Saubere, vernetzte Daten: Die Grundlage für erfolgreiche KI- und Nachhaltigkeitsstrategien

Ohne saubere, vernetzte Daten funktioniert weder KI noch ESG-Berichterstattung. Unternehmen, die auf Datenqualität setzen, profitieren von besseren Entscheidungen, effizienteren Prozessen und erfüllen gleichzeitig strenge Vorschriften wie die CSRD. Hier die wichtigsten Punkte:

• Datenqualität ist entscheidend: 64 % der CEOs sehen KI als Priorität, doch fragmentierte Datensilos und schlechte Datenqualität bleiben große Hindernisse.
• Regulatorische Anforderungen steigen: Ab Januar 2025 müssen fast 50.000 Unternehmen in der EU umfassende ESG-Daten nach CSRD erfassen.
• KI und Nachhaltigkeit: KI kann ESG-Berichte um bis zu 90 % effizienter machen, aber nur mit hochwertigen Daten.
• Herausforderungen: Datensilos, inkonsistente Daten und neue Vorschriften belasten viele Unternehmen.
• Lösungen: Klare Governance, automatisierte Datenerfassung und zentrale Plattformen wie Data Hubs.

Fazit: Saubere Daten sind der Schlüssel zu erfolgreichen ESG- und KI-Strategien und sichern langfristigen Erfolg in einem zunehmend datengetriebenen Markt.

Der CSRD-Reporting Dreiklang: ESG-Datenstrategie, Gen AI & Sustainability Software. + Marktübersicht

Warum Datenmanagement den Erfolg von ESG und KI vorantreibt

Ein solides Datenmanagement ist das Herzstück erfolgreicher ESG-Berichterstattung und KI-gestützter Nachhaltigkeitsstrategien. Ohne qualitativ hochwertige, gut vernetzte Daten können Unternehmen weder regulatorische Anforderungen erfüllen noch das volle Potenzial von KI-Systemen nutzen. Dies wird besonders deutlich in der ESG-Compliance und bei KI-gestützten Nachhaltigkeitsprozessen.

Wie Daten ESG-Berichterstattung und Compliance unterstützen

Die EU-Richtlinie Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), die ab Januar 2025 gilt, unterstreicht, wie wichtig hochwertige ESG-Daten sind. Sie wird die Berichtspflichten von aktuell weniger als 12.000 Unternehmen auf fast 50.000 erweitern. Betroffen sind alle Unternehmen in der EU mit mehr als 250 Mitarbeitenden, einem Umsatz über 50 Mio. € oder einer Bilanzsumme über 25 Mio. €. Die CSRD schreibt zudem die Erfassung und Berichterstattung von 1.400 kritischen Datenelementen (CDEs) vor. Diese Anforderungen erfordern höchste Datenqualität, da Regulierungsbehörden präzise und verlässliche Berichte erwarten.

Fünf zentrale Dimensionen bestimmen die Datenqualität: Vollständigkeit, Konformität, Konsistenz, Genauigkeit und Integrität. Fehler in einer dieser Bereiche können die Glaubwürdigkeit von ESG-Berichten erheblich beeinträchtigen.

Ein Beispiel für die Folgen unzureichender ESG-Datenqualität ist der Fall von Goldman Sachs: 2022 verhängte die SEC eine Strafe von 4 Mio. US-Dollar, weil die Bank keine angemessenen ESG-Richtlinien und -Verfahren implementiert hatte, obwohl sie ihre Produkte als ESG-konform vermarktete.

"All elements of ESG reporting are really based on proper risk management. You cannot manage your risk if you don't know what your risk is. It's the risks that you don't know about that will be the problem, and you cannot do that without a data-driven and tech-enabled risk management approach."
– Barbara Porco, Director for the Center of Professional Accounting Practices at Fordham Business School

Eine klare Datenherkunft sorgt für Transparenz und Nachvollziehbarkeit, insbesondere bei der Wesentlichkeitsbewertung. Dies ist besonders relevant, da 88 % der Führungskräfte die Datenqualität als eine ihrer größten ESG-Herausforderungen ansehen. Gleichzeitig haben 40 bis 50 % der Unternehmen ESG-Daten noch nicht in ihre Prozesse integriert.

Neben der genauen Erfüllung regulatorischer Vorgaben spielt die Nutzung von Daten zur Optimierung von Nachhaltigkeitsprozessen eine zentrale Rolle.

