ESG Data Governance: Vom Pflichtprogramm zum Wettbewerbsvorteil

Seit Inkrafttreten der CSRD, der 7. MaRisk-Novelle und verschärfter EZB-Erwartungen verbringen viele Unternehmen mehr Zeit mit der Suche nach ESG-Daten als mit deren Auswertung. Die Zahlen sind eindeutig: In mehreren EU-Studien geben über 60 % der Unternehmen an, dass mangelhafte ESG-Datenqualität ihre Nachhaltigkeitsstrategie ausbremst.

Die Realität? ESG Data Governance ist längst kein „Nice-to-have“ mehr, sondern eine Voraussetzung, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen, Finanzierungen zu sichern und Vertrauen bei Stakeholdern aufzubauen. Wer ESG-Daten nur als Reporting-Pflicht behandelt, verspielt Potenziale – und riskiert Fehlentscheidungen.

In diesem Beitrag zeige ich, wie Sie ESG Data Governance strukturiert aufbauen und operationalisieren – von der Strategie bis zur klaren Data Ownership. Mit Fokus auf die Praxis: für Nachhaltigkeits-, Risiko- und Datenverantwortliche, die 2025 Ergebnisse liefern müssen und nicht noch ein theoretisches Rahmenwerk suchen.

Was ESG-Daten besonders macht – und warum Governance hier anders tickt

ESG-Daten sind sensibler, fragmentierter und volatiler als klassische Finanzdaten. Genau deshalb braucht es ein eigenes, stringentes ESG Data Governance-Modell.

Drei Besonderheiten von ESG-Daten

1. Hohe Heterogenität
ESG-Daten stammen aus sehr unterschiedlichen Quellen:

• interne Systeme (Energieverbräuche, Lieferantendaten, HR-Kennzahlen, Compliance-Fälle)
• externe Datenprovider (Ratings, Klimaszenarien, Kontroversen-Screenings)
• Lieferanten- und Kundendaten (z. B. Scope-3-Emissionen)

Formate, Definitionen und Aktualisierungszyklen unterscheiden sich massiv. Ohne Governance endet das schnell in Excel-Wildwuchs.

2. Regulatorischer Druck statt „Nice-to-have“

• CSRD/ESRS, SFDR, EU-Taxonomie, EZB-Leitfaden zu Klima- und Umweltrisiken und BCBS 239: All diese Regelwerke verlangen nachvollziehbare, konsistente, prüfbare ESG-Daten.
• Wenn Herkunft, Berechnung und Verantwortlichkeiten unklar sind, ist ein sauberes Nachhaltigkeitsreporting faktisch unmöglich.

3. Direkte Verknüpfung mit Risiko und Geschäftsmodell
ESG-Daten fließen heute in:

• Kreditentscheidungen und Pricing
• Lieferantenfreigaben und -bewertungen
• Produktentwicklung (z. B. nachhaltige Finanzprodukte)
• Standort- und Investitionsentscheidungen

Wer hier auf falschen oder lückenhaften ESG-Daten sitzt, trifft falsche Geschäftsentscheidungen – mit realen Kosten.

Merksatz: ESG Data Governance ist nicht nur die „Ordnung im Datenkeller“, sondern die Grundlage für glaubwürdige Nachhaltigkeitsstrategie und belastbare Steuerung.

Typische ESG-Datenprobleme – und was wirklich dahinter steckt

Die meisten Unternehmen kämpfen nicht an einem, sondern an mehreren ESG-Daten-Fronten gleichzeitig. Die Muster ähneln sich.

