CSRD-kestävyysdirektiivi on vauhdittanut ja kasvattanut päästöraportoinnin sekä muun ESG-raportoinnin tarvetta organisaatioissa, joissa sitä ei ole vielä tehty laajemmassa mittakaavassa tai lainkaan.
Esimerkiksi Microsoft Sustainability Manager tarjoaa erittäin tehokkaan ja kaiken kattavan ratkaisun koko organisaation päästölaskentaan (lue aiemmat postauksemme aiheesta: Microsoft Sustainability Managerin avulla tehokkaampaan vastuullisuusraportointiin, Microsoft Sustainability Manager tuo vastuullisuusraportoinnin osaksi yrityksesi ekosysteemiä). Jos kuitenkin organisaatiosi raportointitarve ei ole laaja-alainen (jos edustat esimerkiksi keskisuurta yritystä), mutta kaipaat huomattavasti taulukkolaskentaohjelmia tehokkaampaa ja automatisoidumpaa ratkaisua, Microsoft Power BI ja Power Platformin muut tuotteet tarjoavat vastauksen. Kyseisten työkalujen ominaisuudet vastaavat mainiosti moniin päästöraportoinnin haasteisiin, kuten päästödatan hajautuneisuuteen, laskennan korkeisiin virhemarginaaleihin sekä päästötavoitteiden seurannan epäsäännöllisyyteen.
Aiheen konkretisoimiseksi kehitimme esimerkkiratkaisun siitä, miten Power BI -pohjainen päästölaskennan kokonaisuus voi ratkaista yleisimpiä raportoinnin haasteita. Visualisoinnin taustalla on kuvitteellista dataa Knowitin kolmen Suomen toimiston päästöistä. Ratkaisu on kolmiosainen – havainnollistamme alla mitä kukin osa-alue mahdollistaa.
Automatisoitu päästölaskenta
Laadukas päästöraportointi lähtee liikkeelle perusteellisesti toteutetusta päästölaskennasta. Yhtenä laskennan toistuvana haasteena on kuitenkin sen mahdollisesti korkea virhemarginaali: esimerkiksi BCG:n¹ selvityksen mukaan yritykset ovat arvioineet keskimäärin 30–40 % virhemarginaalin päästöjensä laskennassa. Positiivista on kuitenkin se, että Power Platformin mahdollistama datan keruun ja päästölaskennan automatisointi minimoivat laskennallisia virheitä, mahdollistavat tarvittaessa helpon korjattavuuden ja johtavat yhä laadukkaampaan raportointiin.
Esimerkkiratkaisussa päästölaskenta lähtee liikkeelle kahdesta eri datatyypistä: aktiviteettidatasta ja päästökerroindatasta. Aktiviteettidataa on esimerkiksi kuukausitasolla tapahtuva sähkönkulutus kilowattitunneittain – kyseistä dataa saadaan muun muassa palveluntarjoajan laskutuksesta.
Päästökerroindataa on puolestaan kunkin aktiviteetin seurauksena ympäristöön vapautuva kasvihuonekaasujen määrä, esimerkiksi yhden sähkökilowattitunnin tuottamisen seurauksena syntyvä hiilidioksidi. Päästökerroindata saadaan ideaalitilanteessa ensisijaisesta lähteestä, kuten palveluntarjoajalta. Usein, esimerkiksi epäsuoria arvoketjun päästöjä laskettaessa, tämä ei kuitenkaan ole mahdollista. Tällöin voidaan hyödyntää valmiita päästökerrointietokantoja. Laadukkaimmat päästökerrointietokannat tarjoavat yksityiskohtaista ja validoitua dataa muun muassa eri aktiviteettien tai tuotteiden päästöistä.
Päästökerrointietokannoista dataa voidaan tuoda API-rajapinnan kautta automaattisesti päivittyvinä arvoina, ja tällöin siihen sisältyy itse kertoimen lisäksi tietoa esimerkiksi laskentatavasta ja kertoimen ajantasaisuudesta.
Aktiviteetti- ja päästökerroindatan sekä tarvittaessa muun referenssidatan avulla päästölaskenta tapahtuu laskentastandardien mukaisesti suoraan Power BI:ssä. Lopuksi päästödata voidaan koostaa ja visualisoida vaikkapa päästökategorian tai aikajakson perusteella, esimerkiksi raportiksi tilikautena aiheutuneista sähkönkulutuksen päästöistä.
Esimerkin ensimmäinen raporttisivu tarjoaa yleiskatsauksen kokonaispäästöistä esimerkiksi sijainnin ja kategorian mukaan jaoteltuna. Oheinen näkymä on suodatettu ostetun energian (Scope 2) päästöjen perusteella.
Ketterä datan validointi
Koska vaatimukset vastuullisuuteen liittyvästä läpinäkyvyydestä kasvavat jatkuvasti lainsäädännön ja sidosryhmien toimesta, on myös yrityksen oma ymmärrys datan ominaisuuksista välttämätöntä onnistuneen päästöraportoinnin kannalta. Päästödata on kuitenkin usein hyvin pirstaloitunutta ja laskentastandardit monimutkaisia – siksi datan itsenäinen validointi on usein tarpeettoman haastavaa.
