Publicación invitada: La base de los informes de GEI: recopilación de datos, coherencia y confianza

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En el panorama ESG actual, vemos que cada vez más empresas establecen nuevos objetivos de reducción de emisiones de carbono, como comprometerse con objetivos netos cero y objetivos con base científica (SBT). De hecho, el número de empresas comprometidas con los objetivos de SBTi creció casi un 65 % en 2021. A medida que más empresas se comprometen con estos ambiciosos objetivos, la calidad y precisión de los datos se está convirtiendo en un tema cada vez más importante. Los datos completos y precisos son la base de un programa exitoso de gestión de emisiones y de un inventario de emisiones sólido. Sin embargo, mejorar la calidad de los datos dentro de una organización puede presentar muchos desafíos.
Aunque puede ser un impulso significativo, la recopilación de datos es uno de los pasos más importantes para comenzar a rastrear la huella completa de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) de una organización, que se ha convertido en un factor esencial para la toma de decisiones de inversores y consumidores. Con un plan de gestión y recopilación de datos ejecutado cuidadosa y estratégicamente, las empresas pueden informar con confianza y precisión sobre su desempeño ESG.
Desafíos a la calidad de los datos
Para comprender cómo informar el desempeño ESG más preciso, las empresas deben primero identificar los desafíos que enfrentan con respecto a la gestión de datos. Para la mayoría de las empresas, especialmente aquellas con una gran huella de informes o carteras complejas, el almacenamiento descentralizado de los datos de las facturas puede complicar el acceso y la coherencia de los datos. Un problema frecuente al que se enfrentan las empresas es la incapacidad de recopilar datos sobre espacios alquilados por parte de propietarios o empresas de servicios públicos. Por ejemplo, en el caso de un espacio de oficina compartido entre varios inquilinos, los propietarios pagarán la factura de electricidad completa y no podrán desglosar la información de uso de sus inquilinos. Dado que el acceso a los datos puede ser difícil o, en algunos casos, imposible, es posible que una empresa deba estimar un volumen potencialmente grande de datos en su cartera. Por lo tanto, contar con datos de calidad de meses anteriores será fundamental para calcular estimaciones precisas.
Además, la recopilación de datos de ciertos flujos de GEI, como los refrigerantes, también puede ser un desafío debido a la irregularidad de su cronograma de servicio, la inconsistencia del ciclo de facturación y la falta de información de medición exacta. Los cálculos de emisiones para las categorías de Alcance 3, como Uso de Productos Vendidos o Inversiones, pueden ser difíciles de cuantificar sin datos contextuales. Además, el intercambio de datos de la cadena de suministro para las emisiones de Alcance 3 suele ser una tarea compleja, ya que las empresas deben comprometerse con sus proveedores por una suma de sus emisiones. Si bien estas fuentes de datos a veces pueden ser irrelevantes en relación con la huella general de una empresa, las organizaciones deben tener evidencia cuantitativa para respaldar la inmaterialidad de cualquier fuente. Es importante reconocer estos posibles obstáculos antes de la temporada de presentación de informes y dejar suficiente tiempo para considerar soluciones para recopilar datos de calidad.
Las tres C para mejorar la calidad de los datos
Para garantizar datos de calidad, proponemos evaluar los datos de GEI en términos de las siguientes tres “C”:
- Colección: A menudo, las empresas pueden tener dificultades para identificar qué fuentes de datos rastrear, dónde encontrar los datos interna o externamente y quién debería participar dentro de la organización. Esto es particularmente cierto en el caso de las empresas que calculan un inventario de GEI por primera vez. Contar con una plataforma digitalizada y centralizada para agilizar la recolección de datos, como Plataforma Resource Advisor de Schneider Electric, puede ayudar a superar el desafío de recopilar datos de múltiples partes dentro de una organización y estandarizar el almacenamiento de datos con el tiempo. Además, a medida que los datos sobre GEI atraen cada vez más la atención de las partes interesadas y los reguladores, es cada vez más importante una gobernanza y supervisión de datos sólidas en los procesos y controles de recopilación de datos. Las empresas deben educar a las partes interesadas internas e implementar procesos internos para supervisar la recopilación y el control de datos de grupos internos, incluidos TI, comités de auditoría interna, miembros de la junta directiva y otros.