Wie KI Daten für Nachhaltigkeitsziele einsetzt

Hochwertige Daten bilden die Grundlage für den Einsatz von KI im Bereich Nachhaltigkeit. Nur mit sauberen, gut strukturierten Daten können KI-Systeme präzise Analysen liefern und die betriebliche Effizienz verbessern. Tatsächlich können solche Systeme den Aufwand für ESG-Berichterstattung um bis zu 90 % reduzieren.

Zwei Beispiele verdeutlichen den Nutzen von KI in diesem Kontext:

• Google: Mit Hilfe der DeepMind-KI konnte die Energieeffizienz in Rechenzentren um 15 % gesteigert und der Kühlenergieverbrauch um 40 % gesenkt werden.
• UPS: Das ORION-System optimierte die Routenplanung, sparte etwa 38 Mio. Liter Benzin ein und reduzierte die CO₂-Emissionen um 100.000 Tonnen.

Darüber hinaus kann KI Nachhaltigkeitstrends und Emissionsmuster analysieren, um künftige Hotspots vorherzusagen und den Energieverbrauch zu optimieren. Echtzeitanpassungen durch KI helfen, Spitzenlasten zu reduzieren, was sowohl Kosten als auch Emissionen senkt.

Die Bedeutung effizienter KI-Systeme zeigt sich auch im Energieverbrauch: Rechenzentren benötigen etwa 1 % des weltweiten Stroms, und allein ChatGPT-3 hat bereits über 502 Tonnen CO₂-Emissionen verursacht. Durch Techniken wie Knowledge Distillation können KI-Modelle jedoch um bis zu 90 % verkleinert werden, was erhebliche Energieeinsparungen ermöglicht.

Mit der Integration von KI in das Nachhaltigkeitsmanagement können Unternehmen über die bloße Einhaltung von Vorschriften hinausgehen und langfristige Werte schaffen. Doch der Schlüssel bleibt die Datenqualität: Nur mit sauberen, vernetzten Daten können KI-Systeme verlässliche Erkenntnisse liefern und Unternehmen dabei unterstützen, ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.

Häufige Probleme bei der ESG-Datenintegration

Die Integration von ESG-Daten in Unternehmensprozesse ist keine einfache Aufgabe. Viele Unternehmen stoßen dabei auf Herausforderungen, die ihre Nachhaltigkeitsstrategien behindern können. Laut einer globalen Umfrage betrachten 41 % der Führungskräfte unzureichende Daten als das größte Hindernis für Fortschritte im ESG-Bereich. Zudem kämpfen etwa 70 % der Organisationen mit Problemen bei der Konsistenz und Validierung ihrer Daten. Im Folgenden werden einige der zentralen Herausforderungen genauer betrachtet, darunter isolierte Datensilos, mangelhafte Datenqualität und die Anpassung an neue regulatorische Anforderungen.

Datensilos und disparate Systeme

Datensilos entstehen, wenn Daten in bestimmten Abteilungen oder Systemen isoliert sind und nicht für andere Bereiche des Unternehmens zugänglich gemacht werden. Diese Fragmentierung behindert eine umfassende Sicht auf ESG-Themen und erschwert eine konsistente Berichterstattung. Tatsächlich gaben 42 % der Befragten an, dass große Mengen an Daten in solchen Silos verborgen bleiben. Schlecht integrierte oder isolierte Daten können Unternehmen teuer zu stehen kommen – bis zu 30 % des Jahresumsatzes können dadurch verloren gehen.

Ein Beispiel zeigt, wie Integration helfen kann: Ein mittelständisches E-Commerce-Unternehmen verknüpfte Daten aus seinem CRM, seiner E-Mail-Marketing-Plattform und seinem Kundenservice-Ticketsystem in einem zentralen Dashboard. Das führte zu 25 % kürzeren Reaktionszeiten, 15 % mehr identifizierten Upselling-Möglichkeiten und einer 40 %igen Reduktion der Zeit für manuelle Datenabgleiche.