Datan itsenäisen tarkastelun helpottamiseksi rakensimme demoon myös raporttisivun, joka ilmoittaa käyttäjälle mahdollisista datassa ilmenevistä puutteista ja antaa arvion virheiden vaikutuksista päästölaskennan kokonaisuuteen.
Validoinnin kannalta oleellista on se, että aktiviteetti- ja päästökerroindata kategorisoidaan automaattisesti jo laskentavaiheessa muun muassa päästökertoimien maantieteellisen sijainnin, laskentametodin ja datan päivittymistavan perusteella. Kategorisointia hyödyntäen raporttisivu voi ilmoittaa käyttäjälle datan puutteiden määrän sekä näiden aiheuttaman virhemarginaalin kokonaispäästöjen tasolla. Tarvittaessa käyttäjä voi myös korjata tai täydentää dataa suoraan raporttisivulla, sillä Power BI mahdollistaa lähdedatan muokkaamisen esimerkiksi Microsoftin muita työkaluja hyödyntäen.
Puutteiden tunnistaminen ja korjaavien toimenpiteiden tekeminen jo varhaisessa vaiheessa mahdollistavat sen, että harhaanjohtavaa dataa ei päädy esimerkiksi loppuraporttiin. Myös esimerkiksi CSRD:n vaatima kolmannen osapuolen toteuttama raportoinnin tarkistus tapahtuu sujuvasti, kun data on läpinäkyvää ja siinä olevat puutteet on tunnistettu ja korjattu ajoissa.
Datan validointiin keskittyvä raporttisivu tarjoaa yleiskuvan datan ja laskennan puutteista ja näiden vaikutuksista kategorioittain.
Datavetoinen päästövähennysten seuranta
Lopulta päästölaskennan keskiössä on sen mahdollistava tavoitteellinen ja päästövähennyksiin tähtäävä toiminta. Kun laskentaprosessi on automatisoitu ja merkittävimmät päästölähteet on tunnistettu, on myös realististen tavoitteiden asettaminen ja kohdistettujen vähennystoimenpiteiden toteuttaminen helpompaa.
Automatisointi mahdollistaa myös sen, että tavoitteiden etenemistä voidaan seurata reaaliaikaisesti, eikä esimerkiksi kerran vuodessa. Jaottelimme demoon tavoitteiden seurannan tyypilliseen tapaan suorien, ostetusta energiasta aiheutuvien ja arvoketjun päästöjen (Scope 1, 2 & 3) perusteella alakategorioihin. Koska Power BI on alustana korkeasti mukautettava, se sopeutuu luontevasti monipuolisiin tavoitteiden seurannan tarpeisiin, esimerkiksi jos aikomuksena on asettaa tavoitteita jonkin tietyn päästövähennysten viitekehyksen mukaisesti.
Esimerkki yleistason tavoitteiden ja päästövähennysten seurannasta, vuositasolla eroteltuna päästötyyppien ja kategorioiden perusteella.
Yhteenvetona
Power BI mahdollistaa laadukkaan päästöraportoinnin varsinkin keskisuurille yrityksille ja muille kapeamman raportointitarpeen organisaatioille. Sen vahvuutena on datan keruun ja laskennan automatisointi, joka tukee ainakin seuraavissa toimenpiteissä:
- Pirstaloituneen päästödatan ja monimutkaisten laskentaprosessien koostaminen yhtenäiseksi raportoinnin kokonaisuudeksi
- Päästödatan puutteiden tarkastelu sekä laskennan korkeiden virhemarginaalien minimointi
- Reaaliaikaiseen dataan perustuvien päästötavoitteiden asettaminen ja keskitettyjen vähennystoimenpiteiden toteuttaminen
Organisaation perusteellinen päästödatan ymmärrys ja siitä kommunikointi esiintyvät kasvavissa määrin kilpailuetuna, ja siksi Power BI onkin mainio valinta päästöraportoinnin työkaluksi.
Miten Knowit voi auttaa?
Vastuullisuusraportoinnin ollessa ajankohtaista, me tarjoamme osaamista niin kestävyysraportoinnin aloittamiseen kuin kehittämiseen. Autamme löytämään sopivimmat teknologiaratkaisut, jotta saat organisaatiosi kestävyysdatan keräämisen, päästödatan laskemisen ja kestävyysraportoinnin tehokkaaksi ja mahdollisimman automaattiseksi.
Kaipaatko apua vastuullisuusraportoinnin kanssa?
Haluamme auttaa yrityksiä kestävyysraportoinnissa sekä kestävyysdatan tarjoamissa mahdollisuuksissa liiketoiminnan kehittämiseksi.
Olipa yrityksesi vielä alkutekijöissä tai jo hyvässä vauhdissa vastuullisuusraportoinnin suhteen, tarjoamme laadukasta tukea aina suunnitteluvaiheesta (kaksoisolennaisuusanalyysit, GAP-analyysit) ylläpitovaiheeseen (24/7 tuki data- ja pilvialustoille) ja kehittämiseen asti.
Lähteet
Haluatko kuulla lisää? Ota yhteyttä:
Jussi Siuro, Client Executive
