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Ziemlich beste Freunde

ESG Reporting und Meldepflichten

Warum intelligente BI und Data Analytics für beide unverzichtbar sind

Nachhaltigkeit und Transparenz sind zu zentralen Themen in der Unternehmenswelt geworden. Während das ESG-Reporting (Environmental, Social, Governance) darauf abzielt, Unternehmen in ihrem nachhaltigen Handeln zu messen und ihre Fortschritte sichtbar zu machen, bestehen zahlreiche gesetzliche Meldepflichten, die Unternehmen verpflichten, bestimmte Mengen- und Umweltberichte bereitzustellen. Prominente Vertreter sind das Elektro-Altgeräte-Register EAR, Batteriegesetz BattG sowie die Verpackungsverordnung VerpackG. Allen gemeinsam ist in die Notwendigkeit einer präzisen Datenerfassung, -verarbeitung und -meldung. Hier kommt Business Intelligence (BI) und Data Analytics ins Spiel – sie ermöglichen eine effiziente, automatisierte und zuverlässige Bereitstellung dieser Informationen.

ESG Reporting und gesetzliche Meldepflichten: Parallelen und Schnittmengen

Das ESG-Reporting gewinnt durch regulatorische Vorgaben wie die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) oder die EU-Taxonomie an Bedeutung. Unternehmen müssen hierbei detaillierte Daten zu Umwelt- und Sozialstandards offenlegen, um ihre Nachhaltigkeitsleistung zu dokumentieren. Gleichzeitig existieren spezifische gesetzliche Berichtspflichten für Unternehmen, insbesondere im Bereich Umwelt- und Produktverantwortung:

  • Elektro-Altgeräte-Register (EAR): Hersteller und Importeure von Elektro- und Elektronikgeräten sind verpflichtet, ihre in Verkehr gebrachten Mengen an die Stiftung EAR zu melden. Ziel ist eine nachhaltige Entsorgung und Rückführung dieser Produkte.
  • Batteriegesetz (BattG): Unternehmen, die Batterien und Akkus vertreiben, müssen jährlich ihre Mengen melden und sich an Rücknahmesystemen beteiligen.
  • Verpackungsgesetz (VerpackG): Hier sind Unternehmen verpflichtet, Verpackungsmengen zu registrieren und an Recycling- und Entsorgungssysteme zu melden.
  • Chemikalienverordnung (REACH): Unternehmen, die Chemikalien herstellen oder importieren, müssen Daten über deren Sicherheit und Umweltverträglichkeit bereitstellen.
  • Emissionsberichterstattung (BEHG – Brennstoffemissionshandelsgesetz): Unternehmen mit CO₂-Emissionen sind zur jährlichen Berichterstattung verpflichtet, um den nationalen Emissionshandel zu unterstützen.
  • Kreislaufwirtschaftsgesetz (KrWG): Regelt die Abfallwirtschaft und verpflichtet Unternehmen zur Dokumentation und Meldung von Abfallmengen.
  • Energieeffizienzgesetz (EnEfG): Große Unternehmen müssen Energieverbräuche und Effizienzmaßnahmen erfassen und melden.
  • Wasserhaushaltsgesetz (WHG): Verpflichtet Unternehmen, wasserrechtliche Meldungen zu erstellen, insbesondere zu Entnahmen und Abwassereinleitungen.
  • Luftreinhalteverordnung (TA Luft): Bestimmt Berichts- und Überwachungspflichten für emissionsrelevante Industrieanlagen.

Gesetzliche Meldepflichten und ESG-Reporting haben nicht nur gemeinsame Herausforderungen, sondern auch zahlreiche Schnittmengen. Emittierte Schadstoffmengen sind relevant für gesetzliche Meldepflichten und Erwähnung in Nachhaltigkeitsberichten. Beides erfordert präzise Erfassung von Mengen- und Verbrauchsdaten, eine strukturierte Verarbeitung der Informationen und eine termingerechte Berichterstattung.

Die Rolle von BI und Data Analytics für effiziente Meldungen

Die manuelle Zusammenstellung und Verarbeitung der für ESG-Reports und gesetzliche Meldungen relevanten Daten ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Hier bieten Business Intelligence (BI) und Data Analytics entscheidende Vorteile:

  1. Automatisierte Datenerfassung und -aggregation: BI-Tools ermöglichen die Anbindung unterschiedlicher Datenquellen, wodurch alle relevanten Informationen automatisiert erfasst und strukturiert verarbeitet werden können.
  2. Echtzeit-Überwachung und -Reporting: Durch intelligente Dashboards können Unternehmen jederzeit den aktuellen Stand ihrer Mengenmeldungen einsehen und so frühzeitig auf Abweichungen reagieren.
  3. Konsistente und revisionssichere Berichterstattung: Die Nutzung von BI-Systemen stellt sicher, dass Daten fehlerfrei, standardisiert und im geforderten Format an die Behörden oder an ESG-Berichtsplattformen übermittelt werden.
  4. Effizienzsteigerung durch KI und Predictive Analytics: Künstliche Intelligenz kann Muster in den Daten erkennen, Warnfunktionen übernehmen und Prognosen über zukünftige Mengenmeldungen oder Emissionswerte ermöglichen.
  5. Integration mit Nachhaltigkeitszielen: ESG- und gesetzliche Berichterstattung lassen sich durch BI-gestützte Datenmodelle vereinen, sodass Unternehmen nicht nur gesetzliche Anforderungen erfüllen, sondern auch ihre eigenen Nachhaltigkeitsstrategien messbar machen können.

Planerische Komponente: Ex-Post und Ex-Ante Betrachtung

Ein wesentlicher Aspekt ist die Notwendigkeit, sowohl rückblickende (Ex-Post) als auch vorausschauende (Ex-Ante) Daten bereitzustellen. Unternehmen müssen nicht nur die tatsächlich angefallenen Ist-Mengen eines Berichtszeitraums dokumentieren, sondern auch Prognosen für zukünftige Mengen abgeben. Im Folgejahr werden diese Prognosen mit den tatsächlich angefallenen Werten abgeglichen. BI- und Analytics-Tools sind dabei unerlässlich, um:

  • Historische Daten effizient zu analysieren und als Grundlage für Prognosen zu nutzen.
  • Abweichungen zwischen geplanten und tatsächlichen Mengen frühzeitig zu erkennen.
  • Unternehmen bei der strategischen Planung und Zielerreichung zu unterstützen.
  • Die Genauigkeit von Ex-Ante-Berichten durch Machine Learning kontinuierlich zu verbessern.

Fazit: Digitalisierung als Schlüssel für nachhaltige und gesetzeskonforme Unternehmen

Die steigenden regulatorischen Anforderungen im Bereich ESG-Reporting und gesetzlicher Meldepflichten machen eine effiziente, datengetriebene Berichterstattung unabdingbar. Unternehmen, die auf AI, BI und Data Analytics setzen, profitieren von höherer Genauigkeit, Zeitersparnis und einer verbesserten Entscheidungsgrundlage. Die Digitalisierung dieser Prozesse stellt sicher, dass Nachhaltigkeitsziele nicht nur erfüllt, sondern auch strategisch weiterentwickelt werden können.

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