"Nachhaltigkeitsbüros sammeln schon seit einiger Zeit Aktivitätsdaten zu Treibhausgasemissionen aus dem gesamten Unternehmen und teilweise auch von externen Lieferanten... Obwohl diese Daten für Compliance-Zwecke wertvoll sind, bleiben sie für andere im Unternehmen unzugänglich, die sie für Analysen und Entscheidungsfindung benötigen könnten."
– Matthew Sekol, ESG- und Nachhaltigkeitsexperte und Autor des Buches ESG Mindset

Die technische Infrastruktur ist hier entscheidend. Unternehmen, die Entity-Relationship-Diagramme (ERDs) in ihrem Systemdesign nutzen, berichten von einer 40 %igen Reduktion der Datenredundanz und einer 35 %igen Steigerung der Effizienz bei der Systemwartung. Doch selbst wenn Datensilos überwunden werden, bleibt die Sicherung der Datenqualität eine große Herausforderung.

Datenqualität und -genauigkeit aufrechterhalten

Hochwertige Daten sind das Rückgrat jeder ESG-Strategie. Doch die Sicherstellung dieser Qualität über verschiedene Abteilungen und Quellen hinweg ist komplex. Unterschiedliche Erfassungsmethoden und ein Mangel an Standardisierung führen oft zu Inkonsistenzen, die die Validierung erschweren. Fehlerhafte ESG-Daten können rechtliche Probleme und Reputationsschäden nach sich ziehen.

Laut einer Umfrage meiden 54 % der Verbraucher Unternehmen, die irreführende Nachhaltigkeitsaussagen machen, und 38 % würden ihre Investitionen in solche Unternehmen zurückziehen. Besonders problematisch ist die Validierung von Lieferantendaten, da externe Partner oft unterschiedliche Standards für Datenerfassung und -berichterstattung verwenden. Dies erschwert die Konsolidierung und Überprüfung der Daten erheblich.

Anpassung an neue Vorschriften

Die regulatorischen Anforderungen im ESG-Bereich entwickeln sich ständig weiter, was Unternehmen vor zusätzliche Herausforderungen stellt. Die CSRD verlangt beispielsweise die Erfassung von über 1.100 Datenpunkten, was weit über bisherige Standards hinausgeht. Hinzu kommt, dass unterschiedliche Länder und Branchen spezifische Anforderungen und Zeitpläne haben. Deutsche Unternehmen müssen neben EU-Vorgaben wie der CSRD auch nationale Vorschriften und branchenspezifische Regelungen beachten.

Ein weiteres Problem ist das Fehlen standardisierter Metriken. Das erschwert nicht nur Leistungsvergleiche, sondern auch fundierte Entscheidungen für Unternehmen und Investoren. Da ESG-Berichterstattung noch ein relativ junges Feld ist, bleibt die Vergleichbarkeit der Daten begrenzt. Viele Unternehmen beginnen zwar, Nachhaltigkeitsoffenlegungen zu priorisieren, sind jedoch oft schlecht auf die bevorstehenden Berichtspflichten vorbereitet. Die Anpassung an neue Vorschriften erfordert daher nicht nur technische Anpassungen, sondern auch organisatorische Veränderungen und gezielte Schulungen der Mitarbeitenden.

Inkonsistente ESG-Daten können schwerwiegende Folgen haben: von regulatorischen Verstößen über den Verlust des Vertrauens von Investoren bis hin zu operativen Ineffizienzen und Reputationsschäden. Um diese Risiken zu minimieren, sind klare Strategien zur Datenintegration unverzichtbar. Im nächsten Kapitel wird beschrieben, wie Unternehmen solche Strategien entwickeln können. Doch zunächst ist es wichtig, die genannten Herausforderungen genau zu verstehen, um eine solide Grundlage für nachhaltige Datenstrategien zu schaffen.

Bewährte Methoden für ESG-Datenmanagement

Ein durchdachtes ESG-Datenmanagement ist der Schlüssel, um Herausforderungen bei der Integration von ESG-Daten zu meistern. Es verbessert die Datenqualität, reduziert Compliance-Kosten und schafft eine solide Basis für den Einsatz von KI. Dabei spielen klare Governance-Strukturen und definierte Rollen eine zentrale Rolle.

Klare Governance und Rollen definieren

Ein gut strukturiertes Data-Governance-Framework bildet die Grundlage für ein erfolgreiches ESG-Datenmanagement. Das Data Governance Institute beschreibt Data Governance als „ein System von Entscheidungsrechten und Verantwortlichkeiten für informationsbezogene Prozesse, ausgeführt nach vereinbarten Modellen, die beschreiben, wer welche Aktionen mit welchen Informationen durchführen kann, wann und unter welchen Umständen“.

