了解 ESG 数据

ESG（环境、社会和治理）数据已成为业务增长的核心要素，并且还是许多消费者和投资者决定资金投向的重要依据。

随着 ESG 考量成为企业运营与成功的关键要素，高效管理 ESG 数据变得至关重要。这有助于企业实现可持续发展目标、遵守不断变化的法规要求，并满足利益相关方的期望，包括对业务增长和业务机会的期望。

ESG 数据示例

• 环境：温室气体排放量、能源消耗量、取排水量、大气/水体/土壤污染指标、气候风险敞口及应对措施、产品全生命周期环境足迹
• 社会：员工多元化与公平包容 (DEI) 指标、环境安全与人员健康安全指标（如工伤率、误工时间）、人均培训学时、客户满意度和净推荐值 (NPS)、员工敬业度和流失率
• 治理：董事会多元构成与架构、高管薪酬及薪资比率、商业道德与反腐败政策、数据隐私及网络安全政策、违规事件记录、可持续性 KPI 及 ESG 相关激励措施

ESG 数据用例

企业将 ESG 数据应用于各种场景，旨在提升运营绩效、提高透明度并强化问责制。

• 环境用例包括：碳足迹跟踪（减少碳排放）、可持续寻源举措、绿色产品设计、生命周期评估
• 社会用例包括：劳动力多元化分析（跟踪包容性进展）、社区投资追踪（衡量社会价值创造）、客户数据隐私保护计划（满足道德标准）
• 治理用例包括：AI 伦理治理（确保公平和透明）、反腐败合规监控、供应链溯源验证（确保采购符合道德标准）

什么是 ESG 评级？为何该评级很重要？

ESG 评级是基于企业披露数据、新闻舆情及监督机构数据进行的独立评估，用于衡量企业的 ESG 绩效和风险敞口。ESG 评级可以当做对企业可持续发展的一项信用评分，可以帮助投资者和客户评估企业的责任担当程度。

• ESG 评分高，表明企业在环境管理、社会责任和道德治理方面表现出色。
• ESG 评分低，则表明企业在某些方面存在风险或表现不佳。

披露 ESG 数据不仅有助于确保合规性，还能通过赋能战略决策、推动增长与创新、增强品牌和利益相关方信任、优化风险管理、促进成本节约等，创造可持续的业务价值。

什么是有效的 ESG 数据管理？

妥善管理 ESG 数据对于将可持续发展愿景转化为行动至关重要。有效的 ESG 数据管理能够助力企业实现以下成果：

• 优化可持续发展报告与管理：确保数据准确、一致且符合监管框架要求。
• 完善决策流程：利用实时 ESG 洞察指导业务战略和资源配置。
• 强化风险管理与合规：提前识别 ESG 相关风险，并确保所有数据保持审计就绪状态。
• 创造并提升业务价值：通过开展 ESG 工作，实现成本节约、提高品牌忠诚度并发掘市场投资机会。
• 增强品牌和利益相关方信任：在员工、客户和监管机构之间建立透明度和问责制，吸引忠实投资者。

成熟的 ESG 数据管理体系应以 ERP 为核心构建，深度融入业务流程，并与企业目标保持协同。技术可以通过以下方式助力夯实 ESG 数据基础：

• 自动化的数据采集和整合：实时连接多个数据源的 ESG 数据。
• 集中的数据存储和访问：基于 ESG 数据库生成实时洞察和报告。
• 跨框架的数据标准化：确保统一合规及 ESG 数据报告指标一致。
• 实时可视性和分析：赋能决策制定和 KPI 跟踪。
• 可审计性和透明度：确保数据可靠、可追踪。

集成式解决方案可以使 ESG 数据的价值从确保合规性升级到为企业带来业务机会，因为以 ERP 为核心的系统不仅能采集 ESG 数据，还能将可持续发展实践直接融入财务、采购、供应链和 HR 等核心业务流程。这将为整个价值链实时提供可执行的洞察，助力企业：

• 构建整合的智能洞察，无缝链接业务优先事项和可持续发展优先事项。
• 将可持续发展指标融入从采购到供应链运营的各个流程，推动制定全面的决策。
• 借助 AI 驱动的自动化技术，加速转型，从而优化业务运营，并推动可持续发展举措的规模化落地。

ESG 数据挑战：为何难以采集和管理

尽管 ESG 数据至关重要，但因其存在以下系统性问题，管理起来却极为困难：

• 数据碎片化：ESG 数据分散在孤立的系统和部门中。
• 标准不断变化：企业必须应对多个不断变化的 ESG 框架。
• 非财务属性：许多 ESG 指标属于定性指标，难以量化。
• 自动化程度低：手动录入和电子表格仍然普遍存在。
• 治理薄弱：权责不清导致数据不一致和重复。
• 审计就绪度不足：可追溯性缺乏和文档记录不完善阻碍鉴证流程。