Datenqualität: fünf Dimensionen, die regelmäßig reißen

Gute ESG Data Governance orientiert sich wie im BCBS-239-Kontext an klaren Qualitätsdimensionen:

• Vollständigkeit: Wichtige ESG-Kennzahlen (z. B. Scope 3, Lieferkettendaten) fehlen.
• Genauigkeit: Schätzwerte werden nicht sauber dokumentiert; Quellen sind unklar.
• Aktualität: Klimarisikodaten, Ratings oder Lieferantendaten sind veraltet.
• Konsistenz: Unterschiedliche Abteilungen berichten unterschiedliche Zahlen zum gleichen Thema.
• Nachvollziehbarkeit: Es ist nicht dokumentiert, wie Kennzahlen berechnet wurden.

Ohne definierte Datenqualitätsprozesse bleiben diese Probleme dauerhaft – und werden spätestens bei Prüfung oder Due Diligence sichtbar.

Externe Abhängigkeiten und Volatilität

Unternehmen sind im ESG-Kontext stark abhängig von:

• Datenprovidern (Scores, Emissionsdaten, Klimaszenarien)
• Regulatoren (neue Vorgaben, geänderte ESRS-Interpretationen)
• Stakeholdern (Investoren, Banken, NGOs, Kund:innen)

Dazu kommt: ESG-Daten sind volatil – Ratings ändern sich, kontroverse Ereignisse treten plötzlich auf, Klimaszenarien werden angepasst. Governance muss also nicht nur robust, sondern auch anpassungsfähig sein.

Organisatorische Lücke: Wer ist eigentlich verantwortlich?

Das größte Problem ist oft nicht die Technik, sondern die Organisation:

• Es gibt keinen klaren ESG Data Owner.
• Nachhaltigkeit, Risiko, Controlling, IT und Fachbereiche arbeiten nebeneinander her.
• Rollen wie Data Steward, Data Owner, Data Consumer sind nicht auf ESG-Daten ausgerollt.

Ergebnis: Niemand fühlt sich wirklich verantwortlich, jeder liefert „seine“ Zahlen – und das Vertrauen in die Daten sinkt.

In vier Phasen zu belastbarer ESG Data Governance

Ein praxistauglicher Ansatz für ESG Data Governance lässt sich in vier Phasen strukturieren. Der Punkt ist: Jede Phase liefert konkrete Ergebnisse – nicht nur Folien.

1. ESG-Datenstrategie: Klar definieren, wofür Sie ESG-Daten brauchen

Eine ESG-Datenstrategie, die funktioniert, startet nicht beim Tool, sondern bei den Zielen.

Zentrale Fragen:

• Welche Use Cases haben Priorität? (z. B. CSRD-Reporting, ESG-Risikosteuerung, nachhaltige Kreditprodukte, Lieferantenmanagement)
• Welche KPIs und Kennzahlen werden dafür benötigt?
• Welche regulatorischen Vorgaben gelten konkret für Ihr Unternehmen und Ihre Branche?

Konkrete Ergebnisse dieser Phase:

• ESG-Datenlandkarte: Welche ESG-Kennzahlen gibt es, wofür werden sie genutzt?
• Zielbild 2026/2027: Wie soll ESG Data Governance aussehen (zentral/dezentral, Verantwortung, Tools)?
• Priorisierte Roadmap mit Meilensteinen (z. B. „CSRD-ready bis 2026“, „Scope-3-Transparenz im Einkauf bis 2027“).

2. ESG-Datenanforderungen strukturiert erfassen

Im zweiten Schritt werden fachliche und technische Anforderungen an ESG-Daten systematisch erhoben – nicht nur für das Reporting, sondern auch für Steuerung und Produkte.

So gehen Unternehmen pragmatisch vor:

1. Use Cases definieren (z. B. Klimastresstest, ESG-Kreditrichtlinie, Lieferantenbewertung).
2. Für jeden Use Case festlegen:
   • benötigte Kennzahlen (z. B. CO₂-Intensität pro Umsatz, Anteil nachhaltiger Umsätze)
   • notwendige Detailtiefe (Unternehmens-, Produkt-, Standortebene etc.)
   • Aktualisierungsfrequenz
   • regulatorische Verweise (ESRS, EZB-Leitfaden, MaRisk etc.)
3. Standards und Definitionen dokumentieren (Glossar/Data Dictionary).