Die Definition klarer Rollen im Datenmanagement ist unerlässlich. Hier einige zentrale Rollen und deren Aufgaben:

• Data Admin: Verantwortlich für die Überwachung des Governance-Programms und die Lösung von Konflikten im Datenbereich.
• Data Steward: Vermittelt zwischen Geschäftsbereichen und IT, standardisiert Datendefinitionen und sorgt für Konsistenz. Laura Madsen beschreibt diese Rolle treffend:

  „Data stewards were meant to help solidify the squishy… They speak the language of IT and translate that back to the business. The role requires the patience of a kindergarten teacher and the ability to negotiate a hostage situation successfully."

• Datenverantwortlicher (Data Custodian): Zuständig für Datenzugriff, -speicherung und -sicherheit.
• Data User: Nutzt Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Ein Beispiel für eine klare Rollenverteilung zeigt die folgende Tabelle:

Nach der Definition der Rollen sollten die Datenprozesse eng mit den strategischen Geschäftszielen verknüpft werden.

Datenprozesse mit Geschäftszielen verknüpfen

ESG-Daten sollten nicht nur als Berichtspflicht, sondern als zentrale Geschäftsdaten betrachtet werden. Microsoft ist ein gutes Beispiel dafür, wie ESG-Ziele mit Unternehmensstrategien verbunden werden können. Das Ziel des Unternehmens, bis 2030 CO₂-negativ zu werden, unterstützt das UN-Nachhaltigkeitsziel 13 (Klimaschutz). Gleichzeitig fördert Microsoft digitale Kompetenzen, was den Zielen 4 (hochwertige Bildung) und 8 (menschenwürdige Arbeit und Wirtschaftswachstum) zugutekommt.

Um ESG-Daten effektiv in die Geschäftsstrategie zu integrieren, sollten sie auf Bereiche wie Beschaffung, Produktentwicklung, Logistik, HR und Finanzen ausgerichtet werden. ESG-Metriken müssen mit operativen KPIs, finanziellen Zielen und Unternehmenszielen verknüpft werden, damit sie in den täglichen Entscheidungsprozessen eine Rolle spielen.

Die Einbindung relevanter Stakeholder ist hierbei entscheidend. Ein Verständnis für deren Prioritäten und Anliegen hilft, zentrale Themen zu identifizieren und ehrgeizige, aber erreichbare ESG-Ziele zu setzen. Interdisziplinäre Zusammenarbeit verbessert die Datenerfassung und -integration, was wiederum die Qualität der Daten erhöht.

Datenrückverfolgbarkeit und Compliance aufbauen

Neben Governance und Prozessintegration ist die Rückverfolgbarkeit von Daten ein wesentlicher Bestandteil eines effektiven ESG-Datenmanagements. Angesichts steigender Anforderungen von Verbrauchern, Regulierungsbehörden und zur Risikominderung wird Traceability immer wichtiger. Dabei spielt Datensouveränität eine zentrale Rolle, da Daten den Gesetzen des Landes unterliegen, in dem sie verarbeitet werden. Ein Experte bringt es auf den Punkt:

„Data sovereignty is not just a compliance issue - it's a strategic asset that can either protect or jeopardize a supplier's long-term position in the global market."

Für die Umsetzung sollte zunächst geprüft werden, welche Rückverfolgbarkeitsinformationen bereits erfasst werden. Anschließend können geeignete Traceability-Lösungen evaluiert und interne Richtlinien entwickelt werden. Bei der Auswahl von Plattformen sollten folgende Kriterien berücksichtigt werden:

• Lokale Rechenzentren zur Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO
• Granulare Zugriffskontrollen
• Robuste Verschlüsselung und regelmäßige Sicherheitsprüfungen
• Automatisierte Compliance-Updates
• Offene APIs für einen nahtlosen Datenfluss

Regulatorische Anforderungen verdienen besondere Aufmerksamkeit. So kontrollierte das Bundesamt für Wirtschaft und Ausfuhrkontrolle (BAFA) im Jahr 2023 im Rahmen des Lieferkettensorgfaltspflichtengesetzes 468 Unternehmen. Es prüft weiterhin Aspekte wie Risikomanagementsysteme, Menschenrechtsbeauftragte und Beschwerdemechanismen.