制定未来就绪型 ESG 数据战略的七大密钥

前瞻性的 ESG 战略不仅能指导企业如何应对法规要求，还能助力企业在可持续发展与绩效方面引领同行。以 ERP 为核心的策略可以同时促进可持续发展和经济效益提升，合规仅是以 ERP 为核心的可持续发展数据发挥价值的第一步。

制定强大 ESG 数据战略的密钥

1. 将 ESG 定为战略优先事项

将 ESG 纳入战略计划，可以确保由高管主导相关工作并保障长期投资。

• 将 ESG 数据视为核心业务数据，而不仅仅是报告要求。
• 将 ESG 指标与企业目标、财务绩效及运营 KPI 挂钩。

2. 构建统一、可靠的数据基础

数据碎片化会导致企业难以进行数据披露，同时引发风险和声誉危机。

• 集中整合财务、运营、HR、供应链及外部数据源的 ESG 数据。
• 确保整个价值链中的数据完整、准确且可审计。

3. 遵循全球报告框架要求

前瞻性布局 ESG 数据报告，有助于避免重复工作并强化合规就绪。

• 合理组织 ESG 数据，确保遵循不断变化的标准，如企业可持续发展报告指令 (CSRD)，以及气候相关财务信息披露工作组 (TCFD)、国际可持续发展准则理事会 (ISSB)、全球报告倡议组织 (GRI) 和可持续发展会计准则委员会 (SASB) 等机构制定的标准。
• 采用支持同时跨多个框架进行灵活映射的技术。

4. 将 ESG 融入业务流程

推动 ESG 业务化运营，可以使可持续发展从成本负担蜕变为价值驱动因素。

• 将 ESG 数据直连采购、产品开发、物流、HR 及财务系统。
• 将 ESG 纳入日常运营和决策流程，实现“基于问责制的可持续发展”。

5. 投资可扩展技术和自动化技术

可扩展性能够确保战略随企业发展及数据复杂度提升同步升级。

• 采用 ESG 数据平台，在整个企业内实现数据采集、验证和报告自动化。
• 利用 AI 和 ESG 数据分析技术，发现趋势、预测风险、获取可执行洞察，并推演可持续发展成果。

6. 保障治理、可追溯性和可审计性

健全的 ESG 治理机制可以防范“漂绿”行为（即虚假宣传产品的环保属性）并提升透明度。

• 明确数据所有权、数据验证和管理权责。
• 维护数据沿袭和文档记录，支持审计、鉴证和利益相关方信任。

7. 通过分析推动持续改进

面向未来的战略需要不断迭代演进，而非一成不变。分析技术可以确保 ESG 始终紧跟趋势并具备快速响应能力。

• 利用 ESG 仪表盘和绩效指标设定目标、跟踪进展并指导行动。
• 对标同行，并应用洞察推动可持续发展成效实现阶梯式跃升。

ESG 数据分析的重要性

数据本身并不能创造价值，但通过分析可以将 ESG 数据转化为洞察和行动，支持企业持续追踪绩效、对标同业进展，并推演潜在可持续发展举措的影响。这将使企业能够正确划分可持续发展举措优先级、准确评估实际成果，并将 ESG 投入与财务回报关联起来。

强大的 ESG 数据分析技术可以：

• 发现隐藏的风险和机会
• 赋能由数据驱动的决策
• 提高透明度和信任度
• 提高绩效并加强问责制
• 提升竞争优势

总而言之，ESG 分析能够将 ESG 数据转化为战略远见，助力企业更迅速地制定更明智且更加可持续的业务决策。

将 ESG 数据转化为竞争优势

消费者对可持续发展的关注度持续居于高位，可持续发展不仅是核心消费偏好，更是购买决策中的关键考量因素。在最近的一份欧盟报告中，73% 的受访消费者表示，在制定购买决策时，产品对环境的影响占据[非常]重要的地位。

当 ESG 数据具备可信度、深度嵌入业务并得到正确分析时，ESG 数据将不仅仅是披露要求，更是一种业务资产。这些数据将有助于开辟新的业务增长机会，比如优先获得 ESG 相关的融资、增加对注重可持续发展的投资者、消费者和潜在员工的吸引力。

拥有可信 ESG 数据的企业能够优先参与绿色采购计划、在竞标中建立差异化优势，并顺利进入环境和社会标准更严苛的新兴市场。

采用前瞻整合型 ESG 数据策略，企业将能够：

• 使用 ESG 数据制定战略决策
• 创建透明且审计就绪的 ESG 报告
• 利用 ESG 指标提升可持续发展绩效

当可持续发展仍在继续重塑商业环境时，基于 SAP Sustainability 解决方案制定有效的 ESG 数据战略，不仅能确保合规性，更能赢得意义深远且持久的竞争优势。

SAP 可持续发展解决方案客户应用示例