Tiedonkeruun haasteet hiilijalanjälkilaskennassa – ja miten ne ratkaistaan
Vastuullisuusraportoinnin noustessa liiketoiminnan välttämättömyydeksi, hiilijalanjäljen tarkka laskenta on keskeistä uskottavalle ilmastotyölle. Suurin haaste liittyy usein datan keräämiseen. Tässä artikkelissa tarkastelemme yleisimpiä tiedonkeruuseen liittyviä ongelmia ja käytännön ratkaisuja.
Miksi tiedonkeruu on niin haastavaa?
- Data on hajallaan eri järjestelmissä
Hiilijalanjäljen laskentaan tarvittava tieto – kuten energiankulutus, matkakulut, hankintatiedot ja jätemäärät – löytyy usein useista eri järjestelmistä ja formaateista (Excel, PDF, paperilaskut, kyselyt jne.). Tämä pirstaleisuus tekee tiedon kokoamisesta ja yhdistämisestä työlästä. - Puutteellinen tai puuttuva data
Toimittajat eivät välttämättä toimita tarvittavia päästötietoja, tai organisaatio ei ole kerännyt niitä riittävällä tarkkuudella. Tämä korostuu erityisesti Scope 3 -päästöissä, jotka kattavat koko arvoketjun ja ovat usein laskennan suurin ja monimutkaisin osa. - Manuaalinen työkuorma
Tiedonkeruu vaatii usein käsityötä useilta osastoilta. Tämä lisää virheriskiä ja vie paljon resursseja. - Datan laatu ja yhdenmukaisuus
Vaikka dataa olisi saatavilla, se voi olla epäyhtenäistä, vanhentunutta tai väärässä muodossa. Laadukas data on edellytys luotettaville laskelmille.
Käytännön ratkaisuja parempaan tiedonkeruuseen
Organisaatioiden kannattaa aloittaa selkeiden sisäisten prosessien luomisesta. Tiedonkeruu on hyvä aloittaa jo ennen varsinaista laskentaa. Toimittajille tulee tarjota helppo tapa toimittaa tarvittavat tiedot, kuten materiaalien kierrätysasteet, ja hyödyntää olemassa olevia tietokantoja ja toimialakohtaisia rekistereitä.
Automaatio ja digitaaliset työkalut ovat avainasemassa. Järjestelmien integrointi – esimerkiksi ERP-, hankinta- ja matkahallintajärjestelmät – mahdollistaa automaattisen datansiirron ja vähentää manuaalista työtä. API-rajapinnat voivat hakea tietoa suoraan energiantoimittajilta tai logistiikkakumppaneilta, ja automaattiset tarkistukset voivat tunnistaa puutteet jo varhaisessa vaiheessa.
Toimittajien ja sidosryhmien sitouttaminen on kriittistä, erityisesti Scope 3 -datan osalta. Kohdennetut kyselyt, jotka keskittyvät vain laskentaan tarvittaviin tietoihin, parantavat vastausprosenttia. Tulosten ja palautteen jakaminen toimittajille kannustaa parempaan datan laatuun jatkossa. Kun toimittajakohtaista dataa ei ole saatavilla, toimialan tietokannat ja vertailuarvot tarjoavat hyödyllisiä arvioita.
Dokumentointi ja jäljitettävyys ovat tärkeitä. Jokainen datalähde ja laskentamenetelmä tulee dokumentoida, jotta uskottavuus ja vaatimustenmukaisuus säilyvät – ja jotta tulevat laskennat ovat helpompia ja läpinäkyvämpiä.
Automaatio ja tekoäly tiedonkeruun tukena
Moderni hiilijalanjäljen laskenta hyödyntää yhä enemmän automaatiota ja tekoälyä:
- Datan poiminta ja jäsentäminen laskuista ja raporteista
- Datan luokittelu oikeisiin päästökategorioihin
- Puutteiden tunnistaminen ja arvojen arviointi historiallisten trendien tai toimialakeskiarvojen perusteella
Tämä vähentää manuaalista työtä, parantaa tarkkuutta ja mahdollistaa tiheämmän raportoinnin.
Haluatko tietää lisää?
Katso webinaaritallenteemme, jossa syvennymme hiilijalanjäljen laskentaan ja tiedonkeruun haasteisiin käytännön esimerkkien ja asiantuntijanäkökulmien avulla.
Kysy asiantuntijaltamme
Team Leader, LCA