La complexité des données
La complexité des données est l’un des principaux obstacles à la collecte et à la validation des données ESG. Chaque critère ESG comporte ses propres exigences en matière de données, ce qui rend le processus de collecte complexe et fastidieux. Par ailleurs, l’absence de grille de reporting et d’indicateurs standardisés complique encore plus le processus, car les entreprises doivent naviguer à travers une multitude de normes et de lignes directrices en matière de reporting.
La quantité des données
Un autre défi important est le volume de données à collecter. Les entreprises sont censées fournir des informations complètes et détaillées sur leurs performances ESG, ce qui nécessite la collecte d’un grand nombre de données. Cela peut s’avérer particulièrement compliqué pour des entreprises aux activités commerciales complexes ou présentes à l’international, car elles doivent recueillir des données provenant de plusieurs filiales ou sites. Garantir l’exactitude et la fiabilité d’une telle quantité de données peut s’avérer ardu et nécessiter des systèmes et des processus de gestion des données robustes.
Les silos de données
Outre la complexité et le volume des données ESG, la présence importante de silos de données constitue un autre défi. Les silos de données sont essentiellement des structures de rapport isolées qui ne sont pas facilement accessibles, souvent en raison d’un manque de communication, de la croissance de l’entreprise et de différents systèmes informatiques en place. L’utilisation de feuilles de calcul est un excellent exemple de silos de données. Souvent, les données financières et organisationnelles importantes d’une entreprise sont réparties sur plusieurs feuilles de calcul, ce qui complique la génération d’une vue d’ensemble de l’entreprise et entrave l’agrégation de ces données. Cela est particulièrement vrai dans le cas des données ESG, en raison du grand volume de données à collecter, ce qui signifie que les équipes financières doivent souvent regrouper des données provenant de plusieurs sources de données hétérogènes.
Les processus manuels
Un autre problème est la dépendance excessive à l’égard des processus manuels, qui complique encore les choses. De nombreuses entreprises s’appuient encore sur des méthodes manuelles pour collecter et valider les données. Une pratique chronophage, source d’erreurs et peu évolutive pour des entreprises en croissance. Les problèmes causés par les processus manuels vont de pair avec ceux causés par les silos de données : il s’agit dans les deux cas d’obstacles importants pour les équipes financières qui tentent d’évaluer avec précision les facteurs ESG et d’en rendre compte.
Relever les défis de la collecte et de la validation des données ESG
S’ils sont considérables, les défis des rapports de durabilité peuvent toutefois être surmontés grâce à la bonne technologie. Des solutions logicielles spécifiques peuvent aider les entreprises à gérer la complexité et la quantité de données ESG en fournissant une plateforme centralisée pour la gestion et l’analyse des données. Le regroupement de données provenant de diverses sources en une source unique de vérité aide les entreprises à éliminer les silos de données et garantir la cohérence et l’exactitude des rapports. De plus, grâce à l’automatisation, le logiciel ESG peut éliminer le risque d’erreur humaine et faire gagner un temps précieux.
Il ne fait aucun doute qu’à mesure que l’importance de l’ESG grandit, sa complexité augmente également. Un logiciel spécialisé aide les entreprises à répondre aux exigences des rapports ESG, tout en libérant le plein potentiel d’une croissance durable et d’un impact positif.
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