Power BI & Databricks: ESG-Kennzahlen für Nachhaltigkeitsreporting

Nachhaltigkeit ist heute mehr als ein Unternehmensziel. Sie ist eine messbare Realität und beginnt in den Daten. Unternehmen stehen heute vor der Aufgabe, ihre Umwelt- und Sozialverantwortung nicht nur wahrzunehmen, sondern sie auch messbar und nachvollziehbar zu machen.

ESG-Reporting – also die Erfassung und Kommunikation von Environmental, Social und Governance Kennzahlen – wird damit zu einem strategischen Eckpfeiler moderner Unternehmensführung.

Gleichzeitig braucht es dafür eine technologische Basis, die nicht nur leistungsfähig, sondern auch nachhaltig im Umgang mit Daten ist. Denn was nützen ambitionierte Ziele, wenn die Datenbasis wackelt oder das Reporting manuell, fehleranfällig und unübersichtlich bleibt?

Genau hier setzen wir an.

Unsere Datenstrategie vereint Inhalte, Struktur und Visualisierung:

• ESG liefert den inhaltlichen Rahmen: CO₂-Emissionen, Unfallstatistiken, Compliance-Scores etc. zu erfassen, zu kommunizieren und zu bewerten.
  
  
• Databricks bildet das Rückgrat unserer Datenmodellierung: skalierbar, modular, zukunftssicher.
  
  
• Power BI bringt die Ergebnisse dahin, wo sie gebraucht werden: verständlich, visuell, handlungsorientiert.

So schaffen wir eine Lösung, die nicht nur Berichtspflichten erfüllt, sondern echten Mehrwert liefert – strategisch, operativ und technologisch. ESG wird dadurch nicht zur lästigen Pflicht, sondern zur datenbasierten Chance für nachhaltige Steuerung und Kommunikation. 

Zwei Ebenen der Nachhaltigkeit: Inhalte messen, Daten nachhaltig managen

Nachhaltigkeit in Unternehmen findet auf zwei Ebenen statt und beide sind untrennbar miteinander verbunden.

1. Inhaltlich: ESG verstehen und abbilden

Die erste Ebene ist die inhaltliche Dimension. Unternehmen sollen heute nicht nur was sie tun transparent machen, sondern auch wie sie es tun – vor allem in Bezug auf Umwelt, Soziales und Governance. Genau hier setzt das ESG-Reporting an.

Mit der Einführung des Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) wird diese Transparenz zur Pflicht für eine Vielzahl von Unternehmen. Die zugrunde liegenden European Sustainability Reporting Standards (ESRS) geben dabei vor, welche Kennzahlen (KPIs) zu berichten sind. Dazu zählen etwa CO₂-Emissionen, Energieverbrauch, Auswirkungen auf die Biodiversität, aber auch soziale Themen wie Diversität, Gleichstellung, Arbeitsbedingungen sowie Aspekte der Unternehmensethik und Verantwortung in der Lieferkette.

Im Februar 2025 hat die EU-Kommission mit dem sogenannten „Omnibus-Paket I“ einige dieser Anforderungen angepasst. Berichtspflichten für bestimmte Unternehmen wurden zeitlich gestreckt und der Umfang der zu meldenden Inhalte reduziert. Für Unternehmen bedeutet das weniger regulatorischen Druck, aber weiterhin hohe Anforderungen an Datenqualität, Konsistenz und Anpassungsfähigkeit.

Die Herausforderung: Diese Informationen sind in der Regel nicht zentral gespeichert, sondern über viele Datenquellen hinweg verstreut – von IoT-Sensoren über ERP-Systeme bis hin zu Excel-Dateien. Sie zu sammeln, zu strukturieren und verlässlich aufzubereiten, ist ein komplexer, datengetriebener Prozess.

2. Technisch: Daten nachhaltig denken

Die zweite Ebene ist die technologische Grundlage – also die Frage, wie man diese wachsenden Datenmengen nicht nur verarbeitet, sondern auch nachhaltig organisiert. Denn auch Datenarchitekturen können ressourcenintensiv, instabil oder ineffizient sein, wenn sie nicht durchdacht sind.

Unsere Architektur kombiniert die Skalierbarkeit und Flexibilität von Databricks mit der Usability und Reporting-Stärke von Power BI. Gemeinsam bilden sie ein End-to-End-System, das ESG-Daten entlang des gesamten Datenlebenszyklus strukturiert – von der Rohdatenerfassung bis zur Entscheidungsunterstützung.

