Datos para el cumplimiento de criterios ESG

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Los datos en el centro para el cumplimiento de los criterios ESG

Nuestra estrategia de datos como habilitadora para el cumplimiento de las normas ESG


  • Por: Óscar Alonso Llombart. Data Strategy & Data Governance Senior Manager at IBM Consulting. Miembro del Grupo Ética Seguridad I&I

Los criterios ESG (por sus siglas en inglés: Environmental, Social, y Governance), son un conjunto de normas utilizadas para evaluar el rendimiento de una organización sobre la manera en la que interactúa con el entorno natural; en criterios sociales incluyendo entre otros aspectos de diversidad de género y racial y bienestar de los grupos con los que se relaciona; y finalmente en criterios de gobierno que engloban prácticas corporativas como la ética, los códigos de conducta y las políticas anticorrupción.

Hasta hace relativamente poco, el perfil ESG de una empresa pasaba desapercibido para los consumidores y los inversores. Ahora, sin embargo, estos grupos reconocen que estas cuestiones son fundamentales y las dinámicas sociales ligadas a la sostenibilidad están generando importantes retos para las organizaciones.

Los análisis realizados por MAS Business revelan que las organizaciones con prácticas establecidas de sostenibilidad obtienen mejores resultados en nueve áreas: costes operacionales, relaciones con los grupos de interés, atracción y retención de talento, diferenciación en los mercados, innovación, gestión del riesgo, productividad, finanzas y marca / reputación.

Los criterios ESG (por sus siglas en inglés: Environmental, Social, y Governance), son un conjunto de normas utilizadas para evaluar el rendimiento de una organización sobre la manera en la que interactúa con el entorno natural


De un entorno voluntario a uno regulado

En 2019 y en 2020 hemos presenciado un punto de inflexión, marcado por la regulación y las nuevas expectativas de los supervisores (con la UE y el Reino Unido liderando el cambio). Este cambio de paradigma nos lleva de un escenario voluntario y político, a uno obligatorio y regulado.

De momento, el mayor foco está en los riesgos asociados al cambio climático, pero todo apunta a una rápida extensión hacia factores más amplios en todo el conjunto de criterios ESG.

Las organizaciones que no aborden los aspectos ESG mediante una plataforma de gestión de datos, sin integrarlos en sus operaciones con controles respaldados por datos para evaluar, seguir y, en última instancia, mejorar el rendimiento en relación con los criterios ESG, tendrán unos resultados financieros inferiores a lo esperado y se verán perjudicados en su imagen corporativa.


La dificultad de navegar en un océano de datos ESG

Actualmente la manera de comunicar el impacto de la sostenibilidad es muy subjetiva, con indicadores de rendimiento sumergidos en informes cargados de texto que están abiertos a diferentes interpretaciones y que tienen poca (o nula) trazabilidad.

El aumento de las nuevas dimensiones de los informes y la cantidad de agencias no han hecho más que complicar el panorama. Las agencias de calificación utilizan métodos propios y difícilmente comparables para formular las puntuaciones ESG, lo que da lugar a comparaciones inútiles (en este sentido organismos como ESMA de la EU e IOSCO están analizando las características de los datos y ratings generados por proveedores de información). Los siguientes aspectos amplían aún más los retos a los que nos enfrentamos:

  • Fuentes de datos dispares. Las fuentes de datos de información ESG son los informes auto publicados de las organizaciones, los datos comerciales o suscritos de los agregadores de datos, las agencias de calificación, otras organizaciones industriales y reguladoras, y los medios sociales.
  • Los datos son caros. Los datos ESG tienen un coste, además de una cuota de licencia, viene con condiciones en términos de uso y distribución. El uso indiscriminado de los datos ESG dentro de las organizaciones puede acarrear costes considerables, por lo que existen restricciones de uso, almacenamiento, distribución y geográficas.
  • Los datos no son agnósticos.  Los terceros utilizan algoritmos propios para obtener datos ESG, por lo tanto, vienen con un «sesgo de analista propietario» inherente, que puede diferir de la perspectiva analítica de las organizaciones que utilizan estos datos.
  • Mala calidad de los datos. Los formatos de los datos van desde los informes cuantitativos hasta los comentarios cualitativos, por lo que no son homogéneos en cuanto a representaciones, unidades de medida y metodologías adoptadas en las derivaciones de información. Las organizaciones a menudo informan de datos que no están sincronizados en el tiempo para comparar dentro de sus operaciones o con sus pares. Los datos ESG procedentes de las redes sociales complican aún más la situación.

