Inhaltsverzeichnis

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Einleitung
21
1 Rechtliche Rahmenbedingungen
29
1.1 Nachhaltigkeit im Allgemeinen
29
1.2 Die Umsetzung von Nachhaltigkeit in der EU
31
1.3 Wesentliche Rahmenwerke der Nachhaltigkeitsberichterstattung
32
1.3.1 Global Reporting Initiative (GRI)
45
1.3.2 Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD)
48
1.3.3 European Sustainability Reporting Standards (ESRS)
50
1.3.4 EU-Taxonomie
52
1.3.5 International Sustainability Standards Board (ISSB)
54
1.3.6 Sustainability Accounting Standards Board (SASB)
56
1.3.7 Task Force on Climate-related Financial Disclosures (TCFD)
56
1.3.8 Vielfalt der ESG-Reporting-Standards: Ursachen und Entwicklungsperspektiven
57
1.4 Europäische Rahmenwerke: Anwenderkreis und Zeitplan
58
1.5 Key Takeaways
59
2 Herausforderungen bei der IT-Umsetzung
61
2.1 Datenverfügbarkeit und -qualität für ESG-Zwecke
61
2.1.1 Herausforderungen
62
2.1.2 Handlungsempfehlungen
66
2.2 Auswahl angemessener Tools und Technologien
67
2.2.1 Herausforderungen
67
2.2.2 Handlungsempfehlungen
70
2.3 Entwicklung einer zukunftsorientierten IT-Architektur
71
2.3.1 Herausforderungen
71
2.3.2 Handlungsempfehlungen
73
2.4 Gewährleistung der Prüfungssicherheit und Compliance
74
2.4.1 Herausforderungen
74
2.4.2 Handlungsempfehlungen
77
2.5 Key Takeaways
79
3 Phasen zur Umsetzung der ESG-Reporting-Anforderungen
81
3.1 Überblick über die Phasen
81
3.2 Wesentlichkeits- und Gap-Analyse
82
3.2.1 Wesentlichkeitsanalyse: Ziel und Methodik
83
3.2.2 Doppelte Wesentlichkeitsanalyse
85
3.2.3 Überblick über wesentliche Nachhaltigkeitsrisiken
85
3.2.4 Gap-Analyse: Lücken identifizieren und Maßnahmen ableiten
86
3.3 Identifikation der Quelldaten und Datensammlung
87
3.3.1 Unterscheidung der Datenarten
87
3.3.2 Datendomänen und ihre Bedeutung
88
3.4 Datenintegration und Datenmanagement
90
3.4.1 Datenintegration
91
3.4.2 Einbettung von ESG-Anforderungen in die IT-Architektur
91
3.4.3 Datenmanagement
92
3.5 KPI-Berechnung
93
3.6 Testen der KPIs
96
3.7 Erfassung von qualitativen Informationen
97
3.7.1 Einführung in qualitative Informationen
98
3.7.2 Projektorganisation zur Erhebung qualitativer Informationen
98
3.7.3 Technische Umsetzung mit SAP Build
99
3.8 Erstellung des Nachhaltigkeitsberichts
100
3.8.1 Disclosure Management
101
3.8.2 Struktur des Nachhaltigkeitsberichts
102
3.9 Integrierte ESG-Steuerung: Von der strategischen Planung zur operativen Umsetzung
103
3.9.1 ESG-Controlling
103
3.9.2 ESG-Planung
104
3.9.3 Systematischer Ansatz zur Steuerung von ESG-Risiken
105
3.10 Aufbau eines ESG-internen Kontrollsystems
106
3.11 Key Takeaways
107
4 Einführung in das SAP-Nachhaltigkeits-Produktportfolio
109
4.1 SAP Sustainability solutions
110
4.2 Architektur des SAP-Nachhaltigkeits-Produktportfolios
111
4.3 SAP Sustainability Control Tower
116
4.3.1 KPIs in der Standardauslieferung
116
4.3.2 Datenstrukturen und Schnittstellen
116
4.3.3 Steuerung
117
4.3.4 Berichterstattung
118
4.3.5 Funktionen des SAP Sustainability Control Towers
118
4.4 Ergänzende SAP-Lösungen für das ESG-Reporting
124
4.4.1 SAP Datasphere
125
4.4.2 SAP Analytics Cloud
127
4.4.3 SAP Sustainability Footprint Management
129
4.4.4 SAP EHS Management – Environment Management
133
4.4.5 SAP EHS Management – Workplace Safety
135
4.4.6 SAP S/4HANA for product compliance
139