Databricks dient als zentrale Plattform zur Verarbeitung, Harmonisierung und Modellierung von ESG-Daten aus beliebig vielen Quellen: Energiemanagementsysteme, Lieferantenportale, HR-Systeme, ERP oder noch viel zu beliebten csv-Dateien. Wir setzen dabei auf die bewährte Medallien-Architektur (Bronze/Silver/Gold), die Datenströme strukturiert und nachvollziehbar macht:

•  Bronze Layer:

  Speicherung aller Rohdaten im Ursprungszustand, z. B. Messdaten von Strom- und Gaszählern, Unfallmeldungen, Lieferantenstammdaten oder Compliance-Audits. Der erste Layer bleibt unverändert, aber versioniert und vollständig nachvollziehbar.

• Silver Layer:

  In dieser Schicht findet die Datenaufbereitung statt: Daten werden bereinigt, normalisiert und vereinheitlicht, z. B. Umrechnung von Emissionen in CO₂-Äquivalente, Harmonisierung von Länder- und Standortenamen, Zuordnung von Lieferanten zu Risikokategorien.

• Gold Layer:

  Hier entstehen die berechneten ESG-Kennzahlen, z. B. CO₂-Fußabdruck pro Standort, Unfallkennzahlen wie Lost time injury rate (LTIR), Lieferanten-Nachhaltigkeit Score oder Governance-Compliance-Indikatoren. Diese Modelle sind direkt konsumierbar, sowohl für Dashboards als auch für externe Berichte.

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Databricks bietet zwar grundlegende Visualisierungsoptionen, etwa über SQL-Dashboards oder interaktive Notebooks, die sich gut für Ad-hoc-Analysen und technische Auswertungen eignen. Doch wenn ESG-Daten in eine dauerhaft nutzbare, breit akzeptierte Reportingstruktur überführt werden sollen, ist Power BI als Frontend die sinnvollere Wahl. Es ermöglicht nicht nur ein nutzerfreundliches, visuell klares Dashboarding für verschiedene Zielgruppen, sondern unterstützt auch den Self-Service-Gedanken: Fachbereiche können über gesicherte, zentrale Datenmodelle eigene Perspektiven entwickeln und tiefer in ihre ESG-Kennzahlen eintauchen ohne die Integrität der Daten zu gefährden. Über DAX-Measures lässt sich zudem der nötige Detailgrad und Kontext schaffen, der im Tagesgeschäft oft den entscheidenden Unterschied macht, etwa bei der Nachvollziehbarkeit von CO₂-Faktoren oder der zeitlichen Entwicklung sozialer KPIs.

Power BI greift dabei direkt auf die zentral gepflegten Datenmodelle in Databricks zu. Dabei werden alle festgelegten Beziehungen, die zugrunde liegende Business-Logik sowie bestehende Berechtigungskonzepte vollständig übernommen. Mit der neuen Power BI Task in Databricks lassen sich Berichte automatisch aktualisieren, sobald sich Daten ändern, ganz gleich, ob sie im Import-, DirectQuery- oder Dual-Modus angebunden sind. Die Verbindung basiert nativ auf dem Unity Catalog, sodass auch Berechtigungen und Datenklassifikationen durchgängig berücksichtigt werden.
Es entsteht ein durchgängiger, wartungsarmer Datenfluss: von der modellgetriebenen Datenbasis in Databricks bis hin zur ansprechenden, interaktiven Visualisierung in Power BI. Das Ergebnis ist ein nachhaltiges, skalierbares Reporting-System. So verbinden wir die inhaltliche Pflicht zum ESG-Reporting mit einer nachhaltigen Datenstrategie, die langfristig funktioniert und nicht bei jedem neuen Reportingzyklus wieder bei null beginnt.

Management-KPI-Report vs. Story-Driven Dashboarding

ESG-Reporting muss unterschiedliche Zielgruppen adressieren – vom Vorstand bis zur operativen Fachabteilung. Deshalb verfolgen wir einen zweistufigen Reporting-Ansatz, bei dem beide Perspektiven auf derselben Datenbasis beruhen, aber unterschiedlich gestaltet sind:

1. Management-KPI-Report

Der Management-KPI-Report ist ein kompaktes, strategisch fokussiertes Dashboard, das sich an die oberste Führungsebene richtet. Es zeigt nur die wichtigsten KPIs und kann die wesentlichen Kennzahlen aus verschiedenen Unternehmensbereichen auf einer Seite bündeln.

Das Design ist bewusst schlank gehalten: keine Filteroptionen, keine tiefen Analysen, keine ablenkenden Details. In Management-Runden zählt jede Minute. Ziel ist es daher, auf einen Blick Klarheit zu schaffen – mit Fokus auf Status, Entwicklung und Zielerreichung.
Ganz nach dem Motto: „Weniger ist mehr.“ oder, in der Sprache des Reportings: “Show, don’t explore”.