El dato ESG sirve como estímulo para la transformación de los procesos de negocio y viceversa, si derivado del cumplimiento de ESG hemos de implantar nuevos procesos estos requerirán de nuevas fuentes de información o de una revisión de las que ya tenemos en nuestro mapa de datos ESG.


Se hace necesario un enfoque en el que los datos están en el centro para dotar a los diferentes actores de una plataforma de datos de sostenibilidad auditables y de calidad desde donde gobernar, analizar, medir, y divulgar más allá del reporting teniendo en cuenta los siguientes ejes de actuación

Hacer que la estrategia de los datos sea nuestra ventaja

Se hace necesario pues un enfoque en el que los datos están en el centro para dotar a los diferentes actores de una plataforma de datos de sostenibilidad auditables y de calidad desde donde gobernar, analizar, medir, y divulgar más allá del reporting teniendo en cuenta los siguientes ejes de actuación:

  • Estrategia del dato que de servicio a la gestión
    • Realizar una valoración de materialidad, datos que impactan directamente en los factores de la estrategia ESG de la organización, y definición de las métricas más adecuadas
    • Actualización y análisis de impacto de estándares / regulatorios mediante un servicio especializado en la interpretación y la valoración (“observatorio”)
    • Abordar la transformación con una visión holística del dato más allá del reporting
    • Integración de las iniciativas de datos ESG en los procesos de negocio; gestión del cambio de la organización en la gestión de sostenibilidad
  • Gobierno del dato
    • Despliegue del modelo y capacidades de gobierno del dato ESG en base a casos de uso viables y con impacto, y mejoras incrementales
    • Establecer un proceso continuo de generación e identificación de datos internos y fuentes externas
    • Foco inicial en los aspectos más críticos del gobierno del dato ESG: calidad de los datos, trazabilidad y linaje, y glosario de términos técnicos y de negocio; el objetivo es equiparar la gestión a la de las variables financieras
    • Implantación de un modelo de integración con terceros (agencias de rating, organizaciones certificadoras y verificadoras, y clientes)
    • Extensión de los criterios de gobierno a los datos recibidos por clientes, como parte de la gestión ESG en entidades financieras y como garantía de fiabilidad del dato
  • Modelo operativo, arquitectura de datos y tecnologías
    • Capacidad de movilización desde la iniciativa, con responsabilidades y funciones definidas, junto con un plan de gestión del cambio y alfabetización ESG Data
    • Definición y medición del valor entregado y del despliegue de la iniciativa
    • Proyección transversal de la iniciativa de datos ESG en los programas de transformación IT
    • Contextualizar la visión ESG en IT mediante la realización de una evaluación de materialidad
    • Evolución de plataformas de datos e inversión en la construcción de un modelo de datos ESG
    • Alinear la selección de proveedores de tecnología con objetivos de sostenibilidad compartidos, avances y medidas públicas

Los datos están en el centro para el cumplimiento de los criterios ESG: nuestra estrategia de datos como habilitadora para el cumplimiento de las normas ESG

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Conclusiones

Los consumidores, los reguladores y los accionistas presionan cada vez más a las organizaciones para que obtengan información tangible en materia de sostenibilidad y beneficios a partir de esta… ¡El momento de actuar es ahora!, como ocurrió hace unos años con GDPR no podemos esperar a que sea de obligado cumplimiento porque es necesaria una reflexión y planificación para ejecutar de manera enfocada y eficiente.

Los reguladores están trabajando intensamente en la definición de mecanismos que obliguen a las organizaciones a ser más transparentes, los inversores muestran un convencimiento del impacto a largo plazo que deben tener sus inversiones, y los consumidores convergen hacia modelos de consumo mucho más responsables.

En consecuencia, estamos experimentado un punto de inflexión para las organizaciones en las que debemos trabajar en cómo incorporaremos los mandatos de sostenibilidad en nuestra estrategia de datos para que los grupos de interés puedan juzgar con información adecuada.

La realización de inversiones sostenibles comienza con la divulgación de información significativa y la integración de los datos ESG en los procesos y decisiones empresariales. Unos datos ESG gobernados, de calidad, fiables, trazados, y catalogados son el primer paso que debemos dar ya.

Las consecuencias negativas de lanzar un programa ESG sin una estrategia del dato que responda a sus casuísticas concretas, pueden resultar abrumadoras y agravarse con el paso del tiempo, lo que a menudo impide que una organización sea reconocida por sus esfuerzos en este ámbito.

La aplicación de una estrategia y un gobierno de los datos, y un modelo operativo adecuado sobre una arquitectura y tecnologías sólidas en una fase temprana de nuestro programa de ESG evitará que nos encontremos con problemas en el futuro manteniendo los riesgos bajos e incrementando el atractivo de nuestra organización para inversores, consumidores y empleados.



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