De ‘Big Five’ uitdagingen in het rapporteren van betrouwbare duurzaamheidsdata

Bron: , 22 mei 2020

Steeds vaker lopen bedrijven tegen dezelfde obstakels aan wanneer het aankomt op het rapporteren van betrouwbare duurzaamheidsdata. Al helemaal met de ontwikkeling van steeds meer regelgevingen, zoals de ‘EU Taxonomy for Sustainable activities’ of de EU-richtlijn ‘Non-financial Reporting’ (NFR) en diversiteit. En niet te vergeten de explosief toenemende informatiebehoefte aan ESG-data (Environment, Social & Governance) vanuit de wereld van beleggers en investeerders. Adviesbureau Sustainalize herkent  ‘Big Five’ uitdagingen in het rapporteren van betrouwbare duurzaamheidsdata en organiseert op 11 juni een webinar over dit onderwerp.

Vaak horen we bijvoorbeeld:

“We kunnen geen ambitieuze duurzaamheidstargets zetten omdat we geen betrouwbare data hebben.”
“We zijn nog niet klaar voor assurance op onze niet-financiële data.”
“We worstelen intern met het verzamelen van alle data.”
“Ik kan niet meer herhalen waar de data vandaan komt.”

Herken jij je ook in één van deze problemen? Wij zien dit bij veel bedrijven en zetten in vijf stappen uiteen hoe je de meest voorkomende uitdagingen op kan lossen en kan zorgen voor een hogere kwaliteit van je niet-financiële data. Dit zorgt er ook voor dat het management voorzien wordt van informatie die hen daadwerkelijk in staat stelt om op duurzaamheidsprestaties te sturen.

1. Niemand voelt zich voor de duurzaamheidsdata verantwoordelijk
De data uitvraag komt voor de meeste betrokken collega’s altijd weer als een verrassing. Je dataleverancier voor energieverbruik kan niet verklaren of het reductietarget nog wordt gehaald, en je collega van supply chain is steeds weer te laat met het aanleveren van data. De coördinatie van het dataverzamelingsproces lijkt een groot en intensief project en je voelt je alleen gelaten binnen de organisatie. Interne betrokkenheid is wat je nodig hebt!

Om niet-financiële data binnen de gestelde deadlines te kunnen verzamelen en te controleren is ondersteuning vanuit de organisatie cruciaal. Omdat het opzetten van processen om data te verzamelen, te controleren en te rapporteren, tijd en middelen kost, is draagvlak vanuit het management essentieel. Het is daarom alleen zinvol wanneer het management dit ondersteunt en zij de niet-financiële informatie die uit deze processen volgt ook daadwerkelijk gebruiken in bestuurs- en besluitvormingsprocessen. Betrek daarnaast ook relevante collega’s zo vroeg mogelijk in het proces om de tijdslijn, benodigde data, het format van de gegevens en verantwoordelijkheden goed af te stemmen. Het laatste is vooral belangrijk omdat dataleveranciers wel de data aanleveren, maar niet altijd verantwoordelijk zijn voor de prestaties die de cijfers laten zien. Een simpel voorbeeld: Eén collega levert ieder kwartaal energieverbruikscijfers aan, maar is niet ‘in charge’ van alle programma’s en activiteiten die bijdragen aan energiereductie. Zo is er vanuit HR een programma rondom mobiliteit en is de businessunit Operations tegelijkertijd bezig met het vergroenen van energie voor processen, waarvan de uitvoering gedaan wordt door afdeling Inkoop, die groene stroom inkoopt.

Verantwoordelijkheden moeten duidelijk worden omschreven, met een eventuele scheiding tussen de dataleverancier en de KPI-eigenaar. De collega in het voorbeeld wil zich geen zorgen hoeven maken over het afleggen van verantwoording voor iets wat buiten zijn of haar verantwoordelijkheid ligt. Maar, hij of zij moet wel kunnen uitleggen waarom productielocatie X ineens geen gasverbruik meer rapporteert.

2. Er is geen duidelijke definitie van de KPI
Omvat het energieverbruik alleen productiefaciliteiten of ook kantoren? Zijn de HR-cijfers gebaseerd op headcounts of FTE’s en worden stagiairs eigenlijk in de KPI meegenomen? Of werk je binnen een grote organisatie met meerdere landen, bedrijfseenheden of productielocaties waar bijvoorbeeld ziekteverzuim in land A volgens een andere definitie dan land B wordt gerapporteerd? Als een KPI niet duidelijk is gedefinieerd laat deze ruimte voor interpretatie, wat leidt tot niet vergelijkbare data. Correct sturen op deze KPI’s wordt daardoor bijna onmogelijk.