4.4.7 SAP Responsible Design and Production
142
4.5 Key Takeaways
144
5 Identifikation der Quelldaten und Datensammlung
145
5.1 Arten von Daten für ESG-Reporting
145
5.1.1 Daten aus SAP- und Nicht-SAP-Systemen
146
5.1.2 Quantitativ vs. Qualitativ
146
5.1.3 Intern vs. Extern
148
5.1.4 Manuell vs. Automatisch
149
5.2 Identifikation der benötigten Daten
150
5.2.1 Erstellung einer Datapoint-Liste
151
5.2.2 Definition der Bestandteile der KPIs
151
5.2.3 Erstellung eines Datenkatalogs
152
5.2.4 Beteiligung der Stakeholder
154
5.3 Rollen und Verantwortlichkeiten bei der Datensammlung
155
5.3.1 Themenverantwortlicher (Topical Lead)
156
5.3.2 Data Stewards
156
5.3.3 Zusammenarbeit zwischen Topical Leads und Data Stewards
157
5.4 Herausforderungen und Praxishinweise
159
5.4.1 Datenverfügbarkeit und -zugänglichkeit
159
5.4.2 Datenqualität und -konsistenz
159
5.4.3 Integration von Nicht-SAP-Daten
159
5.4.4 Praxishinweise zur Bewältigung dieser Herausforderungen
160
5.5 Reifegrade der Datenquellen, Datenqualität und Prozesse zur Datenerfassung
161
5.5.1 Bewertung der Datenquellen
161
5.5.2 Bewertung der Datenqualität
162
5.5.3 Bewertung der Prozesse zur Datenerfassung
164
5.6 KPIs im SAP Sustainability Control Tower
166
5.7 Konzept der Datenstruktur – Data Provider Interface
174
5.8 Stammdaten und Bewegungsdaten
179
5.8.1 Stammdaten
179
5.8.2 Bewegungsdaten
184
5.9 Sourcing-Prozess – von den Quelldaten zu den KPIs
184
5.9.1 Übersicht der Schnittstellen
184
5.9.2 Datenerfassung über Workflows
185
5.9.3 Zusammenfassung der Daten in den Metriken
188
5.9.4 SAP-Anwendungen als Datenquelle
188
5.9.5 Integrationsszenarien für relevante Quellsysteme
194
5.9.6 Inbound API für Daten: Push Measure Data into SAP Sustainability Control Tower
196
5.9.7 Inbound API für Metriken: Push Metric Data into SAP Sustainability Control Tower
197
5.9.8 Inbound API für Stammdaten: Push Sustainability Master Data into SAP Sustainability Control Tower
199
5.10 Direkte Integration des SAP Sustainability Control Towers
200
5.10.1 Arten der Datenverbindung: Live-Connections und Replikationen
200
5.10.2 SAP S/4HANA für Finanzdaten und Organisationsdaten
201
5.10.3 SAP EHS Management – Environment Management – Emissions Management
201
5.10.4 SAP Sustainability Footprint Management
203
5.11 Indirekte Integrationsszenarien
204
5.11.1 Datenintegration in SAP S/4HANA über CDS-Views und OData-Services
205
5.11.2 Integrationsbeispiel: Nachhaltigkeitsdaten aus SAP EHS Management
207
5.11.3 SAP S/4HANA for product compliance
208
5.11.4 SAP Responsible Design and Production
209
5.11.5 SAP SuccessFactors
209
5.12 Key Takeaways
209
6 Datenintegration und Datenmanagement mit SAP Datasphere
211
6.1 Anforderung an das Datenmanagement
212
6.1.1 Relevanz des Datenmanagements
212
6.1.2 Organisatorische Anforderungen für das Datenmanagement
214
6.1.3 Datenplattform als zentraler Ort für Nachhaltigkeitsdaten
217
6.1.4 Prüfungssicherheit für das Datenmanagement
221
6.1.5 Herausforderungen für das Management von Nachhaltigkeitsdaten
224
6.2 Datenmanagement in einer Business Data Fabric
227
6.2.1 Datenintegration und Vorbereitung (Data Integration and Preparation)
228
6.2.2 Datenverwaltung (Data Governance)
228
6.2.3 Geschäftslogik (Business Semantics)
229
6.2.4 Orchestrierung und Modellierung (Orchestration and Modeling)
229
6.2.5 Datenermittlung (Data Discovery)
230
