ESG braucht keine paralellen Daten- und Reportingstrukturen, sondern eine integrierte Steuerungsarchitektur

Von Dr. Ute Laun

Ein zentrales Element unseres modular aufgebauten CAS sind Fachbeiträge von erfahrenen Praxisreferentinnen und Praxisreferenten. Im Modul ESG Controlling & Data Management gestaltet Rolf Niedermann, Presales Manager für Talentia CPM bei der Talentia Software Group, einen Beitrag zum Thema integriertes Finanz- und Nachhaltigkeitsreporting als Basis für automatisiertes Reporting. Im Gespräch mit ihm haben wir nach seinem Werdegang, Herausforderungen und Chancen im Nachhaltigkeitsumfeld sowie seiner Kernbotschaft für die CAS-Teilnehmenden gefragt.

Rolf, was ist dein beruflicher Hintergrund?

Ich bewege mich seit über 25 Jahren an der Schnittstelle zwischen dem Office of Finance und der IT. Mein Fundament sind zwei Welten: eine Ausbildung in Rechnungswesen und Controlling sowie ein eidgenössisches Diplom als Wirtschaftsinformatiker. Diese Kombination prägt bis heute, wie ich an Themen herangehe – fachlich und technisch zugleich.

Begonnen habe ich als Berater für Finanzkonsolidierung und Planung, später war ich in Presales- und Architekturrollen bei Cognos und IBM tätig. Seit 2009 bin ich bei Addedo, heute Teil der Talentia Software Group, als Principal Solution Architect und aktuell als Presales Manager für Talentia CPM engagiert. Dazwischen habe ich mehrere Jahre als Product Manager die Roadmap unserer Talentia CPM-Lösung mitgestaltet.

Mein Tätigkeitsfeld ist das Corporate Performance Management (CPM): die integrierte Gestaltung von Planung, Konsolidierung, Reporting und Analyse für die Finanzfunktion – inklusive der Datenmodelle und Prozesse, die diese Steuerung erst möglich machen.

Genau hier trifft Nachhaltigkeit auf das klassische Finanzcontrolling:

ESG- und CSRD-Daten müssen mit derselben Verlässlichkeit erhoben, modelliert und berichtet werden wie Finanzkennzahlen. Mein Beitrag im Rahmen dieses CAS ist daher, genau diese Brücke zwischen Nachhaltigkeitsdaten und etablierten Steuerungsprozessen zu schlagen.

Wo siehst du aktuell die grössten Herausforderungen, Risiken und Chancen im Kontext Finanz- und Nachhaltigkeitsreporting?

ESG-Daten haben heute meist nicht den Reifegrad von Finanzdaten. Sie sind verteilt, heterogen, oft manuell erhoben – und es fehlt an klaren Definitionen, an Governance und an einer belastbaren Datenarchitektur.

Viele Unternehmen bauen für ESG ein zweites, paralleles Datensilo auf, statt Nachhaltigkeit in ihre bestehende Steuerungs- und Konsolidierungsarchitektur zu integrieren. Dies erzeugt Doppelarbeit, Inkonsistenzen und – spätestens mit der Prüfpflicht – ein echtes Auditierbarkeitsproblem.

Daraus ergeben sich konkrete Risiken:

• ESG-Reporting wird rein compliance-getrieben aufgesetzt und liefert keinen Steuerungsnutzen – der Aufwand steigt, der Mehrwert bleibt unklar.
• Datenqualität und Nachvollziehbarkeit sind unzureichend, obwohl die CSRD eine prüffähige Berichterstattung verlangt.
• Excel-Insellösungen und Tool-Wildwuchs verhindern eine «Single Source of Truth».

Gleichzeitig liegen genau hier die Chancen:

• Wer ESG auf derselben Plattform wie Finanzkonsolidierung und Planung führt, erhält konsistente, prüfbare und steuerungsrelevante Kennzahlen – ohne Parallelwelt.
• Automatisierung und KI helfen heute massiv bei Datenerfassung, Mapping, Plausibilisierung und sogar bei der narrativen Berichterstellung – sofern das Datenfundament stimmt.
• ESG-Kennzahlen lassen sich in Planung und Forecast integrieren. Damit wird Nachhaltigkeit vom Rückspiegel zum vorausschauenden Steuerungsinstrument.

Entscheidend ist der Perspektivwechsel: ESG-Reporting ist zu grossen Teilen ein Daten- und Prozessproblem. Wer es als solches behandelt, löst nicht nur die Compliance-Pflicht, sondern schafft echte Entscheidungsgrundlagen.

Welche Kernbotschaft vermittelst du im CAS?

ESG-Daten verdienen dieselbe Disziplin wie Finanzdaten – und sollten in die bestehende Steuerungsarchitektur integriert statt isoliert werden.

Ich vermittle den Teilnehmenden drei Kerngedanken:

1. Definition vor Erhebung. Bevor man Daten sammelt, braucht es klare Definitionen, ein Datenmodell und eine Governance. Eine saubere Datenbasis ist die Voraussetzung für jedes belastbare ESG-Reporting – nicht der Bericht selbst.
2. Integrieren statt isolieren. ESG ist keine zweite Datenwelt. Eingebettet in die vorhandene CPM- und Konsolidierungslogik entstehen konsistente, prüffähige Kennzahlen – und der Mehrwert wird deutlich höher, der Aufwand deutlich tiefer.
3. Vom Bericht zur Steuerung. Eine ESG-Kennzahl ist nur dann wertvoll, wenn sie Entscheidungen, Investitionen oder Prozesse beeinflussen kann. Erst die Verbindung von Daten und Managementlogik macht aus Nachhaltigkeitsdaten ein Führungsinstrument.

Ein besonderer Schwerpunkt ist für mich die Rolle von Automatisierung und KI. Sie können das ESG-Controlling enorm entlasten – aber nur, wenn das Datenfundament steht. Deshalb ist mein Anspruch im CAS, den Teilnehmenden nicht nur das «Was», sondern vor allem das «Wie» der ESG-Datensteuerung mitzugeben.

Mein Leitsatz: ESG wird nicht durch mehr Kennzahlen besser steuerbar, sondern durch besser strukturierte, integrierte und prüffähige Daten.