Het duidelijk definiëren van KPI’s is daarom key. Wat meet je precies met de indicator en welke specifieke gegevens zijn daarvoor nodig? Wat valt er binnen de scope? Deze vragen moeten worden beantwoord en vastgelegd voordat je start met data-verzameling en rapportage. Het kan dan handig zijn om internationaal erkende rapportagerichtlijnen zoals de Standards van het Global Reporting Initiative (GRI), SASB, of het Greenhouse Gas Protocol toe te passen. Deze richtlijnen schrijven standaard definities voor indicatoren voor, wat maakt dat niet-financiële data van verschillende bedrijven vergelijkbaar is.

3. Data wordt elke keer via een andere weg of op een ander systeem gerapporteerd
Het ene kwartaal worden de HR-cijfers uit het HR systeem gehaald, het andere kwartaal uit het financiële systeem. Faciliteit A rapporteert gasverbruik op basis van facturen, faciliteit B op basis van eigen metingen. En wordt informatie handmatig verzameld, of telefonisch of via e-mail uitgevraagd? Je merkt het al. Inconsistente dataverzamelingsprocessen geven je niet echt het gevoel dat je over betrouwbare data beschikt.

Om een continue en betrouwbare datakwaliteit te garanderen is het daarom noodzakelijk om het proces van dataverzameling te standaardiseren en deze zoveel als mogelijk te automatiseren. Betrouwbare managementsystemen voor dataverzameling vormen hiervoor de basis. Of het nu gaat om het handmatig verzamelen van gegevens of het gebruik van specifieke software, de vraag naar de bron van data moet beantwoord kunnen worden op basis van een vooraf gedefinieerd en vastgelegd proces.

Het opstellen van een rapportagehandleiding kan helpen om de nauwkeurigheid en efficiëntie van het dataverzamelingsproces te verhogen. Een rapportagehandleiding biedt handvatten voor personen die betrokken zijn bij dataverzameling door onder andere definities, procesomschrijvingen, data-eenheden, gebruikte systemen en benodigde berekeningen op KPI-niveau vast te leggen.

4. Veel gegevens moeten achteraf worden gecorrigeerd
Klopt de data voor Q1 bij nader inzien toch niet? Een restatement in je duurzaamheidsverslag? Fouten worden wel eens gemaakt, maar te veel fouten wijzen erop dat er te weinig interne controles zijn ingebouwd die de databetrouwbaarheid waarborgen.

Interne controles kunnen het risico op onjuiste, inconsistente en onnauwkeurige gegevens verlagen. Verschillende niveaus zijn denkbaar: van een simpel ‘vier-ogenprincipe’ tot foutmeldingen in systemen bij het overschrijden van vooraf bepaalde normwaarden. Er zijn verschillende handmatige en geautomatiseerde controles die helpen om verzamelde gegevens vooraf op hun kwaliteit te toetsen. Ook Internal audit kan hierbij een rol spelen; waarin er wordt geadviseerd over strategie en rapportage tot een beperktere assurance rol. Heeft Internal audit een leidende rol, dan kan zij intern de sturing op duurzaamheid reviewen, de bijbehorende niet-financiële rapportage evalueren en de processen en data auditen. Dit bespaart de organisatie een intensief en kostbaar extern assurance-proces.

5. Waar komt de data ook alweer vandaan?
Een deel van het energieverbruik werd vorig jaar geschat, wat waren daar ook alweer de aannames voor? En werd afval op basis van eigen wegingen of op basis van de rapportage van de afvalophaler gerapporteerd? Als je je dit wel eens hebt afgevraagd, zal je organisatie waarschijnlijk moeite hebben om duurzaamheidsdata consistent te rapporteren.

Documentatie van procesbeschrijvingen, verantwoordelijkheden, KPI-definities, berekeningen en stappen om data te valideren zijn daarom essentieel. Het zorgt ervoor dat niet-financiële gegevens reproduceerbaar zijn en consistent worden verzameld. Relevante documenten zoals facturen, certificaten of vergadernotulen worden idealiter systematisch bewaard. Dit vereenvoudigt niet alleen het werk voor de accountant, maar vermindert ook de interne inspanningen. Daarnaast: als collega’s uitvallen of de organisatie verlaten, kan de data consistent blijven worden verzameld door nieuwe collega’s.

Auteurs: Anja Cichowlas & Julian Markus van adviesbureau Sustainalize

Op 11 juni organiseert Sustainalize een interessant webinar over dit onderwerp!