit, mit der die Eingaben z.B. in CO²-Äquivalente umgerechnet werden kann, aber nicht für JEDEN Anwendungsfall. Bei delta pronatura ist die Aufnahme von „custom managed factors“ für die Inhaltsstoffe von Reinigungsmitteln relevant. In der Praxis zeigt sich, dass die Beschaffung der notwendigen Information nicht ganz leicht ist.

Envizi bietet eine Vielzahl von vordefinierten Möglichkeiten, die individuell für dieses Projekt ausgewählt werden müssen.