Comment optimiser et organiser ses données ESG ?
Les sociétés de gestion et les investisseurs institutionnels collectent et traitent de plus en plus de données ESG pour :
Répondre aux préoccupations stratégiques
et de gestion
Gestion des risques financiers et des incidences négatives
Se conformer aux exigences
règlementaires de la finance durable
Taxonomie, SFDR PAI, reporting produits, article 29, CSRD, CS3D et gestion des risques
La collecte et le traitement de données ESG répondent à des enjeux aux multiples facettes :
Sélectionner les données et les méthodes correspondant à chaque usage
Il existe de plus en plus d’émetteurs (privés et publics), de zones géographiques et de type de données (brutes et traitées).
À cela s’ajoute le besoin de couverture de données de plus en plus exhaustif.
Tirer parti de l’évolution rapide des offres des fournisseurs de données ESG
Il est essentiel d’avoir de la visibilité sur l’ensemble des prestations apportées par les fournisseurs de données.
Industrialiser les processus en choisissant les bons outils et en s’appuyant sur l’innovation
Cette industrialisation est nécessaire pour l’unicité de la chaîne de production, l’interfaçage des différentes fonctions, l’intégration des informations (comptables, financières, extra-financières) et les traitements complexes.
Pour cela, les outils innovants sont un atout, comme le big data, le data lake, la business intelligence et l’intelligence artificielle.
Respecter les contraintes de l’organisation existante
L’intégration des données doit se conformer au système d’information et à la base de données en place tout en répondant aux besoins des équipes.
Maîtriser la qualité des données ESG
La qualité, la fiabilité et l’exhaustivité des données sont indispensables à la prise de décision.
De plus, l’exigence réglementaire est de plus en plus forte sur le contrôle de la qualité des données.
Réduire les coûts d’approvisionnement en données
Afin de réduire les coûts, il est important de sélectionner et d’adapter les données qui répondront le mieux aux besoins identifiés en amont. Des données mieux adaptées sont moins coûteuses à l’arrivée.
Comment optimiser la sélection, l’organisation et le coût des données ESG ?
01
Choisir les données répondant précisément à vos besoins
03
Bénéficier de l’effet « économies d’échelle » lié aux volumes
02
Enrichir et adapter la quantité et la qualité des données
04
Structurer les référentiels des données ESG en cohérence avec vos autres informations (financières, d’activité)
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Du cadrage à la mise en œuvre, nos équipes combinent une expertise reconnue en Asset Management et Data Management et une maîtrise des sujets de durabilité.
Claire CHAVES D’OLIVEIRA – Directrice, Patrick VIALLANEX – Associé et Yann de SAINT-MELEUC – Associé.
