何年も前にインパクト投資のキャリアを始めたとき、私たちは企業に持続可能性の指標を求めなければなりませんでした。 彼らの典型的な反応は、「私たちが追跡している唯一の数字は収益です。なぜそれを使わないのですか?」というものです。 言うまでもなく、私の初歩的な Excel のスキルは、この単純な作業に完全に役立ちました。
今日？ これ以上。 私たちは、データ チョップが重要なサステナビリティにおけるビッグ (ジャー) データの時代に突入しました。 強力なデータ スキルは、サステナビリティの世界で歯を磨く人々にとってますます重要な資産となっています。 データの扱い方を知っている人は、トップに立つことができます。 では、どのようなデータ スキルが必要で、なぜ必要なのでしょうか?
データ量が増えている
ほとんどの S&P 500 企業 (正確には 92%) は、毎年サステナビリティ レポートを発行しています。 これらは、温室効果ガスの排出量から食品廃棄物のキログラムまで、ますます微妙な持続可能性の指標でいっぱいです。 レポートではきれいな数字に要約されますが、基礎となる各メトリックはデータのスタックであり、すべてを整理して分析する必要があります。
報告の過多は、規制によって増加するように設定されています。 EUの 企業の持続可能性報告指令 EU で事業を行っている約 50,000 の上場企業および非上場企業は、2024 年から主要な持続可能性指標について報告することが義務付けられます。米国証券取引委員会 (SEC) が提案した気候が開示要件が前進します。 すべての兆候は、必要な持続可能性データの量が大幅に増加していることを示しています。
サステナビリティで必要となる最初のコア データ スキルは、柔軟な言語でコーディングする能力です。 Python はますますゴールド スタンダードになりつつありますが、私自身は根っからの R ファンです。
データにはラングリングが必要
ビッグデータに関する誇大宣伝を考えると、企業はすべての情報を簡単にアクセスできるプラットフォームにきちんと保存していると思うかもしれません。 もう一度考えて。 サステナビリティ データは、多くの場合、会社全体のさまざまなプラットフォームまたはさまざまなデータベースで実行されている多数のソースから情報を引き出す必要があります。 サステナビリティは常に多くの部門に分散しており、データも同様です。
データをラングリングする能力 (データ サイエンティストは、データを組み合わせて使用可能な形式に整理することについて話します) は、収集したものを実用的な洞察に確実に変換できるようにするために重要です。 これは完璧な Excel シートがあれば可能だと思うかもしれません。これは、過去 20 年間持続可能性データが保存されてきた場所です。 ただし、コーディングにより、データベースが大きくなり、レポートがより頻繁になるにつれて必要になる、反復可能でスケーラブルなソリューションが可能になります。 たとえば、すべての燃料使用データを取得する洗練されたコーディング スクリプトを開発できれば、多くの作業を繰り返さずに、データを分析する必要があるたびに実行できます。
強力なデータ ビジュアライゼーション スキルを持ち、大量のデータを単純なビジュアルに抽出できるようになるには、練習が必要です。 それをマスターできれば、どんな会議でも比類のない説得者になります。
データ ラングリングは、ツール ベルトの不可欠な部分である必要があります。 乱雑でバラバラなデータセットをクリーンアップ、マージ、標準化、および意味を理解する能力は、多くの場合、ストーリーテリングとアクションを可能にするデータ サイエンティストの作業の 90% に相当します。
優れたデータは強力なストーリーテリングを意味します
持続可能性の名の下に変化を起こすよう企業を説得するには、良いストーリーを語る必要があります。 サステナビリティとビジネス指標を結び付ける明確で鮮明なグラフは、経営陣やその他の利害関係者を参加させるために不可欠です。
はい、企業はサステナビリティの結果を追跡するために多くの標準的なグラフとダッシュボードを使用しています。 しかし、CEO がいつも話している重要な指標は何でしょうか? 企業の脱炭素化計画を伝えるために主要なビジネス指標を織り込むことで、機械的な GHG レポートよりもはるかに優れたビジネスの賛同を企業全体にもたらすことができます。
強力なデータ ビジュアライゼーション スキルを持ち、大量のデータを単純なビジュアルに抽出できるようになるには、練習が必要です。 それをマスターできれば、どんな会議でも比類のない説得者になります。
データを理解することで、より賢く考えることができます
Salesforce Net Zero Cloud などのサードパーティ プラットフォームや Altruistiq などの新興企業が、サステナビリティ データの収集、クリーニング、分析サービスを提供することが増えています。 では、わざわざ自分でスキルを習得する必要はありません。 データの観点から何が可能かを理解することで、最終的に自分でコーディングしていなくても、データのより優れた管理者、ユーザー、およびコミュニケーターになることができます。 たとえば、私たちのチームは最近、同僚が水の使用データを個別の Excel ワークブックにまとめるのに何時間も費やしていることに気付きました。 データ スキルを適用することで、コレクションを XNUMX つのマスター データベースに標準化および自動化することで、時間を節約し、将来のデータの使いやすさを向上させました。
コーディング ソフトウェアを何ヶ月も開いていませんが、適切なデータがどのように見えるか、効果的に視覚化する方法、重要なプロセスをいつ自動化するかを知ることは、私が毎日活用するスキルです。 データを効果的に使用する方法についてのこの理解は、各ステップを自分で行うことで構築された基盤からのみ得られます。
最後に、あなたは「コーディングタイプ」だと思いませんか？ 私は関連付けることができます。 私は、データ オタクとして Excel サンドボックスをハックできないと信じて、何年もの間 Excel サンドボックスにとどまりました。 私は大学院まで、最初のコーディングクラスを受講しませんでした。 結局、私はそれが大好きです。 それはステロイドの問題解決のようなものです。 企業の持続可能性に影響を与えたい人への私のアドバイス — チャンスをつかんでください. 結局のところ、自分がデータ オタクであることに気付くかもしれません。
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