Unternehmen müssen bei der ESG-Berichterstattung dieselben Standards wie bei der Finanzberichterstattung einhalten. Das bedeutet, dass der Prozess der Wesentlichkeitsbewertung durch nachvollziehbare Daten belegt werden muss.

Software und Plattformen für die Datenintegration

Die Wahl der richtigen Software für die ESG-Datenintegration ist für deutsche Unternehmen ein entscheidender Schritt, um regulatorische Vorgaben einzuhalten und KI-gestützte Nachhaltigkeitsstrategien erfolgreich umzusetzen. Moderne Plattformen sind dabei das Rückgrat der digitalen Transformation im ESG-Bereich.

Wichtige Funktionen einer ESG-Datenmanagement-Software

Eine gute ESG-Software muss mehrere Kernfunktionen bieten, um den komplexen Anforderungen gerecht zu werden. Beispielsweise ist die automatisierte Datenerfassung unverzichtbar, da Unternehmen im Rahmen der CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) bis zu 12.000 Datenpunkte sammeln müssen. Diese Automatisierung minimiert den manuellen Aufwand und sorgt für präzisere Daten.

Ein weiteres Schlüsselelement ist die Echtzeitverfolgung, die es Unternehmen ermöglicht, schnell auf Veränderungen zu reagieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Auch die Funktion zur regulatorischen Compliance ist entscheidend: Durch automatische Updates zu ESG-Vorschriften bleiben Unternehmen stets auf dem neuesten Stand – eine wichtige Unterstützung, da über 140 ESG-Kennzahlen (KPIs) unter der CSRD erfasst und offengelegt werden müssen.

Nicht zu vergessen sind Datensicherheit und die Integration in bestehende Systeme. Robuste Verschlüsselung, detaillierte Zugriffskontrollen und nahtlose Systemanbindungen schützen sensible ESG-Daten und optimieren Arbeitsabläufe. Ebenso wichtig ist die Transparenz der Datenherkunft, die Details zu Verfügbarkeit, Eigentum, Sicherheit und Qualität der Daten liefert.

Zusätzlich zu diesen Basisfunktionen bieten spezialisierte Plattformen weitere Vorteile.

Die Rolle von Data Hubs bei der Datenintegration

Data Hubs fungieren als zentrale Anlaufstelle für ESG-Daten und ermöglichen es Unternehmen, sich auf die Analyse und Nutzung der Daten zu konzentrieren, statt Zeit mit deren manueller Aufbereitung zu verlieren. Dies ist besonders relevant, da die durchschnittlichen Kosten für die jährliche CSRD-Berichterstattung bis zu 1,6 Millionen Euro betragen können. Automatisierte Datenerfassung und -validierung helfen dabei, Fehler zu minimieren und Prozesse effizienter zu gestalten.

Ein gutes Beispiel ist der ESG Data Hub von BearingPoint, der auf Snowflake basiert. Diese Lösung bietet umfassende Datenmanagement-Funktionen und adressiert Herausforderungen wie uneinheitliche Datenqualität, unzureichende Tools und mangelnde Transparenz bei ESG-Daten. Ebenso zeigt der Osapiens HUB für CSRD, wie spezialisierte Plattformen deutsche Unternehmen bei der CSRD-konformen Berichterstattung unterstützen können. Zu den Funktionen zählen ein KI-gestützter Assistent, automatisierte Integration über REST-API, dezentrale Datenerfassung und interne Genehmigungsworkflows mit automatisierten Konsistenzprüfungen.

Diese zentralisierten Datenpools eröffnen neue Möglichkeiten, die verschiedenen Plattformtypen effizient zu nutzen.

Vergleich verschiedener Plattformtypen

Die Wahl der passenden Plattform hängt stark von den individuellen Bedürfnissen eines Unternehmens ab. Cloud-basierte Lösungen bieten Flexibilität und Skalierbarkeit, während On-Premise-Systeme mehr Kontrolle über die Daten gewährleisten. Große Unternehmen profitieren oft von anpassbaren Lösungen, während kleinere und mittlere Unternehmen (KMU) eher auf benutzerfreundliche und kostengünstige Optionen setzen. Auch die Modularität ist ein wichtiger Faktor, da sie eine einfache Integration in bestehende Systeme ermöglicht.

