SOLUTIONS DATA ANALYTICS POUR LA CONFORMITE CSRD  

 

 

De la phase d’analyse à celle du reporting, le data analytics est present à toutes les étapes du projet CSRD, mais il sera aussi très utile pour l’analyse en détails des informations des data points que vous aurez mis en place et améliorer votre performance.

Voici quelques avantages de ces techniques

  • La mise au point des data points ne doit pas seulement se résumer à la collecte et l’agrégation des données mais doit aussi permettre des analyses poussées permettant des simulations et des recherches des causes des impacts qui seront facilités par les méthodes de data analytics
  • les données non structurées seront aussi utilisées avec des méthodologies comme le text mining qui sera utile pour la mise en place des narratifs. Maîtrisez les techniques d’utilisation des données non structurées vous permettre d’utiliser tous les types de données quand cela nécessaire
  • Les outils et les méthodologies de data analytics permettront de vérifier les données collectées mais aussi de les enrichir pour rendre les analyses plus efficaces
  • Les reportings devront pouvoir être audités facilement par les auditeurs et les fonctionnalités des outils de data analytics permettront de garantir la traçabilité et l’intégrité des données et des résultats et les auditeurs pourront refaire les calculs si nécessaire.
  • La phase d’analyse complémentaire des données apportera de la valeur ajoutée au simple exercice de reporting et seuls les outils de data analytics sont assez agiles aujourd’hui pour le permettre et seront moins chers que les simples outils de reporting

 

Découvrez les détails

Les techniques de data analytics vous aideront dans cette phase à : 

  • Comprendre les business modèles, identifier les parties prenantes et analyser la chaine de valeur 
  • Analyser les données disponibles pour évaluer les volumes et les montants en jeu pour pouvoir ensuite mener votre analyse de double matérialité avec les IROs
  • Effectuer une revue documentaire poussée incluant du benchmark avec le text mining 

Une fois l’analyse effectuée, vou aurez besoin de construire vos data points et le data analytics sera essentiel pour : 

  • Comprendre les causes des impacts en menant des analyses des données 
  • Tester les indicateurs pour vérifier leur validité mais aussi pour ajuster les paramètres en menant des simulations de changement 
     

Pendant la phase d’évaluation des indicateurs, vous devrez construire votre processus et vos procédures pour les produire et les maintenir 

  • Le Data analytics vous permettra de vérifier et nettoyer les données collectées et vérifier leur exactitude 
  • Les techniques serviront aussi à vérifier la cohérence des données et leur intérêt mais permettra aussi de les enrichir avec d’autres informations pour les améliorer et rendre les indicateurs plus pertinents

Les méthodes et les outils de data analytics seront essentiels pour produire les reportings et : 

  • S’assurer que le processus sera identique pour chaque période et garantir l’intégrité des indicateurs obtenus 
  • Fournir des preuves des processus de réalisation du reporting avec une traçabilité pour chaque étape grâce à des fonctions existant dans les outils de data analytics qui pourront permettre de refaire les calculs si demandés par les auditeurs

  • Répondre aux parties prenantes et aux auditeurs en cas de question de détails sur les indicateurs en exploitant la base de données utilisée pour le reporting 

Grâce aux outils de data analytics, vous pourrez exploiter la base de données pour faire des analyses complémentaires de détail et serait capable de :

 

  • Comprendre les causes des évolutions et des contre performances
  • Elargir le champ des analyses en reliant les données financières et extra financières pour améliorer les prévisions, les business plans et les budgets
  • Aider à réduire les impacts en fournissant des modèles utiles pour la conception des produits et des service
  • Evaluer les risques de greenwashing et détecter les anomalies dans les flux
  • Bâtir des modèles pour anticiper les risques et détecter les signaux