Bijna elke organisatie die met duurzaamheidsdata begint, begint bij CO2. Niet omdat een richtlijn dat voorschrijft in die volgorde, maar omdat CO2 het onderwerp is waarvoor de meeste kant-en-klare rekenmethodes bestaan, de meeste externe benchmarks beschikbaar zijn en de meeste software-leveranciers een dashboard hebben klaarstaan. Energieverbruik, brandstof, wagenpark, dat zijn cijfers die vaak al ergens geregistreerd staan voor een ander doel, meestal de facturatie. Ze zijn hergebruikt, niet verzameld.
Dat maakt CO2 het makkelijkste onderwerp om te tonen, niet het meest complete. Sociale data, keteninformatie en biodiversiteitsindicatoren hebben zelden een vergelijkbare infrastructuur. Daar bestaat geen factuur die het antwoord al bevat. Wie alleen naar CO2 kijkt, ziet dus een fractie van het datalandschap en trekt daaruit soms de conclusie dat de rest ook wel op orde komt. Dat is niet vastgesteld, het is aangenomen.
Een CO2-getal dat klopt met een externe benchmark is geen bewijs dat de onderliggende data controleerbaar is. Het getal kan uit een spreadsheet komen die één persoon beheert, met een omrekenfactor die niemand meer kan herleiden naar de bron. Het klopt, tot die persoon met vakantie is of vertrekt. Dat is een ander probleem dan het cijfer zelf: het is een vraag over eigenaarschap en herkomst, niet over rekenkunde. Hoe dat eigenaarschap standaard wordt vastgelegd, staat beschreven in wie leest uw datapuntregister als u er niet meer bent.
De scan die wij bouwen, gaat niet over het CO2-cijfer zelf. Die gaat over de vraag waar dat cijfer vandaan komt, wie het aanlevert, welke bewerkingen erop plaatsvinden voordat het in een rapport staat, en welke controle daarop bestaat. Dat noemen we lineage: de route van bronsysteem naar rapportregel, per datapunt. Voor CO2 is die route vaak nog te reconstrueren, omdat de bron meestal een factuur of meterstand is. Voor andere onderwerpen is die route vaker onduidelijk, en dat is precies waar de risico's zitten die een CO2-dashboard niet toont.
De aanname dat een CO2-aanpak zich laat kopiëren naar andere onderwerpen, klopt gedeeltelijk. De structuur — datapuntregister, herkomst, eigenaarschap, kwaliteitsregel — is hetzelfde voor elk onderwerp. Maar de databronnen zijn dat niet. Een medewerkersenquête heeft een andere foutgevoeligheid dan een energiefactuur. Een leveranciersvragenlijst heeft een andere actualisatiefrequentie dan een meterstand. Wie het CO2-proces een-op-een kopieert naar sociale of keten-indicatoren, loopt tegen hiaten aan die bij CO2 niet bestonden, simpelweg omdat daar geen vergelijkbare bron is.
Dit is ook waarom een tool die is ingericht op CO2-rapportage niet automatisch werkt voor de rest van het onderwerp. De vraag of een organisatie daar klaar voor is, hangt niet af van de tool maar van hoeveel al is vastgelegd over bronnen, eigenaars en controlepunten. Hoe die gereedheid te meten is, wordt uitgewerkt in wat is datavolwassenheid en hoe meet u die. Voor wie denkt dat spreadsheets de kern van het probleem zijn: dat is een misvatting die apart wordt behandeld in waarom spreadsheets niet het probleem zijn, want het probleem zit zelden in het bestandsformaat en vaker in het ontbreken van een vastgelegde herkomst.
Zodra een accountant of assurance-provider aansluit, wordt het verschil tussen een goed CO2-dashboard en een goed datapuntregister meteen zichtbaar. Assurance vraagt niet naar het eindcijfer, maar naar de weg daarnaartoe: welke bron, welke bewerking, welke controle. Een CO2-cijfer dat klopt maar niet is te herleiden, is voor assurance net zo problematisc als een cijfer dat nog niet klopt. Hoe die controleerbaarheid per datapunt wordt opgebouwd, staat beschreven in hoe maakt u esg-data controleerbaar voor assurance. Dat werk is voor CO2 vaak al deels gedaan, precies omdat er al infrastructuur bestond. Voor de rest van de rapportage moet het meestal nog beginnen.
Deze werkwijze bepaalt niet welk onderwerp een organisatie het eerst moet aanpakken, en zegt niets over of CO2 inhoudelijk het belangrijkste onderwerp is. Dat is een andere keuze, met andere overwegingen. Wat de scan wel doet, is helderheid geven over de staat van de data achter elk onderwerp afzonderlijk, zodat een keuze voor volgorde gebaseerd is op wat er al staat en niet op wat het makkelijkst te tonen was. Wie dat traject overweegt, kan zich aanmelden voor de wachtlijst; de scan is in ontwikkeling en wordt nog niet aangeboden als afgerond product. Wat er verandert zodra de lineage voor een onderwerp eenmaal is vastgelegd, staat beschreven in wat verandert er als de lineage eenmaal staat.
Het in kaart brengen van datapunten, bronnen en eigenaarschap is voor een deel handwerk, en voor een deel werk dat zich laat versnellen zodra de structuur eenmaal vaststaat: het herkennen van patronen in bronnen, het invullen van standaardvelden, het signaleren van ontbrekende koppelingen. Welk deel van dat werk zich laat overdragen aan AI en welk deel mensenwerk blijft, is precies waar de werkscan van FTE TO AI antwoord op geeft, per taak uitgerekend.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
Antwoorden komen uit de kennisbank van deze site. Geen advies op maat, en geen scan van uw bedrijf.