Bei der Auswahl sollten Unternehmen auf folgende Kriterien achten:

• Nutzung lokaler Rechenzentren für DSGVO-Konformität
• Detaillierte Zugriffskontrollen
• Robuste Verschlüsselung
• Regelmäßige Sicherheitsprüfungen
• Automatisierte Compliance-Updates
• Offene APIs für einen nahtlosen Datenfluss

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Implementierungsexpertise. Dr. Thomas Schlaak von Deloitte hebt hervor:

„We believe our innovative cross-functional approach is decisive for the successful implementation of a robust sustainability strategy and reporting process. Bringing in experts from a vast array of disciplines really sets us apart from the competition – a critical success factor for our expert implementation approach."

Mit diesen vielfältigen Softwarelösungen können Unternehmen die Herausforderungen der ESG-Berichterstattung in Deutschland erfolgreich bewältigen.

Deutsche Marktanforderungen und Überlegungen

Deutsche Unternehmen stehen vor einzigartigen Herausforderungen, wenn es um die Umsetzung von ESG- und KI-Strategien geht. Die regulatorischen Anforderungen entwickeln sich kontinuierlich weiter, während gleichzeitig ein hoher Stellenwert auf Datenschutz und Transparenz gelegt wird.

Einhaltung deutscher und EU-Regulierungsstandards

Die regulatorischen Vorgaben in Deutschland im Bereich ESG werden maßgeblich durch die EU geprägt. Eine der zentralen Änderungen ist die Einführung der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), die die Anzahl der berichtspflichtigen Unternehmen in Deutschland von 550 auf 15.000 erhöhen wird. EU-weit steigt diese Zahl sogar auf 50.000 Unternehmen. Für viele Unternehmen in Deutschland bedeutet das, dass sie erstmals eine umfassende ESG-Berichterstattung aufbauen und umsetzen müssen.

„Die neuen Regeln werden Unternehmen stärker für ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft zur Rechenschaft ziehen und sie zu einer Wirtschaft führen, die Menschen und Umwelt zugute kommt. Daten über den ökologischen und gesellschaftlichen Fußabdruck würden jedem öffentlich zugänglich sein, der sich für diesen Fußabdruck interessiert."
– Jozef Síkela, Tschechischer Minister für Industrie und Handel

Zusätzlich zur CSRD gibt es das deutsche Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz, das Unternehmen dazu verpflichtet, ihre Geschäftstätigkeiten und Lieferketten sorgfältig zu prüfen. Parallel dazu bleibt die Einhaltung der DSGVO ein kritischer Aspekt. Verstöße können Unternehmen teuer zu stehen kommen – bis zu 20 Millionen Euro oder 4 % des weltweiten Jahresumsatzes. Ein markantes Beispiel: Google wurde 2018 von der französischen Datenschutzbehörde CNIL mit einer Strafe von 50 Millionen Euro belegt, da die Transparenz bei der Datenverarbeitung und die Einholung der Nutzereinwilligung für personalisierte Werbung unzureichend waren. Dieses Urteil wurde später vom französischen Staatsrat bestätigt.

Weitere relevante Regelungen umfassen die Sustainable Finance Disclosure Regulation (SFDR), die Climate Benchmark Regulation und die geplante Verordnung zu ESG-Ratings. Unternehmen müssen sich auch auf den Digital Services Act (DSA), das KI-Gesetz und den Data Governance Act einstellen. Diese Entwicklungen zeigen, dass ESG-Vorgaben zunehmend verbindlich werden – was einst „Soft Law“ war, wird zu „Hard Law“. Unternehmen müssen daher ihre Datenmanagement-Systeme frühzeitig und gezielt anpassen.

Doch nicht nur die regulatorischen Anforderungen, sondern auch die internen Erwartungen an den Umgang mit Daten in Deutschland spielen eine entscheidende Rolle.

Deutsche Erwartungen an den Datenumgang

In Deutschland gibt es klare Präferenzen, wie Unternehmen mit Daten umgehen sollten – und diese gehen weit über die reine Einhaltung von Vorschriften hinaus. Laut einer Umfrage aus dem Jahr 2024 nutzt bereits jedes zweite große Unternehmen (mit mehr als 250 Mitarbeitern) in Deutschland KI-Systeme. Dabei bevorzugen sie Technologien, die in Deutschland entwickelt wurden, um die Datensouveränität zu sichern.

