Pokonywanie wyzwań związanych z gromadzeniem danych w obliczaniu śladu węglowego
Dokładne obliczanie śladu węglowego to fundament wiarygodnych działań klimatycznych. Największe wyzwanie? Dane – rozproszone, niekompletne i czasochłonne w zbieraniu.
Dlaczego gromadzenie danych jest tak trudne?
- Dane rozporszone po różnych systemach
Informacje potrzebne do obliczenia śladu węglowego – takie jak rachunki za energię, koszty podróży, dane zakupowe czy informacje o odpadach – często znajdują się w wielu systemach i formatach (Excel, PDF, papierowe faktury, ankiety itp.). Ta fragmentacja sprawia, że zebranie i konsolidacja danych jest czasochłonna. - Niekompletne lub brakujące dane
Dostawcy mogą nie dostarczać wymaganych danych dotyczących emisji, a organizacja może nie gromadzić ich na odpowiednim poziomie szczegółowości. Dotyczy to szczególnie emisji w zakresie Scope 3, obejmujących cały łańcuch wartości – zwykle największy i najbardziej złożony obszar. - Czasochłonna praca manualna
Proces zbierania danych często wymaga ręcznej pracy w wielu działach. To nie tylko zwiększa ryzyko błędów, ale także pochłania znaczące zasoby. - Jakość i spójność danych
Nawet jeśli dane są dostępne, mogą być niespójne, nieaktualne lub w niewłaściwym formacie. Zapewnienie jakości danych jest kluczowe dla wiarygodnych obliczeń.
Praktyczne rozwiązania dla lepszego gromadzenia danych
Aby pokonać te wyzwania, organizacje powinny zacząć od opracowania jasnych procesów wewnętrznych. Zaleca się rozpoczęcie zbierania danych jeszcze przed rozpoczęciem właściwych obliczeń. Warto stworzyć procedury i systemy umożliwiające dostawcom przekazywanie niezbędnych informacji (np. wskaźników recyklingu materiałów) oraz korzystać z istniejących baz danych i rejestrów branżowych.
Kluczową rolę odgrywa automatyzacja i narzędzia cyfrowe. Integracja systemów – takich jak ERP, zakupy czy zarządzanie podróżami – umożliwia automatyczny transfer danych i redukuje pracę manualną. API mogą pobierać dane bezpośrednio od dostawców energii czy partnerów logistycznych, a zautomatyzowane procedury walidacji pozwalają szybko wykrywać anomalie lub brakujące informacje.
Zaangażowanie dostawców i interesariuszy jest niezbędne, szczególnie w przypadku danych Scope 3. Ukierunkowane ankiety, skupione wyłącznie na danych potrzebnych do obliczeń, poprawiają wskaźniki odpowiedzi. Dzielenie się wynikami i informacją zwrotną z dostawcami sprzyja poprawie jakości danych w przyszłości. Gdy dane specyficzne dla dostawcy są niedostępne, pomocne mogą być branżowe bazy danych i benchmarki.
Podkreśla się również znaczenie dokładnej dokumentacji i śledzenia źródeł. Każde źródło danych i metoda obliczeń powinny być udokumentowane – nie tylko dla wiarygodności i zgodności z regulacjami, ale także w celu ułatwienia przyszłych obliczeń i zapewnienia przejrzystości.
Rola automatyzacji i sztucznej inteligencji
Nowoczesne metody obliczania śladu węglowego coraz częśćiej wykorzystują automatyzację i AI do:
- Ekstrakcji i strukturyzacji danych z faktur i raportów
- Kategoryzacji danych w odpowiednich zakresach emisji
- Identyfikacji braków i szacowania brakujących wartości na podstawie trendów historycznych lub średnich branżowych
To nie tylko zmniejsza obciążenie manualne, ale także zapewnia dokładność danych i umożliwia częstsze raportowanie.
Chcesz dowiedzieć się więcej o obliczaniu śladu węglowego?
Aby zgłębić temat obliczania śladu węglowego – w tym przykłady z praktyki i opinie ekspertów – obejrzyj nagranie naszego ostatniego webinaru.