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Sustainability Data Readiness

Do caos das folhas de cálculo a um registo que consegue justificar

Onde o ponto de partida da página anterior ficou parado — comprar uma ferramenta antes de organizar um processo — começa aqui o trabalho real: organizar o próprio processo, antes de se construir um sistema à sua volta. O que isso implica e o que é exatamente, está explicado em O que é. A seguir, as etapas, por ordem, com o que cada etapa exige e produz.

Etapa 1 — Escolher os temas

O que fornece: uma ideia de quais os temas materiais, ou ainda nada — nesse caso, a análise de dupla materialidade da esgia é um ponto de partida lógico para começar.

O que acontece: a ferramenta transforma os temas escolhidos numa lista de trabalho. Isso pode ser feito de uma só vez para todos os temas materiais, ou tema a tema — o CO2 primeiro é uma ordem habitual, porque a maioria das organizações já tem fragmentos de dados sobre esse tema.

Duração e envolvimento: trata-se de fazer escolhas, não de cálculos. Uma única pessoa com visão global do âmbito do relatório pode fazer isto sozinha; não é necessária uma equipa.

Etapa 2 — Construir o registo

O que fornece: os temas escolhidos na etapa 1.

O que acontece: o gerador de registo elenca os pontos de dados necessários para esses temas — o que é exigido pela norma, discriminado por tema. Trata-se de uma derivação automática a partir de conjuntos de dados registados, não de uma estimativa. O resultado é uma lista, não um juízo sobre o que já possui; isso segue-se na etapa 3.

Duração e envolvimento: a construção do próprio registo é uma questão de minutos, por se tratar de um gerador. O tempo só surge depois: descobrir quem na organização tem a resposta.

Etapa 3 — Preencher a lineage e a RACI

Esta é a etapa central, e também aquela que consome mais tempo. Por ponto de dados, regista-se: de onde vem, que processamentos sofre pelo caminho, quem é responsável, quem tem accountability, quem é consultado e quem é informado (RACI), e que regras de qualidade se aplicam — intervalos de valores válidos, sinais de desvios que exigem explicação.

O que fornece: conhecimento sobre os próprios sistemas de origem e processos — quem reporta sobre o quê, que sistema fornece que número. Ninguém fora da organização tem esse conhecimento; a ferramenta pergunta-o segundo uma estrutura fixa de input-processo-output, para que cada resposta fique registada da mesma forma.

O que acontece: como cada ponto de dados segue a mesma estrutura, resulta uma lineage rastreável — não um conjunto de convenções de Excel isoladas por departamento, mas um único formato em que origem, processamento e proprietário ficam juntos. É por isso que o resultado permanece explicável: uma parte de assurance pode, para cada número, verificar de onde vem e quem o assina, em vez de ter de o reconstruir a partir de trocas de e-mail.

Como se divide: isto não tem de ser feito por uma única pessoa. Como o registo funciona por ponto de dados, o trabalho pode ser distribuído pelas pessoas que efetivamente conhecem a origem — uma preenche os dados de energia, outra os dados de pessoal. Cada parte segue o mesmo esquema, pelo que as peças se encaixam depois sem necessidade de retrabalho.

Duração: é nesta etapa que reside o prazo de execução, e este depende do número de sistemas de origem, do grau de dispersão do proprietário atual, e da quantidade de pontos de dados que o tema implica. Um único tema com algumas fontes fica concluído mais rapidamente do que um registo abrangendo o grupo, com dezenas de entidades.

Etapa 4 — Relatório de readiness e reavaliação

O que acontece: do registo preenchido e da lineage resulta o relatório de readiness. Este mostra, por tema, em que ponto se encontra, em que ordem os pontos de dados restantes podem ser abordados, e uma indicação do prazo por tema — baseada no que ainda falta, não numa promessa sobre quando estará concluído.

Forma: o relatório sai da ferramenta como documento exportável, com o registo e a atribuição RACI como anexo subjacente. É também o documento que serve de checklist de controlos perante um processo de assurance: não porque substitua a assurance, mas porque mostra o que há para controlar e quem é responsável por isso.

Reavaliação: um ano depois — ou na ronda seguinte de relato — percorre-se novamente a mesma estrutura. O que isso produz não é um novo registo a partir do zero, mas uma comparação: que pontos de dados que faltavam no ano anterior estão agora preenchidos, onde mudou o proprietário, e se as regras de qualidade ainda são válidas. É precisamente essa a diferença entre um exercício manual anual e um processo que se pode repetir.

O que isto não é: não é uma ferramenta de relato que produza, ela própria, o relatório VSME ou CSRD — esse é o domínio da esgia. Também não é uma ferramenta para responder ao questionário de terceiros; isso acontece na supplia ou na esgreply. E não há trajetos executados para referir — a ferramenta estrutura o processo, não comprova nada sobre o resultado. O que um registo bem estruturado significa concretamente para o próprio relato, está em Resultados; os antecedentes sobre metodologia e normas estão em a base de conhecimento.

Três percursos pelas mesmas etapas

As etapas acima são as mesmas, independentemente de quem as executa. Na rota 1, percorre o modelo de bootcamp por conta própria, tema a tema, e exporta o registo com a checklist de controlos para a parte de assurance. Na rota 2, um parceiro conduz os bootcamps nos quais o registo e a lineage são construídos, enquanto a ferramenta os mantém. Na rota 3, a implementação completa é entregue ao parceiro, executada na própria máquina da FTE TO AI. A ferramenta em si encontra-se atualmente em modo de lista de espera — o que foi descrito acima explica como as etapas funcionam quando estiver disponível, não um produto em funcionamento.

Seja qual for a rota escolhida, as etapas acima continuam a exigir trabalho: horas de pessoas que conhecem as fontes, tempo em sistemas que nem sempre colaboram. Quanto isso representa em concreto, em termos de tarefas e capacidade, pode ser consultado através da análise de trabalho da [FTE TO AI](https://ftetoai.com).

Marvinde assistent van de Data Readiness Scan

Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.

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