Unternehmen setzen zudem auf strikte interne Richtlinien, die es untersagen, sensible Informationen in KI-Systeme einzugeben, die auf Servern Dritter laufen. Dies dient dem Schutz von Geschäftsgeheimnissen. Transparenz ist ein weiterer zentraler Aspekt: Deutsche Unternehmen legen großen Wert darauf, offen über die Vorteile und Risiken von KI zu kommunizieren, sodass die Öffentlichkeit umfassend informiert wird. Hierzu gehört auch die Betonung menschlicher Kontrolle und der Schutz gefährdeter Gruppen vor potenziellem KI-Missbrauch.

Eine ausgeprägte Compliance-Kultur ist in deutschen Unternehmen fest verankert und wird sowohl als Investition in die Zukunft als auch als Wettbewerbsvorteil gesehen. Effektiver Datenschutz erfordert eine Balance zwischen technologischen Neuerungen und strenger Einhaltung von Vorschriften. Umfassende Due-Diligence-Prüfungen und die frühzeitige Berücksichtigung des Data Act können entscheidende Vorteile bringen.

Diese spezifischen Anforderungen des deutschen Marktes machen deutlich, dass nur gut strukturierte und vernetzte Daten den Weg zu erfolgreichen ESG- und KI-Strategien ebnen können.

Fazit: Saubere Daten treiben Nachhaltigkeit und Wachstum voran

Die bisherigen Abschnitte haben verdeutlicht, wie wichtig hochwertige Datenmanagement-Systeme für moderne Unternehmensstrategien sind. Saubere und vernetzte Daten bilden das Rückgrat erfolgreicher ESG- und KI-Strategien. Interessant dabei: 95 % der Führungskräfte sehen den Zugang zu qualitativen Nachhaltigkeitsdaten als essenziell an, doch nur 27 % der Unternehmen verfügen tatsächlich über solche Daten. Diese Lücke zeigt klar, dass dringender Handlungsbedarf besteht – ein Punkt, den auch Experten wie Steffen Müller betonen.

„Zuverlässige Nachhaltigkeitsdaten sind unerlässlich, um fundierte strategische Entscheidungen zu treffen, Ineffizienzen zu identifizieren und den Umsatz zu steigern. Hochwertige Daten ermöglichen es Unternehmen, ihre Leistung zu überwachen, Umweltrisiken zu erkennen und die operative Effizienz zu verbessern. Technologische Innovationen wie KI und digitale Agenten spielen dabei eine entscheidende Rolle, indem sie Berichte automatisieren, die Datenqualität verbessern und Echtzeit-Einblicke liefern."
– Steffen Müller, Global Director for Sustainability Advisory at Salesforce

Unternehmen, die in robuste Datenmanagement-Systeme investieren, sichern sich einen klaren Vorteil. Bis 2023 flossen 480 Milliarden US-Dollar in ESG-Fonds – ein Wachstum von 22,76 % im Vergleich zu 2021. Besonders in Deutschland sind die Vorteile greifbar: Extreme Wetterereignisse verursachten zwischen 2000 und 2021 Schäden in Höhe von geschätzten 145 Milliarden Euro. Investitionen in ESG-Daten und KI-Technologien stärken nicht nur die Ressourceneffizienz, sondern auch die Sicherheit von Lieferketten. Diese Herausforderungen verdeutlichen, warum die Automatisierung von ESG-Systemen ein entscheidender Hebel ist.

Die Verknüpfung von KI mit ESG-Strategien, gestützt durch die zuvor beschriebenen Best Practices im Datenmanagement, geht weit über die Erfüllung von Vorschriften hinaus. Automatisierte Prozesse minimieren Fehler, beschleunigen die Berichtserstellung und ermöglichen fundierte Entscheidungen in Echtzeit.

„Durch Investitionen in robuste Nachhaltigkeits-Datenmanagement-Systeme und die Nutzung von Technologie können Organisationen Wertschöpfung vorantreiben und ihren Wettbewerbsvorteil am Markt stärken."
– Hanish Patel, Managing Director bei Deloitte Consulting LLP

Hochwertige Daten sind der Schlüssel für erfolgreiche ESG- und KI-Strategien. Mit wachsenden regulatorischen Anforderungen und steigenden Erwartungen an Transparenz schaffen saubere, vernetzte Daten die Basis für nachhaltiges Wachstum. Unternehmen können Risiken besser managen, ihre Marken stärken und klügere Entscheidungen treffen. Wer heute handelt, sichert sich die besten Chancen für die Zukunft.