Ein häufiger Fehler: Man sammelt „alle denkbaren ESG-Daten“, statt sich an priorisierten Use Cases zu orientieren. Das führt zu Überlastung in den Fachbereichen und zu Datengräbern, die niemand nutzt.

3. ESG-Datenverwaltung und Architektur aufsetzen

Sobald klar ist, welche ESG-Daten für welche Zwecke benötigt werden, geht es an die Umsetzung in Prozessen und IT.

Datenarchitektur: zentral oder dezentral – aber kontrolliert

Es gibt kein Einheitsmodell, aber zwei Grundansätze:

• Zentraler ESG-Datenhub: Alle kritischen ESG-Daten werden in einer zentralen Plattform zusammengeführt und von dort in Reporting, Risiko, Vertrieb etc. verteilt.
• Föderierte Architektur: ESG-Daten verbleiben in Quellsystemen, werden aber über einheitliche Schnittstellen und Governance-Regeln verknüpft.

Entscheidend ist nicht das Modell, sondern dass:

• Herkunft, Transformation und Nutzung durchgängig dokumentiert sind,
• Berechnungslogiken und Schätzmethoden standardisiert werden,
• Verantwortlichkeiten je System und Datenfluss klar benannt sind.

ESG-Datenkatalog als Dreh- und Angelpunkt

Ein ESG-Datenkatalog ist in der Praxis extrem hilfreich, weil er:

• beschreibt, welche ESG-Daten es gibt,
• dokumentiert, woher sie kommen,
• festhält, wer dafür verantwortlich ist,
• Qualitätsregeln, Prüfungen und Freigaben integriert.

Gerade in großen Organisationen wird damit sichtbar, wo es Redundanzen, Lücken oder Widersprüche gibt – die sonst erst im Audit auffallen würden.

4. ESG Data Ownership und Rollenmodell verankern

Ohne klare Rollen bleibt ESG Data Governance ein PowerPoint-Konzept. Der operative Durchbruch kommt erst, wenn Verantwortlichkeiten verbindlich geregelt sind.

Typische Rollen im ESG-Datenkontext:

• ESG Data Owner: fachlich verantwortliche Einheit für eine Datenentität (z. B. Emissionen, Lieferantendaten, ESG-Ratings);
• Data Steward ESG: koordiniert Qualitätssicherung, Pflege von Definitionen und Datenkatalog;
• Data Consumer: nutzt ESG-Daten in Reporting, Risiko, Produktentwicklung, Vertrieb;
• IT/Data Management: verantwortet technische Plattformen, Schnittstellen und Automatisierung.

Wichtig ist, diese Rollen nicht parallel zu bestehenden Data-Governance-Rollen aufzubauen, sondern das bestehende Modell gezielt um ESG-Daten zu erweitern. Das Ganze gehört anschließend in:

• die schriftlich fixierte Ordnung,
• Richtlinien zu Datenmanagement und Reporting,
• Rollen- und Funktionsbeschreibungen.

Wer ESG-Verantwortlichkeiten nur informell regelt („Macht bei uns die Nachhaltigkeitsabteilung“) wird spätestens beim nächsten Audit oder im Streitfall zwischen Fachbereichen Probleme bekommen.

Vom Konzept zur Praxis: ESG Data Governance operativ machen

ESG Data Governance wirkt nur, wenn sie entlang der gesamten Verarbeitungskette durchgezogen wird – von der Erhebung bis zum Bericht.

