Fast jede Organisation, die mit Nachhaltigkeitsdaten beginnt, beginnt bei CO2. Nicht weil eine Richtlinie diese Reihenfolge vorschreibt, sondern weil CO2 das Thema ist, für das die meisten fertigen Berechnungsmethoden existieren, die meisten externen Benchmarks verfügbar sind und die meisten Softwareanbieter ein Dashboard bereitstehen haben. Energieverbrauch, Brennstoff, Fahrzeugflotte, das sind Zahlen, die oft schon irgendwo für einen anderen Zweck erfasst sind, meist die Rechnungsstellung. Sie wurden wiederverwendet, nicht erhoben.
Das macht CO2 zum einfachsten Thema, um etwas zu zeigen, nicht zum vollständigsten. Soziale Daten, Ketteninformationen und Biodiversitätsindikatoren haben selten eine vergleichbare Infrastruktur. Dort gibt es keine Rechnung, die die Antwort schon enthält. Wer nur auf CO2 schaut, sieht also einen Bruchteil der Datenlandschaft und zieht daraus manchmal den Schluss, dass der Rest auch schon in Ordnung kommt. Das ist nicht festgestellt, sondern angenommen.
Eine CO2-Zahl, die mit einem externen Benchmark übereinstimmt, ist kein Beweis dafür, dass die zugrunde liegenden Daten überprüfbar sind. Die Zahl kann aus einer Tabelle stammen, die eine einzige Person verwaltet, mit einem Umrechnungsfaktor, den niemand mehr auf die Quelle zurückführen kann. Sie stimmt, bis diese Person im Urlaub ist oder das Unternehmen verlässt. Das ist ein anderes Problem als die Zahl selbst: Es ist eine Frage der Eigentümerschaft und Herkunft, nicht der Rechenkunst. Wie diese Eigentümerschaft standardmäßig festgehalten wird, ist beschrieben in wer liest Ihr Datenpunktregister, wenn Sie nicht mehr da sind.
Der Scan, den wir entwickeln, betrifft nicht die CO2-Zahl selbst. Er betrifft die Frage, woher diese Zahl kommt, wer sie liefert, welche Bearbeitungen sie durchläuft, bevor sie in einem Bericht steht, und welche Kontrolle darüber besteht. Das nennen wir Lineage: den Weg vom Quellsystem zur Berichtszeile, pro Datenpunkt. Für CO2 lässt sich dieser Weg oft noch rekonstruieren, weil die Quelle meist eine Rechnung oder ein Zählerstand ist. Für andere Themen ist dieser Weg häufiger unklar, und genau dort liegen die Risiken, die ein CO2-Dashboard nicht zeigt.
Die Annahme, dass sich ein CO2-Ansatz auf andere Themen übertragen lässt, stimmt teilweise. Die Struktur — Datenpunktregister, Herkunft, Eigentümerschaft, Qualitätsregel — ist für jedes Thema gleich. Aber die Datenquellen sind es nicht. Eine Mitarbeiterbefragung hat eine andere Fehleranfälligkeit als eine Energierechnung. Ein Lieferantenfragebogen hat eine andere Aktualisierungsfrequenz als ein Zählerstand. Wer den CO2-Prozess eins zu eins auf soziale oder Ketten-Indikatoren übertragt, stößt auf Lücken, die bei CO2 nicht bestanden, schlicht weil dort keine vergleichbare Quelle existiert.
Das ist auch der Grund, warum ein Tool, das auf CO2-Berichterstattung ausgerichtet ist, nicht automatisch für den Rest des Themas funktioniert. Ob eine Organisation dafür bereit ist, hängt nicht vom Tool ab, sondern davon, wie viel bereits über Quellen, Eigentümer und Kontrollpunkte festgehalten ist. Wie diese Reife zu messen ist, wird ausgeführt in was ist Datenreife und wie messen Sie sie. Für alle, die denken, dass Tabellen der Kern des Problems sind: Das ist ein Missverständnis, das gesondert behandelt wird in warum Tabellen nicht das Problem sind, denn das Problem liegt selten im Dateiformat und häufiger im Fehlen einer festgehaltenen Herkunft.
Sobald ein Wirtschaftsprüfer oder Assurance-Anbieter hinzukommt, wird der Unterschied zwischen einem guten CO2-Dashboard und einem guten Datenpunktregister sofort sichtbar. Assurance fragt nicht nach der Endzahl, sondern nach dem Weg dorthin: welche Quelle, welche Bearbeitung, welche Kontrolle. Eine CO2-Zahl, die stimmt, aber nicht nachvollziehbar ist, ist für Assurance genauso problematisch wie eine Zahl, die noch nicht stimmt. Wie diese Überprüfbarkeit pro Datenpunkt aufgebaut wird, ist beschrieben in wie machen Sie ESG-Daten überprüfbar für Assurance. Diese Arbeit ist für CO2 oft schon teilweise erledigt, genau weil dort bereits Infrastruktur bestand. Für den Rest der Berichterstattung muss sie meist noch beginnen.
Diese Vorgehensweise bestimmt nicht, welches Thema eine Organisation zuerst angehen sollte, und sagt nichts darüber aus, ob CO2 inhaltlich das wichtigste Thema ist. Das ist eine andere Entscheidung, mit anderen Erwägungen. Was der Scan wohl leistet, ist Klarheit über den Zustand der Daten hinter jedem Thema einzeln zu schaffen, sodass eine Entscheidung über die Reihenfolge auf dem beruht, was bereits vorliegt, und nicht auf dem, was am einfachsten zu zeigen war. Wer diesen Weg in Betracht zieht, kann sich für die Warteliste anmelden; der Scan befindet sich in der Entwicklung und wird noch nicht als fertiges Produkt angeboten. Was sich ändert, sobald die Lineage für ein Thema einmal festgelegt ist, ist beschrieben in was ändert sich, sobald die Lineage einmal steht.
Das Kartieren von Datenpunkten, Quellen und Eigentümerschaft ist teilweise Handarbeit, und teilweise Arbeit, die sich beschleunigen lässt, sobald die Struktur einmal steht: das Erkennen von Mustern in Quellen, das Ausfüllen von Standardfeldern, das Erkennen fehlender Verknüpfungen. Welcher Teil dieser Arbeit sich an KI übertragen lässt und welcher Teil Menschenwerk bleibt, ist genau das, worauf der Werkscan von FTE TO AI eine Antwort gibt, pro Aufgabe berechnet.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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