Hochschule
Hannover University of
applied sciences
and arts –Fakultät IV
Wirtschaft und
Informatik
10.05.2023

Ein Schritt in eine bessere Zukunft

Analyse und Darstellung von ESG-Leistungen von Unternehmen zur Unterstützung betriebswirtschaftlicher Entscheidungen

„ESG“ steht für Environmental, Social und Governance (zu Deutsch: Umwelt, Soziales und verantwortungsvolle Unternehmensführung) und hat die Bewertung der Nachhaltigkeit von Unternehmen aus verschiedenen Gesichtspunkten zum Gegenstand.

Betrachtungsgegenstände sind beispielsweise der Ressourcenverbrauch, die Fluktuationsquote oder die Diversität des Management-Teams.

So könnten ESG-Metriken genutzt werden um die von Unternehmen definierten Ziele hinsichtlich der Umwelt, sozialen Aspekten und der Governance messbar zu machen und so auch extern zur Bewertung von Unternehmensleistungen herangezogen werden.

Darüber hinaus kann sich ein Unternehmen zum Beispiel durch eine geeignete visuelle Darstellung von ESG-Daten nach außen hin präsentieren und so positive Effekte hinsichtlich der Reputation erreichen.

Im Rahmen eines Studierendenprojektes im Schwerpunkt Business Intelligence beschäftigen sich fünf Studierende der Hochschule Hannover mit der Beschaffung und Aufbereitung von Daten, die Aufschluss über die Nachhaltigkeit von Unternehmen geben. Das Projekt wird vom Beratungs- und Dienstleistungsunternehmen Capgemini Deutschland begleitet und von Prof. Dr. Stephan König betreut. Es ist bereits die zweite Projektzusammenarbeit in dieser Konstellation.

Ziel ist es, geeignete Datenquellen zu identifizieren, die Daten entsprechend aufzubereiten und diese anschließend sinnvoll zu visualisieren. Auch Aspekte der Datenhaltung, sowie Ladeprozesse, sollen hierbei berücksichtigt werden.

Neben datengetriebenen Anforderungen sind auch der Aufbau und die Einhaltung von Projektmanagement Aspekten und die fortlaufende Dokumentation essenzielle Kriterien der Aufgabenstellung und somit Teil der Zielsetzung. Darüber hinaus soll das Projektteam am Ende neben einer Visualisierungslösung auch objektive Kriterien zur Bewertung der Visualisierungslösung liefern und somit die Frage beantworten, was eine gute Visualisierung ausmacht.

Aufgrund der Charakteristika der Daten und der Neuartigkeit der Thematik ist die Datenakquise eine große Herausforderung. Frei verfügbare Datensätze haben sich bei der Recherche als schwer zu beschaffen herausgestellt und weisen nicht selten große Probleme hinsichtlich der Datenqualität auf. Auch eine mangelhafte Granularität möglicher Datensätze führte bei der Suche zu Verzögerungen. Nach ausführlicher Recherche konnte jedoch ein geeigneter Datenlieferant identifiziert werden.
Aufbauend auf der Festlegung der Datenquelle sollen möglichst automatisierte Ladeprozesse entwickelt werden, um die Datensätze in eine zielführende Struktur zu überführen.

Nach der Aufbereitung der Daten, werden diese auf Basis einer vorab erfolgten Datenmodellierung in ein Data Warehouse überführt und bilden dort die Grundlage für die Visualisierung von Metriken. Diese sollen verschiedenen Interessengruppen einen entsprechenden Erkenntnisgewinn über die Unternehmen geben.

Architektur

Aus den Anforderungen und der Zielsetzung ergibt sich folgende Architektur:

Die identifizierten Datenquellen liegen im Excel-Dateiformat vor und weisen Strukturunterschiede und einen nicht einheitlichen Datenumfang auf. Zum Umgang mit dieser Problematik werden die Dateien durch ein Python-Skript harmonisiert. Die harmonisierten Daten werden dann unverändert in eine Microsoft SQL Server-Datenbank geladen.
Von dort aus werden die Daten über ETL-Prozesse und unter Nutzung verschiedener Transformations- und Bereinigungskonzepte in ein Core Data Warehouse nach dem Data Vault 2.0 Ansatz überführt. Für die Umsetzung wird Microsoft SQL Server Data Tools (SSDT) eingesetzt.
Aus dem Data Warehouse leiten sich anschließend Data Marts ab, die die Grundlage für das Dashboard als übergeordnetes Projektergebnis liefern.

Das Projekt bietet einige Herausforderungen für die Studierenden, weil diese erstmals in einem Projektteam zusammenarbeiten und agile Ansätze umsetzen müssen, um im laufenden Semester ans Ziel zu gelangen. Darüber hinaus erforderte die ESG-Thematik am Projektbeginn eine ausführliche Recherche, um das Verständnis der Anforderungen sicherzustellen.