- Consistencia: Una vez definidas las fuentes de datos, las organizaciones deben mejorar constantemente sus procesos de recopilación de datos y la granularidad de los datos. Para las empresas con carteras complejas, la agregación de datos y la coherencia en el tiempo puede ser un desafío. La implementación de la automatización para crear conjuntos de datos completos y realizar un seguimiento constante de los datos de los sitios y las fuentes puede liberar recursos para otras actividades y garantizar que los datos se informen de forma coherente. Para las empresas con carteras fluctuantes, el seguimiento coherente y organizado de los cambios de sitios y fuentes permitirá una recopilación completa de datos y confianza en las métricas informadas.
- Confianza: A medida que más marcos y agencias incentivan o exigen a las empresas que auditen sus datos de GEI, es importante contar con controles de datos sólidos para garantizar métodos precisos de divulgación de información y presentación de informes. Los verificadores externos de métricas de GEI solicitarán evidencia de las fuentes de datos, como una imagen de factura de energía eléctrica o un PDF, del cual la empresa captura su uso mensual de energía. Además, ejecutar controles de calidad y pruebas de variación en el consumo mensual de energía, combustible, agua o desechos fortalecerá la confianza en la recopilación de datos y ayudará a identificar de manera proactiva cualquier valor atípico que pueda indicar errores en los datos.
Tendencias modernas en datos
Una de las tendencias modernas más interesantes en el ámbito de los datos es la combinación de la captura y el almacenamiento de datos con herramientas que transforman los datos sin procesar en formatos visuales. Este emparejamiento abre la puerta para que las organizaciones tomen cualquier cantidad de flujos de datos y, de un vistazo, revelen tendencias, valores atípicos y oportunidades. Los espacios de gestión energética y sostenibilidad también se están beneficiando de este desarrollo, ya que las empresas están ansiosas por utilizar estas herramientas en sus datos de uso y emisiones de servicios públicos para encontrar oportunidades de cambios viables, mejores eficiencias y mayor rentabilidad.
Dado que muchos países están haciendo el cambio de informes/divulgaciones voluntarias a obligatorias, es fundamental garantizar que el sistema de datos que una empresa tiene implementado responda a un entorno regulatorio en evolución. El Negocio de Sostenibilidad de Schneider Electric puede ayudar a las empresas a superar este desafío brindándoles un equipo global de expertos en sostenibilidad complementado por nuestra plataforma llave en mano, Resource Advisor, que permite brindar ayuda de extremo a extremo en el recorrido energético y de sostenibilidad de una empresa. A medida que los marcos de presentación de informes, como GRESB, evolucionan en sus divulgaciones para abarcar los impactos climáticos multifacéticos de las operaciones de la empresa, una plataforma integral para rastrear estas métricas es extremadamente valiosa.
La calidad de los datos es fundamental para la capacidad de una organización de establecer y alcanzar objetivos ambiciosos de cualquier tipo. Siguiendo las tres C de la calidad de los datos (recopilación, coherencia e integridad), las organizaciones pueden garantizar que sus datos ESG sean precisos y completos. Además, al utilizar una plataforma de gestión de energía digital como Resource Advisor de Schneider Electric, las organizaciones pueden aprovechar las herramientas de visualización y análisis de datos para transformar sus datos sin procesar en conocimientos y estrategias procesables para la gestión de la energía y la sostenibilidad. Con la ayuda de estas soluciones, las empresas no solo pueden cumplir con las expectativas regulatorias y de las partes interesadas, sino también contribuir a la lucha global contra el cambio climático y la transición hacia un futuro neto cero.
Escrito por Olivia Hill, asociada senior de sostenibilidad de Schneider Electric, Emily Xue, analista de sostenibilidad de Schneider Electric y Marshall Doty, analista de sostenibilidad de Schneider Electric.