ESG 경영을 새롭게 도입하는 기업이라면 어떤 활동을 추진하고, 어떤 평가 기준에 맞춰 보고서에 공시할지 고민할 것이다. 하지만 ESG 경영이 실질적인 성과로 이어지기 위해서는 활동보다 이를 측정하고 관리할 수 있는 데이터 체계 구축이 우선이다. ESG는 이제 단순히 기업 이미지 제고 활동을 넘어 지속가능성 공시, 투자 판단, 금융 의사결정과 연결되는 요소가 되었다. 이제는 기업이 어떤 ESG 활동을 수행했는지보다 그 성과를 데이터로 증명할 수 있는지, 그리고 공시되는 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있는지가 중요해지고 있다.
ESG 데이터가 중요한 이유
ESG 데이터가 중요한 이유는 크게 세 가지로 볼 수 있다. 첫째, 공시 대응 때문이다. 지속가능성 공시 최종안이 발표되면서 기업은 선택적으로 ESG 정보를 공개하는 수준을 넘어, 객관적 근거와 일관된 기준을 기반으로 데이터를 관리하고 공개해야 하는 환경에 놓였다. 대기업은 물론 아직 공시대상에 포함되지 않은 중소·중견기업도 이러한 변화에 대비해야 한다. 공급망 전반의 ESG 데이터 요구가 확대되면서 대기업의 주요 협력사는 탄소배출량 등 관련 데이터를 제공해야 하는 상황이 늘어나고 있기 때문이다. 이에 따라 기업은 단순한 데이터를 수집을 넘어 조직, 관리 프로세스, 내부 검증 체계 등 전사적인 공시 관리 체계를 구축할 필요가 있다.
둘째, 평가 대응 때문이다. 국내외 ESG 평가 역시 정성적인 활동 중심에서 정량적인 성과 중심으로 변화하고 있다. 글로벌 평가 기관뿐만 아니라 국내 평가 기관에서도 해당 성과를 어떤 기준으로 측정하고 관리하는지를 중요하게 평가한다. 즉, 데이터 관리가 미흡한 ESG 활동은 지속가능경영 성과로 인정받기 어렵고 ESG 평가 경쟁력을 확보하기 위해서는 체계적인 데이터 축적과 관리가 필수적이다.
셋째, 내부 의사결정 때문이다. ESG 데이터는 이해관계자 대응과 평가 대응을 위한 자료에만 머물지 않는다. 체계적으로 관리된 데이터는 개선 방향을 설정하고, 목표 대비 성과를 확인하는 툴로 활용될 수 있다. 에너지 비용 절감, 탄소 감축 전략 수립 등 기업이 ESG 경영을 내재화하고 전사적인 체계를 구축하는 과정에서 의사결정을 지원하는 중요한 판단 기준이 된다.
ESG 데이터 관리에서 가장 많이 놓치는 세 가지
새롭게 ESG를 시작하는 기업뿐만 아니라 이미 ESG 활동을 추진하고 있는 기업도 데이터 관리 방식에서 가장 많은 문제를 겪는다.
첫째, 엑셀 중심의 관리 방식의 한계이다. 많은 기업이 부서별 엑셀 파일로 ESG 데이터를 관리하고 있지만, 부서마다 서로 다른 양식과 기준을 사용하다 보니 동일한 지표라도 수치가 달라지고 데이터 버전 관리에도 어려움이 발생한다. 또한 평가 항목과 공시 요구 수준이 높아지면서 관리해야 하는 지표가 늘어나고 참여 부서가 확대되고 있어 기존 방식만으로는 데이터의 일관성과 신뢰성을 확보하기 어려워지고 있다.
둘째, 지표 정의가 명확하지 않다는 점이다. 예를 들어 같은 ‘임직원 현황’ 지표라도 사업보고서 기준 인원과 지속가능경영보고서 작성 기준 인원이 다를 수 있다. 이처럼 지표 정의와 산출 기준이 표준화되지 않으면 이해관계자가 ESG 성과를 해석하는 과정에서 혼란이 발생할 수 있고, 공개 데이터에 대한 신뢰성도 저하될 수 있다.
셋째, 담당자 변경에 따른 데이터 유실이다. 담당자의 경험과 기억에 의존해 데이터를 관리하는 경우 담당자가 변경되면 관리 방식이 사라지는 경우가 많다. 지난해 어떤 기준으로 데이터를 산출했는지, 어떤 부서에서 수집을 했는지 증빙자료는 어디에 있는지 확인할 수 없어 결국 과거 데이터를 다시 수집하거나 산출 기준을 재정립해야 하는 상황이 발생한다.
ESG 데이터 관리 체계의 네 가지 요소
따라서 이러한 문제를 줄이고 ESG 데이터를 일관성 있게 관리하기 위해서는 체계적인 관리 체계를 갖춰야 한다.
첫째, 지표 정의이다. 글로벌 공시 기준과 평가 항목을 분석하여 어떤 데이터를 관리할 것인지, 해당 지표의 산출 기준은 무엇인지 그리고 책임 부서는 어디인지 명확히 해야 한다.
둘째, 수집 체계이다. 환경, 안전, 인사, 구매 등 다양한 부서에서 관리하는 데이터를 취합하기 때문에 데이터 담당자의 역할과 절차를 확립해야 한다.
셋째, 검증 체계이다. 수집된 데이터의 증빙자료를 확인하여 정확한 데이터인지 검토하는 절차가 필요하다. 공시 및 ESG 평가에 활용할 수 있는 수준의 데이터 품질을 확보하기 위해 산출 기준과 증빙을 검토하는 체계가 구축되어야 한다.
넷째, 보고 체계이다. 수집된 데이터를 공시와 평가 대응에만 활용하는 데 그치지 않고, ESG 실무자와 경영진 더 나아가 이사회까지 ESG 성과를 점검하고 의사결정에 활용할 수 있도록 정기적인 모니터링 체계를 구축해야 한다.
AI 시대, ESG 데이터 관리
최근 ESG 플랫폼과 AI 기술의 발전으로 기업은 ESG 데이터를 더욱 효율적으로 관리할 수 있는 업무 환경을 갖추게 되었다. 특히 온실가스와 공급망 ESG 관리처럼 데이터 규모가 크고 산정 기준이 복잡한 지표는 AI 기반 데이터 운영체계로 전환되면서 데이터 정확도와 업무 효율성이 개선되고 있다. 이러한 AI 기술의 발전으로 중소·중견기업도 비교적 낮은 비용으로 필요한 ESG 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 환경이 마련되었다.
마치며
ESG의 성패는 결국 데이터에서 결정된다. 아무리 다양한 ESG 활동을 추진하더라도 정확하고 신뢰성 있는 데이터로 관리하지 못하면 성과로 연결되기 어렵다. ESG 데이터 관리는 단순한 지속가능경영보고서 작성 업무가 아니라 성과를 증명하고 개선 방향을 수립하기 위한 핵심 기반이다. ESG를 새롭게 도입하는 기업이라면 어떤 활동을 추진할지 고민하기에 앞서 데이터 체계를 구축하는 것을 우선해야 한다.
더와이 주식회사는 청년실업해소 목적의 소셜벤처로 시작하여 현재 ESG 컨설팅 및 교육 전문기관으로써 ESG 전략 및 운영체계 구축, ESG보고서, 공급망ESG 컨설팅 및 실사 운영, RBA 및 Ecovadis 등 평가 대응, 교육 운영 사업을 수행하고 있다. 지난 4년간 대한민국산업대상 일자리부문 대상을 수상하는 등 기업의 사회적 책임을 실천하고 있다.
