Trong quy trình lập Báo cáo Phát triển Bền vững, nếu việc xác định chủ đề trọng yếu được xem là bước định hướng chiến lược đóng vai trò như “kim chỉ nam” cho toàn bộ báo cáo thì công tác thu thập, tổng hợp và xử lý dữ liệu chính là nền tảng cốt lõi quyết định chất lượng báo cáo. Một báo cáo dù được trình bày chuyên nghiệp đến đâu cũng sẽ mất giá trị nếu các số liệu công bố thiếu độ chính xác, không nhất quán hoặc không có khả năng kiểm chứng.
Trên thực tế, đây cũng là khâu khiến nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn nhất. Dữ liệu ESG (Môi trường – Xã hội – Quản trị) thường không được quản lý tập trung, mà phân tán tại nhiều bộ phận chức năng khác nhau: dữ liệu tiêu thụ năng lượng thuộc phòng Kỹ thuật hoặc Sản xuất; thông tin lao động và an toàn sức khỏe nghề nghiệp nằm tại phòng Nhân sự; trong khi các số liệu tài chính lại do phòng Kế toán quản lý. Thách thức đặt ra là làm thế nào để tổng hợp và chuẩn hóa hàng nghìn điểm dữ liệu rời rạc, đảm bảo tính đầy đủ, nhất quán và khả năng truy xuất, đồng thời sẵn sàng phục vụ cho công tác đảm bảo độc lập theo yêu cầu của các tiêu chuẩn báo cáo quốc tế.
Trong bài viết dưới đây, GREEN IN sẽ cùng bạn phân tích các kỹ thuật thu thập và xử lý dữ liệu ESG theo chuẩn mực GRI, giúp doanh nghiệp xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc cho báo cáo phát triển bền vững một cách hiệu quả và phù hợp với nguồn lực hiện có.
Nguyên tắc chất lượng dữ liệu theo tiêu chuẩn GRI 1
Trước khi triển khai hoạt động thu thập dữ liệu, bộ phận phụ trách báo cáo cần thiết lập và thống nhất các nguyên tắc quản trị dữ liệu dựa trên hệ thống Reporting Principles được quy định trong GRI 1: Foundation. Đây là cơ sở nhằm đảm bảo thông tin công bố có giá trị sử dụng, đáp ứng yêu cầu minh bạch và đủ điều kiện cho hoạt động đảm bảo độc lập. Trong đó, ba nguyên tắc dưới đây giữ vai trò then chốt:
- Độ chính xác: Dữ liệu cần được đo lường ở mức độ chi tiết phù hợp với bản chất hoạt động của doanh nghiệp.
Ví dụ, khi thu thập dữ liệu tiêu thụ điện năng, doanh nghiệp không nên chỉ dừng lại ở tổng chi phí tiền điện, mà cần ghi nhận lượng điện tiêu thụ thực tế (kWh) và, trong điều kiện cho phép, phân tách theo từng khu vực hoặc chức năng như khối sản xuất và khối văn phòng. Trường hợp phải sử dụng phương pháp ước tính (estimation), GRI cho phép áp dụng với điều kiện phương pháp đó có cơ sở hợp lý, nhất quán và được thuyết minh rõ ràng trong báo cáo.
- Tính nhất quán: Nhằm đảm bảo khả năng so sánh theo thời gian, phương pháp thu thập và tính toán dữ liệu cần được duy trì ổn định qua các kỳ báo cáo.
Chẳng hạn, nếu trong năm trước doanh nghiệp xác định lượng nước thải dựa trên số liệu từ đồng hồ đo, thì trong năm báo cáo hiện tại không nên chuyển sang phương pháp ước tính dựa trên lượng nước cấp, trừ khi có lý do hợp lý và phần giải trình đầy đủ về sự thay đổi phương pháp.
- Khả năng kiểm chứng: Đây là nguyên tắc thường bị xem nhẹ nhưng lại có ý nghĩa quyết định đối với độ tin cậy của báo cáo. Mọi số liệu được công bố cần có khả năng truy xuất nguồn gốc, tức là có thể đối chiếu ngược lại với các bằng chứng gốc. Trên thực tế, điều này đòi hỏi mỗi con số trong bảng tổng hợp dữ liệu (ví dụ: file Excel hoặc hệ thống quản lý dữ liệu ESG) đều phải được liên kết với chứng từ hỗ trợ như hóa đơn, biên bản, sổ theo dõi nội bộ hoặc tài liệu xác nhận tương đương.