6.2.6 Datenzugriff (Data Access)
230
6.3 Architektur der SAP Business Technology Platform (BTP)
230
6.3.1 Applikationsentwicklung (App Dev)
232
6.3.2 Automatisierung (Automation)
232
6.3.3 Integration
232
6.3.4 Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence)
232
6.3.5 Data and Analytics
233
6.4 Komponenten von SAP Datasphere
233
6.4.1 Konnektivitäten (Connectivity)
234
6.4.2 Command Line Interface (CLI)
234
6.4.3 API
234
6.4.4 Datenföderation (Data Federation)
234
6.4.5 Datenreplizierung (Data Replication)
235
6.4.6 Datentransformation (Data Transformation)
236
6.4.7 Semantische Einbindung (Semantic Onboarding)
236
6.4.8 Space Management
237
6.4.9 Administration und Sicherheit (Administration and Security)
239
6.4.10 Daten- und Geschäftsprozessmodellierung (Data and Business Modeling)
240
6.4.11 Katalog (Catalog)
240
6.4.12 Data Marketplace
241
6.4.13 SAP HANA Cloud, data lake
241
6.4.14 SAP Business Warehouse Integration (SAP BW Bridge)
241
6.5 Modellierung in SAP Datasphere
242
6.6 Datenprodukte innerhalb der SAP Datasphere
245
6.6.1 Teilen von Datenprodukten
246
6.6.2 Sicherheit von Datenprodukten
247
6.6.3 SAP Sustainability Control Tower – Vordefiniertes Datenprodukt in SAP Datasphere
248
6.7 Implementierungsschritte mit dem Datenprodukt SAP Sustainability Control Tower
250
6.8 Schlüsselfragen für die ESG-Datenintegration
255
6.9 Key Takeaways
257
7 Automatische KPI-Berechnung im SAP Sustainability Control Tower
259
7.1 Was ist ein KPI in der CSRD?
259
7.1.1 Zuordnung des Begriffs KPI im Sinne der CSRD
260
7.1.2 Relevanz der korrekten Definition und Interpretation von KPIs
261
7.1.3 Bedeutung der Dokumentation und Konsistenz
262
7.1.4 Unterschiede zwischen CSRD und anderen ESG-Frameworks
262
7.1.5 Anpassung und Harmonisierung von KPIs
263
7.2 Komplexität von KPIs
263
7.2.1 Komplexität durch Berechnungsschritte
264
7.2.2 Komplexität durch Datenquellen und Integrierbarkeit
264
7.3 Architektur der Datenhaltung für Berechnungen im SAP Sustainability Control Tower
265
7.3.1 Benutzeroberfläche (Frontend)
266
7.3.2 Datenintegration und Datenmanagement (Data Integration and Management)
266
7.3.3 Datenfundament (Data Foundation)
266
7.3.4 Auswirkungen der Architektur
268
7.4 Automatisierung der KPI-Berechnung
268
7.4.1 Effizienzsteigerung durch automatisierte Datenintegration
268
7.4.2 Verlässliche KPIs durch Automatisierung
269
7.4.3 Flexibilität und Anpassungsfähigkeit
269
7.4.4 Kosteneinsparungen und Risikominimierung
270
7.5 Fallbeispiel: KPIs für Emissionen
270
7.5.1 Emissionskennzahlen für Scope 1, 2 und 3
271
7.5.2 Datenprozessierung im SAP Sustainability Control Tower
272
7.5.3 Berechnungen mit dem Corporate Carbon Footprint Calculator
273
7.6 Implementierung von KPI-Berechnungen im SAP Sustainability Control Tower
274
7.6.1 Stammdaten verwalten
276
7.6.2 Messgrößen verwalten
279
7.6.3 Metriken verwalten
279
7.6.4 Fallbeispiel: Erstellung einer benutzerdefinierten Dimension für Scope-2-Emissionen und Zuweisung einer Metrik mit Berechnungen
282
7.7 Verfügbare Standard-Metriken im SAP Sustainability Control Tower
284
7.7.1 Metriken im Bereich Environment
285
7.7.2 Metriken im Bereich Social
290
7.7.3 Metriken im Bereich Governance
295
7.8 Key Takeaways
295
8 Reporting von qualitativen und quantitativen Informationen mit SAP Build
297
8.1 Anforderungsrahmen und relevante ESG-Frameworks