2. Story-Driven Dashboard

Ein interaktives, tief strukturiertes Dashboard, das Nutzer schrittweise durch die ESG-Logik führt – vom Unternehmenswert bis zum einzelnen Datenpunkt. Jede KPI kann aufgeklappt, zurückverfolgt und in Detailtiefe analysiert werden, z. B. CO₂ nach Standort und Energieträger, Lieferantenscores im Zeitverlauf oder Auditquoten nach Region.

Eine Datenstruktur, zwei Perspektiven

Beide Dashboards greifen auf die gleiche Gold Layer Tabelle in Databricks zu. Das bedeutet keine doppelten Datenpfade, keine Inkonsistenzen, nur unterschiedliche Aggregationslogiken im Frontend. Genau das macht unseren Ansatz nachhaltig: einmal modelliert und vielfach nutzbar, je nach Zielgruppe, Kontext und Entscheidungsebene.

Neugierig, wie ein schlankes Dashboard in Power BI, SAP Analytics Cloud oder Tableau aussehen kann oder welche Best Practices sich für interaktive Reports bewährt haben? Auf unserer Seite zum Thema Dashboarding finden Sie weitere Einblicke und Beispiele.

Haben Sie darüber hinaus Fragen zu Dashboards, konkrete Umsetzung wünsche – oder sind Sie unsicher, welches Tool das richtige für Sie ist? Dann sprechen Sie uns gerne an.

Daten als Motor für nachhaltige Entscheidungen – Was gute ESG-Reports leisten müssen

ESG-Report ist kein Ziel, es ist ein Werkzeug. Ein gutes Reporting zeigt nicht nur den Status quo, sondern liefert eine verlässliche Grundlage für Entscheidungen und Veränderung. Es verbindet Kennzahlen mit Kontext, Technologie mit Strategie.

Wir stellen uns dabei bewusst Fragen in zwei Richtungen:

• Wo stehen wir in Bezug auf ESG? Wie entwickeln sich unsere Emissionen, unsere Diversitäts-Ziele, unsere Lieferantenbeziehungen? Welche Maßnahmen wirken und wo gibt es Nachholbedarf?

•  Wo stehen wir bei unserer Datenstrategie? Wie transparent, skalierbar und automatisiert ist der Weg von der Quelle bis zum Dashboard? Wie robust ist unsere Architektur gegenüber wachsenden Anforderungen?

Um darauf die richtigen Antworten geben zu können, setzen wir auf eine Datenplattform, die in allen Dimensionen mitwächst. Databricks ermöglicht nicht nur eine saubere Trennung von Rohdaten, Verarbeitung und Analyse, es bietet auch eine moderne, virtualisierte Modellierung über den Unity Catalog: mit SQL-basierten Views, Delta Live Tables für Echtzeitverarbeitung und automatischer Voraggregation über Materialized Views.

Dank der skalierbaren Distributed Compute Engine auf Basis von Apache Spark lassen sich auch große, heterogene ESG-Datenmengen performant analysieren, etwa aus Lieferketten, Energieverbrauch oder Betriebsdaten. Und auch wirtschaftlich bleibt das Setup flexibel. Abgerechnet wird nur, was tatsächlich genutzt wird, was besonders in Pilotphasen und bei wachsendem Datenumfang ein klarer Vorteil ist.

Über Databricks Workflows lassen sich Datenpipelines und Aktualisierungen zentral planen, überwachen und orchestrieren – mit einem Interface, das sowohl Data Engineers als auch Analysten adressiert. Und wer über das Reporting hinaus denkt, die nahtlose Integration von Machine Learning und KI-Entwicklung ermöglicht die Entwicklung vorausschauender ESG-Modelle – von Risikobewertungen bis hin zu Impact-Prognosen.

Unser Fazit: Nachhaltig, flexibel, zukunftssicher

Die regulatorischen Anforderungen rund um ESG-Reporting sind in Bewegung, neue Spielräume entstehen, etwa durch das Omnibus-Paket 1. Doch weniger Pflicht bedeutet nicht weniger Verantwortung. Unternehmen, die heute auf eine robuste, modulare Datenarchitektur setzen, sind morgen besser aufgestellt, egal, wie sich Standards und Berichtspflichten entwickeln.

Die Kombination aus Databricks und Power BI bietet aus unserer Sicht einen idealen Rahmen. Die Lösung ist damit nicht nur technisch leistungsfähig, sondern auch langfristig tragfähig. Nachhaltigkeit beginnt nicht erst beim CO₂-Wert, sondern schon bei der Art, wie wir mit unseren Daten arbeiten.

Haben Sie Fragen zu diesem oder anderen Themen? Nehmen Sie einfach Kontakt zu uns auf - wir freuen uns auf den Austausch mit Ihnen!