Die End-to-End-Kette für ESG-Daten

Ein praxistaugliches Modell deckt mindestens diese Schritte ab:

1. Datenerhebung: interne Messungen, Lieferantendaten, Kund:innenabfragen, externe Provider.
2. Vorverarbeitung und Validierung: Plausibilitätschecks, Dublettenprüfung, Umgang mit Schätzwerten.
3. Integration und Speicherung: Ablage im juristischen Datenbestand / ESG-Datenhub, Versionierung.
4. Auswertung und Berechnung: Kennzahlbildung nach definierten Methoden, Szenarioanalysen.
5. Reporting und Nutzung: Nachhaltigkeitsbericht, regulatorische Meldungen, Management-Cockpits, Kreditprozesse.

Für jeden Schritt sollten klare Zuständigkeiten und kontrollierte Übergabepunkte definiert werden – idealerweise je Datenentität (z. B. Geschäftspartner, Instrumente, Sicherheiten).

Praxisbeispiel: Wie ein Institut seine ESG-Datenprobleme in den Griff bekam

Ein deutsches Kreditinstitut stand 2024 vor einem typischen Problem:

• Drei verschiedene CO₂-Zahlen für das gleiche Firmenkundensegment,
• unklare Herkunft externer ESG-Ratings,
• CSRD-Reporting nur mit erheblichem manuellem Aufwand möglich.

Der Weg zur Verbesserung lief in drei Schritten:

1. Use-Case-Fokus: Zuerst wurden drei priorisierte Use Cases definiert: CSRD-Reporting, ESG-Rating im Kreditprozess, Klimarisikobericht für die Aufsicht.
2. Datenkatalog & Ownership: Für alle relevanten ESG-Kennzahlen wurden Data Owner benannt und im Datenkatalog hinterlegt.
3. Qualitätsregeln: Es wurden verbindliche Prüfregeln eingeführt (z. B. Aktualität externer Ratings, Plausibilitätsgrenzen für Emissionsdaten) und technisch umgesetzt.

Ergebnis nach einem Jahr:

• Reduktion manueller Abstimmungen im Reporting um rund 40 %,
• einheitliche ESG-Zahlen im Kreditprozess,
• deutlich weniger Rückfragen von Prüfern und Aufsicht.

Konkrete nächste Schritte für 2025

Wer 2025 mit ESG Data Governance ernst machen will, sollte nicht mit einem „Big Bang“-Programm starten, sondern mit einem klaren, fokussierten Schritt.

Empfohlene nächsten Schritte:

1. Ist-Analyse in 4 Wochen:

   • Welche ESG-Kennzahlen nutzen Sie heute aktiv?
   • Woher kommen diese Daten, wer verantwortet sie?
   • Wo gibt es Doppelstrukturen oder widersprüchliche Zahlen?

2. Ein Pilot-Use-Case auswählen:

   • z. B. CSRD-Reporting, ein ESG-intensiver Produktbereich oder Lieferantenmanagement.
   • Für diesen Use Case Governance, Rollen und Datenqualitätsregeln definieren.

3. ESG-Datenkatalog starten:

   • Zunächst mit den wichtigsten 20–30 ESG-Kennzahlen.
   • Herkunft, Verantwortliche, Definitionen und Qualitätsregeln dokumentieren.

4. Rollen verbindlich machen:

   • ESG Data Owner schriftlich benennen.
   • Aufgaben in Stellenprofilen und Richtlinien verankern.

Wer so vorgeht, wird schnell merken: ESG Data Governance ist weniger ein IT-Projekt, sondern vor allem Organisationsentwicklung. Und genau dort entscheidet sich auch, ob ESG in der Unternehmens-DNA ankommt oder ein Paralleluniversum im Nachhaltigkeitsbericht bleibt.

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ESG-Daten werden in den kommenden Jahren noch stärker über Finanzierungskosten, Reputation und Geschäftsmodelle entscheiden. Unternehmen, die heute eine robuste ESG Data Governance aufbauen, schaffen sich nicht nur regulatorische Sicherheit, sondern auch einen klaren Wettbewerbsvorteil – weil sie schneller, transparenter und datenbasiert auf Nachhaltigkeitsanforderungen reagieren können.