Кому потрібні знання про machine-readable ESG-звіти? Приклад таблиці
Автор:
Людмила ЦИГАНОК,
засновниця ESG Liga, президентка Асоціації професіоналів довкілля PAEW, гендиректор «Офісу сталих рішень»
Machine-readable звіт — це не технічний файл. Це спільна справа.
Його не створює одна людина. Його створює вся організація, яка хоче залишатись конкурентною, прозорою і готовою до фінансування. Ці знання знадобляться фінансовому директору (CFO), бо звітність ESRS/CSRD = частина фінансової звітності, бо саме він/вона відповідальний за перевірку показників, ризики і зіставлення з бюджетами; екологу, бо саме еколог подає дані про викиди, воду, відходи і має розуміти, як ці дані «живуть» далі у звіті, що означає disclosure, яку методику брати; HR-у / кадровику, бо розкривається плинність кадрів, гендерний баланс, навчання, охорона праці і ці дані мають бути уніфіковані, регулярні та пояснені; юристу або compliance officer, бо machine-readable звітність = юридичне зобов’язання, бо потрібно уникати помилок, які можуть бути кваліфіковані як введення в оману; ІТ-фахівцю або аналітику, бо machine-readable звіти потребують структурованих даних, XBRL-форматів, API, таблиць і потрібна допомога в інтеграції ERP/CRM → ESG-платформи → фінансова система та керівнику відділу сталого розвитку / ESG-менеджеру, бо саме він координує між усіма цими ролями, йому треба розуміти мову кожного з них — і мову системи, яка зчитує звіт.
Розуміння особливостей machine-readable звіту — це вже не технічна розкіш, а стратегічна необхідність для компаній, які хочуть залишатися на ринку, працювати з міжнародними партнерами та мати доступ до фінансування.
Навіщо розуміти особливості machine-readable ESG-звітності:
1) Це нова мова комунікації з регулятором, банком і ринком
2) Це вимога нових стандартів: ESRS, CSRD, SFDR, GHG Protocol
3) Це економить ресурси та знижує помилки
4) Це відкриває доступ до цифрових платформ, рейтингів, банківських систем
5) Це фундамент для автоматизації всього ESG-процесу
Machine-readable формат — це не про техніку.
Це про те, чи буде ваша звітність жити, читатися, впливати й отримувати довіру.
Якщо не зараз — то через 6–12 місяців вам або команді доведеться це надолужувати, витрачаючи більше часу і коштів.
Приклад таблиці для ESG-звіту
у форматі, що відповідає machine-readable підходу:
Зверніть увагу, в таблиці дані – з чітким зазначенням показників, одиниць вимірювання, методик розрахунку, рівня перевірки, базових значень та змін у динаміці.
Цей підхід дозволяє легко інтегрувати дані в автоматизовані системи звітності.
Які ВИМОГИ враховувати при зборі ESG-даних?
a) Стандарти:
b) Основні вимоги до даних:
Вимога
Звітний період
Пояснення
Чітко зазначений: рік, квартал, базовий рік для порівняння
Методологія обрахунку
Посилання на стандарт (GHG Protocol, ISO, внутрішня методика
Одиниця вимірювання
CO₂e, м³, %, кВт⋅год, грн/од. тощо — має бути узгоджено по всіх даних
Контроль і верифікація
Хто збирав дані, хто перевіряв, чи є зовнішній аудит
Порівнянність
Чи можна порівняти з минулим періодом, чи є база для аналізу тренду
Дані для ESG — це як кров для організму.
Якщо вона неякісна, неструктурована і без кисню (метаданих) — система не працює.
Краще зібрати 10 показників якісно, ніж 100 — наосліп.
Підготовано Людмилою ЦИГАНОК, президенткою PAEW, спеціально для журналу «Sustainability leaders giuide» у квітні 2025
Все це доступно всім учасникам ESG Liga!
В ESG Академія PAEW: як відбувається навчання стандартам, вимогам, інструментам і метрикам?
Звертайтесь з питань взаємодії:
Безкоштовно зі стаціонарних та мобільних телефонів: 0 800 330 351
Рекомендовані статті за темою:
