Quase toda organização que começa com dados de sustentabilidade começa pelo CO2. Não porque alguma diretriz prescreva essa ordem, mas porque o CO2 é o tema para o qual existem mais métodos de cálculo prontos, mais benchmarks externos disponíveis e mais fornecedores de software com um painel já preparado. Consumo de energia, combustível, frota de veículos, são cifras que muitas vezes já estão registradas em algum lugar para outra finalidade, geralmente o faturamento. Foram reaproveitadas, não coletadas.
Isso torna o CO2 o tema mais fácil de apresentar, não o mais completo. Dados sociais, informações da cadeia e indicadores de biodiversidade raramente têm uma infraestrutura comparável. Ali não existe uma fatura que já contenha a resposta. Quem olha apenas para o CO2 vê, portanto, uma fração do panorama de dados e às vezes conclui que o restante também estará em ordem. Isso não foi constatado, foi presumido.
Um número de CO2 que coincide com um benchmark externo não é prova de que os dados subjacentes sejam verificáveis. O número pode vir de uma planilha gerida por uma única pessoa, com um fator de conversão que ninguém mais consegue rastrear até a fonte. Está correto, até que essa pessoa saia de férias ou saia da empresa. Esse é um problema diferente do número em si: é uma questão de propriedade e proveniência, não de aritmética. Como essa propriedade é registrada por padrão está descrito em quem lê o seu registro de pontos de dados quando você já não estiver lá.
O scan que construímos não trata do número de CO2 em si. Trata da questão de onde vem esse número, quem o fornece, quais processamentos sofre antes de aparecer em um relatório, e que controle existe sobre isso. A isso chamamos de lineage: o percurso do sistema de origem até a linha do relatório, por ponto de dado. Para o CO2, esse percurso geralmente ainda é reconstruível, porque a fonte costuma ser uma fatura ou uma leitura de medidor. Para outros temas, esse percurso é mais frequentemente pouco claro, e é exatamente aí que estão os riscos que um painel de CO2 não mostra.
A suposição de que uma abordagem de CO2 pode ser copiada para outros temas está parcialmente correta. A estrutura — registro de pontos de dados, proveniência, propriedade, regra de qualidade — é a mesma para cada tema. Mas as fontes de dados não são. Uma pesquisa com colaboradores tem uma sensibilidade a erros diferente de uma fatura de energia. Um questionário de fornecedores tem uma frequência de atualização diferente de uma leitura de medidor. Quem copia o processo de CO2 diretamente para indicadores sociais ou de cadeia esbarra em lacunas que não existiam no CO2, simplesmente porque ali não há uma fonte comparável.
É também por isso que uma ferramenta configurada para relatórios de CO2 não funciona automaticamente para o restante do tema. A questão de saber se uma organização está pronta para isso não depende da ferramenta, mas de quanto já foi registrado sobre fontes, proprietários e pontos de controle. Como medir essa prontidão está detalhado em o que é maturidade de dados e como medi-la. Para quem pensa que as planilhas são o cerne do problema: isso é um equívoco tratado separadamente em por que as planilhas não são o problema, pois o problema raramente está no formato do arquivo e mais frequentemente na ausência de uma proveniência registrada.
Assim que um auditor ou provedor de assurance entra em cena, a diferença entre um bom painel de CO2 e um bom registro de pontos de dados torna-se imediatamente visível. A assurance não pergunta pelo número final, mas pelo caminho até ele: qual fonte, qual processamento, qual controle. Um número de CO2 que está correto mas não é rastreável é, para a assurance, tão problemático quanto um número que ainda não está correto. Como essa verificabilidade é construída por ponto de dado está descrito em como tornar os dados esg verificáveis para assurance. Esse trabalho para o CO2 muitas vezes já foi parcialmente feito, precisamente porque já existia infraestrutura. Para o restante do relatório, geralmente ainda é preciso começar.
Esta forma de trabalhar não determina qual tema uma organização deve abordar primeiro, e não diz nada sobre se o CO2 é, em termos de conteúdo, o tema mais importante. Essa é outra escolha, com outras considerações. O que o scan faz é dar clareza sobre o estado dos dados por trás de cada tema separadamente, para que uma escolha de ordem se baseie no que já está estabelecido e não no que era mais fácil de apresentar. Quem considerar esse percurso pode inscrever-se na lista de espera; o scan está em desenvolvimento e ainda não é oferecido como produto acabado. O que muda assim que a lineage de um tema estiver estabelecida está descrito em o que muda quando a lineage já está estabelecida.
Mapear pontos de dados, fontes e propriedade é, em parte, trabalho manual, e, em parte, trabalho que se pode acelerar assim que a estrutura estiver definida: reconhecer padrões nas fontes, preencher campos padrão, sinalizar ligações em falta. Que parte desse trabalho pode ser transferida para a IA e que parte continua sendo trabalho humano é exatamente o que o scan de trabalho da FTE TO AI responde, calculado por tarefa.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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