FAQs

Warum sind hochwertige und vernetzte Daten für erfolgreiche ESG- und KI-Strategien unverzichtbar?

Warum hochwertige und vernetzte Daten entscheidend sind

Daten sind das Herzstück präziser Analysen und verlässlicher Entscheidungen – besonders in den Bereichen ESG (Umwelt, Soziales und Unternehmensführung) und Künstliche Intelligenz. Ohne eine solide Datenbasis laufen Projekte Gefahr, auf lückenhaften oder fehlerhaften Informationen aufzubauen. Das kann die Aussagekraft von Ergebnissen und die Tragfähigkeit von Maßnahmen erheblich beeinträchtigen. Hochwertige Daten schaffen hingegen die notwendige Transparenz, um komplexe Zusammenhänge zu verstehen, Risiken frühzeitig zu identifizieren und gezielt nachhaltige Strategien umzusetzen.

Darüber hinaus spielen vernetzte Daten eine zentrale Rolle, wenn es darum geht, große Datenmengen effizient zu verarbeiten – ein Muss für ESG-Berichte und KI-Anwendungen. Sie ermöglichen eine effiziente Digitalisierung, stärken die Wettbewerbsfähigkeit und helfen Unternehmen, den steigenden Anforderungen an Nachhaltigkeit und Transparenz gerecht zu werden. Gerade in Deutschland, wo Innovation ein wichtiger Wirtschaftsmotor ist, bildet eine starke Dateninfrastruktur die Grundlage für langfristigen Erfolg und Fortschritt.

Welche Hindernisse gibt es bei der Integration von ESG-Daten in Unternehmensprozesse?

Herausforderungen bei der Integration von ESG-Daten

Unternehmen stehen bei der Nutzung von ESG-Daten vor einigen kniffligen Hürden. Ein großes Problem ist die fehlende Standardisierung. Unterschiedliche Datenformate und mangelnde Vergleichbarkeit machen es schwierig, klare Analysen zu erstellen. Dazu kommt oft eine unzureichende Datenqualität oder schlichtweg der Mangel an relevanten Informationen. Das erschwert nicht nur fundierte Entscheidungen, sondern auch die Erstellung transparenter Berichte.

Ein weiteres Problem ist die Einbindung der ESG-Daten in die bestehenden Unternehmensstrategien. Es reicht nicht aus, die Daten einfach nur zu sammeln – sie müssen sinnvoll in die Geschäftsprozesse integriert werden. Und dann gibt es noch die Governance-Fragen: mangelnde Transparenz, fehlende Kontrollmechanismen oder das Risiko von Greenwashing können den gesamten Prozess belasten.

Um diese Herausforderungen anzugehen, brauchen Unternehmen gut durchdachte Datenmanagement-Strategien und passende Tools, die helfen, Ordnung ins Chaos zu bringen und die Daten effektiv nutzbar zu machen.

Wie können Unternehmen sicherstellen, dass ihre ESG-Berichterstattung den aktuellen gesetzlichen Anforderungen entspricht?

ESG-Berichterstattung: Gesetzliche Anforderungen in Deutschland

Ab dem 1. Januar 2024 müssen Unternehmen mit mindestens 250 Mitarbeitenden in Deutschland die Vorgaben der EU-Richtlinie CSRD umsetzen. Zu den zentralen Anforderungen gehört die systematische Erfassung und Berichterstattung von Treibhausgasemissionen, insbesondere CO₂-Emissionen, die unter anderem durch Mobilität und Geschäftsreisen entstehen.

Eine gut durchdachte Datenmanagementstrategie ist dabei unverzichtbar. Sie stellt sicher, dass qualitative und quantitative ESG-Daten konsistent erfasst und dokumentiert werden. Das hat gleich zwei Vorteile: Zum einen erfüllen Unternehmen damit die gesetzlichen Vorgaben, zum anderen schaffen sie transparente und nachvollziehbare Berichte. Der Einsatz spezialisierter Tools und Plattformen zur Datenintegration kann diese Prozesse nicht nur effizienter machen, sondern auch die Einhaltung der Anforderungen erheblich erleichtern.