ESG 업무가 힘든 이유는 기준이 복잡해서만은 아닙니다. 데이터가 흩어져 있고, 매년 다시 모으고 기준에 맞춰 다시 가공해야 하기 때문입니다.
따라서 효과적인 ESG 데이터 관리 시스템이란 단순히 자료를 모으는 일이 아니라, 원천데이터를 표준화해 축적하고, 이를 공시·평가 기준에 맞게 연결해 활용할 수 있는 체계를 만드는 일입니다.

1) 2단계 ESG 데이터 관리란 무엇인가?

ESG 데이터는 크게 두 가지로 구분 됩니다.

• 원천데이터(기초 데이터): 사업장/부서 실무자가 일상적인 업무 과정에서 입력하는 ESG 기초 데이터

• 공시데이터(가공 데이터): ESG 담당자가 공시/평가 기준에 맞게 구조화하고 가공해 관리하는 활용 데이터

이 두 데이터를 구분하지 않으면, 보고서 시즌마다 흩어진 파일을 다시 모으고 가공하는 일이 반복됩니다. 반대로 원천 데이터와 공시 데이터가 시스템 상에서 분리해서 관리하고, 기준에 따라 서로 연동되도록 설계되면, 한 번 입력한 원천 데이터가 공시·평가 기준에 따라 자동으로 매핑·집계되어 반복 활용될 수 있습니다.

이처럼 2단계 ESG 데이터 관리는 데이터를 그때그때 모으는 방식이 아니라, 원천 데이터를 구조화해 지속적으로 활용할 수 있는 데이터 관리 체계를 구축하는 것입니다.

2) 원천데이터는 도메인 × 유형으로 표준화한다

원천데이터는 실무자들이 입력합니다. 그래서 입력 구조가 단순하고 명확해야 합니다. 효과적인 원천데이터 구조는 여러 방식이 있지만, 실무에서는 다음 두 축을 기준으로 설계하는 경우가 많습니다.

• 도메인 축: 환경(Environment) / 사회(Social) / 거버넌스(Governance) / 경제(Economic)

• 유형 축: 정책(Policy) / 활동(Action) / 목표(Target) / 성과(Performance) / 인증(Certification) / 사건·사고(Incident)

이렇게 표준화하면, 부서와 사업장이 달라도 같은 방식으로 데이터가 쌓입니다. 서로 다른 데이터를 비교할 수 있고, ESG를 KPI로 관리할 수 있는 기반도 이 단계에서 만들어집니다.

3) ESG 데이터 설계는 기준에서 시작한다

데이터를 어떻게 모을지는 회사가 어떤 기준의 영향을 받는지에 따라 달라집니다. 먼저 대응해야할 공시 기준과 평가 범위를 정리해야 합니다.
이 범위를 정하지 않은 채 데이터를 모으면, 나중에 다시 요청하고 가공하는 일이 반복됩니다. 공시·평가 범위를 먼저 정의하면, 어떤 데이터를 누구에게 어떤 주기로 받아야 할지 자연스럽게 결정됩니다.

• 공시 기준: GRI, ESRS, TCFD 등

• 평가 기준: EcoVadis, S&P, HKMC, CDP 등

  
  

4) 공시데이터는 원천데이터를 기준에 맞게 연동해 만든다

공시데이터는 보고서용 숫자 모음이 아닙니다. 원천데이터를 공시와 평가 기준에 맞게 매핑하고 구조화한 결과입니다. 이 구조가 갖춰지면 하나의 원천데이터를 여러 기준에 맞게 재사용할 수 있습니다. 기준이 바뀌어도 데이터를 다시 모을 필요가 없고, 매핑 규칙만 조정하면 됩니다.

예를 들어, 사업장별로 월 단위로 관리되는 원천데이터는 GRI 보고서용 Factbook에서는 3개년 집계 데이터로 가공해 활용할 수 있습니다. 또한 동일한 데이터로 원청사의 ESG 데이터 요청에 대응하는 자료를 만드는 것도 가능합니다.

이런 구조가 갖추어 졌을 때, 보고서 작성과 평가 대응을 위한 데이터 취합은 재작업이 아니라, 이미 축적된 데이터를 연결하고 정리하는 과정이 됩니다.

5) 운영 단계에서 가장 중요한 건 오류 방지와 검증 대응이다

ESG 데이터 품질은 보고서 품질을 좌우하고, 검증 대응 난이도를 결정합니다. 그래서 수집 단계에서부터 아래 항목이 시스템적으로 관리되어야 합니다.

• 표준화된 양식으로 수집: 필수 필드, 정의, 입력 규칙

• 산식/단위 오류 방지: 계산식 통일, 단위 자동 검증 등

• 증빙자료와의 일치 검토: 근거 파일/링크 연결

• 승인 프로세스: 입력–검토–승인–반려

• 이력관리: 누가/언제/왜 값을 변경했는가

외부 검증과 평가 대응에서는 근거와 추적성이 더 중요해집니다. 이력과 증빙이 붙어 있는 데이터는 그 자체로 리스크를 줄입니다.

6) 최종 목표는 보고서 작성이 쉬워지는 구조다

ESG 데이터 관리는 결국 보고서 시즌과 평가 대응을 위한 일이기도 합니다. 핵심은 보고서 작업을 잘하는 법이 아니라, 보고서가 쉽게 만들어지는 데이터 구조를 갖추는 것입니다.
원천데이터가 표준화되어 축적되고, 공시와 평가 기준에 맞게 연동돼 있다면 공시/평가 업무는 데이터를 새로 만드는 작업이 아니라, 이미 있는 데이터를 연결해 정리하는 작업으로 바뀝니다.

이러한 구조를 만드는 것이 2단계 ESG 데이터 관리의 목표입니다. 로그블랙 솔루션은 원천 데이터와 공시 데이터를 분리·연동하는 ESG 데이터 관리 기능을 제공하고, 이를 온실가스 인벤토리와 디지털 공시 영역까지 확장해 활용할 수 있도록 설계했습니다.
원천 데이터 값을 수정하더라도, 연계된 다른 데이터와 보고서를 일일이 찾아 다시 수정할 필요는 없습니다. 기준과 매핑 구조를 통해 변경 사항이 자동으로 반영되는 데이터 관리 구조를 지원합니다.