298
8.1.1 Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD)
298
8.1.2 Global Reporting Initiative (GRI) und Task Force on Climate-related Financial Disclosures (TCFD)
298
8.2 Projektorganisation zur Erhebung qualitativer Informationen
299
8.2.1 Struktur und Rollenverteilung
299
8.2.2 Prozess der Informationsbeschaffung
301
8.2.3 Einhaltung von Fristen
305
8.2.4 Handlungsempfehlungen
305
8.3 Datenerhebung mit SAP Build
306
8.3.1 Beschreibung des Ist-Zustands
306
8.3.2 Automatische Datenerhebung
306
8.3.3 Anwendung von SAP Build
308
8.3.4 Quantitative Informationen mit SAP Build
309
8.4 Technische Umsetzung mit SAP Build
309
8.4.1 Einführung in SAP Build
310
8.4.2 SAP Build Code
310
8.4.3 SAP Build Apps
312
8.4.4 SAP Build Process Automation
313
8.4.5 SAP Build Work Zone
314
8.5 Integration von SAP Build und SAP Sustainability Control Tower
315
8.5.1 SAP Sustainability Control Tower API
315
8.5.2 Kommunikation über Destinations
317
8.5.3 Beispiel einer Integration von SAP Build und SAP Sustainability Control Tower
318
8.6 Praktische Herausforderungen und Lösungsansätze
323
8.7 Key Takeaways
326
9 Berichterstattung gemäß EU-Taxonomie
327
9.1 Fachliche Anforderung
328
9.2 Der EU-Taxonomie-Prozess
329
9.3 Klassifizierung von Wirtschaftsaktivitäten nach Umweltzielen
330
9.4 Taxonomiefähigkeit vs. Taxonomiekonformität
331
9.5 Technische Bewertungskriterien für ökologische Nachhaltigkeit
332
9.5.1 Minimum Safeguards und Sozialstandards
333
9.5.2 KPIs und Indikatoren für das Reporting
334
9.5.3 Offenlegungspflichten
335
9.6 Technische Umsetzung im SAP Sustainability Control Tower
335
9.6.1 Funktionsumfang
336
9.6.2 Ausgelieferter Standard-Content
337
9.7 Prozessschritte zur softwareunterstützten Durchführung der EU-Taxonomie
338
9.7.1 Schritt 1a: Betriebswirtschaftliche Grundkonfiguration, Importieren der Stammdaten und Datenaufbereitung
338
9.7.2 Schritt 1b: Importieren der Finanzdaten
340
9.7.3 Schritt 2: Überprüfen der Daten
341
9.7.4 Schritt 3a: Mindestschutz für EU-Taxonomie verwalten
342
9.7.5 Schritt 3b: Management von Aktivitäten, wesentlichen Beiträgen und DNSH verwalten
343
9.7.6 Schritt 4a: EU-Taxonomie-Objekte anlegen/zuweisen (Fähigkeitsprüfung)
344
9.7.7 Schritt 4b: Relevante Sachkonten für die EU-Taxonomie auswählen
345
9.7.8 Schritt 5a: Durchführen der EU-Taxonomiekonformität (»alignment screening«)
345
9.7.9 Schritt 5b: Prozessschritte zur Verrechnung und Prüfung der Finanzdaten des Nenners
347
9.7.10 Schritt 6: Prozessschritte zum Berechnen der KPIs
348
9.7.11 Schritt 7: Generierung des EU-Taxonomie-Berichtes
349
9.8 Benutzerrollen im EU-Taxonomie-Prozess des SAP Sustainability Control Towers
351
9.9 Datenmodell der EU-Taxonomie
352
9.9.1 Datenfluss und Elemente des Datenmodells
352
9.9.2 Datenintegration nach SAP S/4HANA
355
9.10 Key Takeaways
357
10 ESG-Reporting
359
10.1 Interne Reporting-Anforderungen
360
10.1.1 ESG-Dashboards
360
10.1.2 Interne Newsletter zu Nachhaltigkeitszielen
360
10.1.3 Ausdrucke
361
10.2 Externe Reporting-Anforderungen
361
10.2.1 Ausweitung der Berichtspflichten im Rahmen der CSRD
361
10.2.2 Externe Berichterstattung gemäß ESRS
365
10.2.3 Übersicht über die Angabepflichten
365
10.2.4 Wesentlichkeit und Umfang der Berichterstattung
366
10.2.5 Vermeidung von Überschneidungen
366
10.2.6 Struktur des Nachhaltigkeitsberichts
367
10.2.7 Beispiel der Abgabepflicht anhand des ESRS E1
369
10.2.8 Externe Newsletter/Pressemitteilungen
373
10.2.9 Corporate Websites
373
10.3 Interne und externe Adressaten von Nachhaltigkeitskommunikation
373
10.3.1 Investoren
374
10.3.2 Kunden und Verbraucher
374
10.3.3 Regulierungsbehörden und Regierungen
375
10.3.4 Nichtregierungsorganisationen (NGOs)
375
10.3.5 Geschäftspartner und Lieferanten
375
10.3.6 Mitarbeitende
376
10.4 Disclosure Management für das externe Reporting
376
10.4.1 Gesetzliche Verpflichtung der Datenübermittlung
377
10.4.2 Disclosure Management nach ESEF für nichtfinanzielles Reporting
377
10.4.3 Disclosure-Management-Report
378
10.4.4 ESEF-Implementierung und Blocktagging
378
10.4.5 Einbindung von Prüfung und Qualitätssicherung in SAP Disclosure Management
380
10.4.6 Zukunftstrends im Disclosure Management
380
10.5 Technische Umsetzung in SAP
381
10.5.1 Funktionsumfang des SAP Sustainability Control Towers
381
10.5.2 Zielsetzungen und Trends
382
10.5.3 CSRD-Berichte
384
10.5.4 Der GHG-Bericht
389
10.5.5 Disclosure Management – Berichte mit XBRL-Technik extern übermitteln
395
10.5.6 Berichte mit KI-Unterstützung erzeugen
399
10.5.7 Berichte über die Ausgangsschnittstelle (Outbound-API) erstellen
400
10.6 Key Takeaways
403
11 ESG Performance Management: Steuerung, Controlling und Planung in SAP Analytics Cloud
405
11.1 ESG-Steuerung, -Controlling und -Planung
406
11.1.1 Übergang von CSRD-Reporting zu ESG-Steuerung
406
11.1.2 Die Rolle des Controllings bei der ESG-Integration im Unternehmen
408
11.1.3 Ein ganzheitlicher Ansatz zur ESG-Integration im Controlling
409
11.1.4 Erfolgsfaktoren bei der Integration von ESG in die Unternehmenssteuerung
415
11.1.5 Ansätze und Phasen der ESG-Planung
417
11.1.6 Green Ledger – Berichterstattung mit Finanz- und Nachhaltigkeitszahlen
422
11.2 Technische Umsetzung mit SAP
424
11.2.1 Planung mit SAP Analytics Cloud
424
11.2.2 Nachhaltige Finanzsteuerung mit SAP Green Ledger
425
11.2.3 Umsetzung einer integrierten Mittelfristplanung
430
11.2.4 Operative Planung
433
11.2.5 Integrierte Finanzplanung und ESG in SAP Analytics Cloud
437
11.3 Key Takeaways
439
12 Integration in das Interne Kontrollsystem
441
12.1 Einführung in das IKS
441
12.2 Erweiterung des IKS um den Aspekt der Nachhaltigkeit
445
12.3 Implementierung eines Nachhaltigkeits-IKS in der Praxis
447
12.3.1 Kontrollumfeld
447
12.3.2 Prozessverantwortlichkeiten
448
12.3.3 Prozessintegration und Monitoring-Mechanismen
449
12.3.4 Definition von Risiken und Kontrollen im Rahmen der ESG-Prozesse
450
12.3.5 Kontrollaktivitäten
451
12.3.6 Prozessdokumentation und Nachverfolgbarkeit
452
12.3.7 Information und Kommunikation
453
12.4 Umsetzung mit der GRC-Lösung von SAP
454
12.5 Key Takeaways
458
13 Integration von ausgewählten ESG-Risiken in das Risikomanagement
461
13.1 Darstellung des ESG-Risikomanagements
462
13.1.1 Identifizierung von ESG-Risiken
462
13.1.2 Systematischer Ansatz zur Steuerung von ESG-Risiken
466
13.2 ESG-Klimarisiken
470
13.2.1 Physische und transitorische Risiken
470
13.2.2 PwC-Tool: Climate Excellence
473
13.3 ESG-Risiken in der Lieferkette
478
13.3.1 Regulatorische Vorgaben als Treiber in der Lieferkette
478
13.3.2 PwC-Tool: Check Your Value Chain
486
13.4 Key Takeaways
492
14 Erweiterbarkeit der SAP-Werkzeuge
493
14.1 Erweiterungsmöglichkeiten in der Übersicht
493
14.2 Anlegen und Zuweisen neuer Reporting-Standards
495
14.3 Erweiterung der Metriken
496
14.4 Erweiterung von Measures und Data Provider Interface (DPIs)
499
14.4.1 Technische Sicht – Erweiterbarkeit von Standard-DPIs
500
14.4.2 Technische Sicht – Erweiterbarkeit für neue DPIs mit benutzerdefinierten Semantiken
502
14.5 Weitere Erweiterungsmöglichkeiten
503
14.5.1 Erweiterung der Inbound APIs
504
14.5.2 Erweiterung der Outbound APIs (Read APIs bzw. Leseschnittstelle)
504
14.5.3 Zusätzliche kundenindividuelle Diagramme mit SAP Analytics Cloud
504
14.5.4 Erweiterung der SAP-Datasphere-Schnittstelle
505
14.5.5 Erweiterung der manuellen Import- und Export-Schnittstelle
506
14.6 Partner-Content am Beispiel der CSRD
506
14.6.1 Anforderungen
507
14.6.2 Datenerfassung
508
14.6.3 Datenberechnung
508
14.6.4 Reporting
509
14.6.5 Zusammenfassung der Ausgangslage
509
14.7 ESG Reporting Manager – CSRD
510
14.7.1 Datenerfassung mit SAP Build
510
14.7.2 Datenberechnung mit SAP Sustainability Control Tower und Datasphere
516
14.7.3 Reporting mit SAP Analytics Cloud
518
14.7.4 Unterstützung des Reporting-Prozesses durch KI-gestützte Funktionen
520
14.8 Key Takeaways
523
15 Praxisbeispiele zur Umsetzung des ESG-Reportings
525
15.1 Praxisbeispiel 1: Implementierung des SAP Sustainability Control Towers im Rahmen der Umstellung auf SAP S/4HANA
525
15.1.1 Herausforderung
526
15.1.2 Projektansatz
528
15.1.3 Ergebnis
531
15.2 Praxisbeispiel 2: Implementierung der PwC-CSRD-Content-Pakete für SAP Datasphere und SAP Analytics Cloud
531
15.2.1 Herausforderung
532
15.2.2 Projektansatz
532
15.2.3 Ergebnis
534
15.3 Praxisbeispiel 3: Projektbegleitende Prüfung der Implementierung des SAP Sustainability Control Towers
535
15.3.1 Herausforderung
535
15.3.2 Projektansatz
535
15.3.3 Ergebnis
539
15.4 Praxisbeispiel 4: Datensammlung und Workflows für das ESG-Reporting mit SAP Build
540
15.4.1 Herausforderung
540
15.4.2 Projektansatz
540
15.4.3 Ergebnisse
542
15.5 Praxisbeispiel 5: Sustainability and Finance – Projektumsetzung der EU-Taxonomie
545
15.5.1 Herausforderung
545
15.5.2 Projektansatz
546
15.5.3 Projektumsetzung
547
15.5.4 Ergebnisse
549
15.6 Key Takeaways
549
16 Handlungsempfehlungen und Ausblick
551
16.1 Einflussparameter für den Ausblick
551
16.2 Handlungsempfehlungen
552
16.2.1 Start now – beginne jetzt!
552
16.2.2 Make your homework – eine solide Datenbasis schaffen
553
16.2.3 Data Democracy – eine zentrale Datenhaltung etablieren
555
16.2.4 Think ahead – die nächsten Schritte auch technologisch mitdenken
556
16.2.5 Create awareness – alle Stakeholder von Anfang an einbinden
556
16.2.6 Exchange with others – ein ESG-Ökosystem schaffen
557
16.3 Die Zukunft des ESG-Reportings
557
16.3.1 ESG im wirtschaftlichen Kontext
558
16.3.2 Weiterentwicklung der ESG-Anforderungen
559
16.4 Weiterentwicklung des SAP Sustainability Control Towers
561
16.4.1 Der SAP Sustainability Control Tower integriert in Finanztransaktionen
561
16.4.2 Vertiefte System-Integration von ESG-Daten
562
16.5 Technologischer Wandel und Einfluss auf die IT-Architektur für ESG
562
16.5.1 KI- und Machine-Learning-Unterstützung
562
16.5.2 Netzwerke und Datenplattformen
563
16.5.3 Prüfungsanforderungen zur hinreichenden Sicherheit
563
16.6 Key Takeaways
564
Anhang
565
A Abkürzungsverzeichnis
567
B Literaturverzeichnis
573
C Das Autorenteam
583
Co-Autorinnen und -Autoren
584
Index
591