Quy trình thu thập và xử lý dữ liệu kỹ thuật
Dựa trên kinh nghiệm triển khai thực tế, doanh nghiệp nên áp dụng quy trình 5 bước mang tính chuẩn hóa dưới đây nhằm thiết lập cơ chế quản trị dữ liệu hiệu quả, đảm bảo tính chính xác, nhất quán và sẵn sàng cho hoạt động đảm bảo độc lập:
Xác định chủ sở hữu dữ liệu
Dữ liệu ESG thường phân tán tại nhiều bộ phận chức năng trong doanh nghiệp. Do đó, bước khởi đầu là xây dựng bản đồ dữ liệu nhằm xác định rõ đơn vị và cá nhân chịu trách nhiệm cung cấp dữ liệu gốc cho từng nhóm chỉ số, cụ thể:
- Bộ phận Nhân sự (HR): Quy mô lao động, giờ đào tạo, tỷ lệ nghỉ việc, cơ cấu giới tính và độ tuổi.
- Bộ phận An toàn – Môi trường (HSE): Tai nạn lao động, chất thải, phát thải khí nhà kính, tình hình tuân thủ pháp luật về môi trường và an toàn.
- Bộ phận Kỹ thuật/ Bảo trì: Mức tiêu thụ điện, nước và nhiên liệu (DO, FO, than, LPG…).
- Bộ phận Mua hàng/ Chuỗi cung ứng: Thông tin nhà cung cấp, tỷ lệ đánh giá ESG, chứng chỉ nguyên vật liệu bền vững.
Việc xác định rõ chủ sở hữu dữ liệu giúp hạn chế tình trạng chồng chéo trách nhiệm và nâng cao tính truy xuất nguồn gốc.
Thiết kế biểu mẫu thu thập chuẩn hóa
Một trong những nguyên nhân khiến dữ liệu ESG thiếu nhất quán là việc thu thập thông tin thông qua các yêu cầu rời rạc, không có định dạng thống nhất. Doanh nghiệp nên thiết kế sẵn các biểu mẫu chuẩn hóa và áp dụng đồng bộ cho toàn bộ đơn vị.
Thu thập và Quy đổi đơn vị
Đây là bước mang tính kỹ thuật cao, đặc biệt đối với các doanh nghiệp có nhiều nhà máy hoặc địa điểm hoạt động. Dữ liệu thu thập ban đầu thường tồn tại dưới các đơn vị đo lường khác nhau. Người phụ trách tổng hợp cần quy đổi toàn bộ dữ liệu về một hệ đơn vị thống nhất
Tổng hợp dữ liệu
Trong trường hợp doanh nghiệp có nhiều chi nhánh hoặc nhà máy, quá trình cộng gộp dữ liệu cần được thực hiện cẩn trọng nhằm tránh hiện tượng trùng lặp số liệu
Rà soát và Kiểm tra tính hợp lý
Trước khi đưa dữ liệu vào báo cáo chính thức, doanh nghiệp cần thực hiện bước kiểm tra tính hợp lý nhằm phát hiện và xử lý các sai lệch bất thường. Phương pháp phổ biến và hiệu quả là phân tích xu hướng, bao gồm:
- So sánh số liệu giữa các kỳ báo cáo liên tiếp (tháng này so với tháng trước).
- So sánh dữ liệu theo năm.
Khi phát hiện biến động tăng hoặc giảm vượt ngưỡng 5–10%, bộ phận phụ trách cần yêu cầu chủ sở hữu dữ liệu giải trình rõ nguyên nhân, chẳng hạn do mở rộng quy mô sản xuất, thay đổi công nghệ, sự cố vận hành hoặc sai sót trong quá trình ghi nhận.
Xem thêm:
Phân loại dữ liệu trong GRI: Định lượng và Định tính
Một báo cáo phát triển bền vững theo GRI không đơn thuần là tập hợp các chỉ số đo lường, mà cần phản ánh đầy đủ cách thức doanh nghiệp quản trị, ra quyết định và tạo ra tác động. Do đó, trong quá trình xây dựng báo cáo, doanh nghiệp cần thu thập và xử lý song song hai nhóm dữ liệu cốt lõi sau:
Dữ liệu định lượng: Đây là các số liệu phản ánh hiệu suất hoạt động của doanh nghiệp đối với từng chủ đề trọng yếu.
- Yêu cầu kỹ thuật: Độ chính xác cao, đơn vị đo lường thống nhất và phải có khả năng so sánh được qua các năm.
Dữ liệu định tính: Đây là các thông tin mô tả về phương pháp quản trị, chính sách, chiến lược và bối cảnh hoạt động.
- Yêu cầu kỹ thuật: Cần được chứng minh bằng văn bản quy phạm nội bộ. Khi thu thập, cần yêu cầu các bộ phận cung cấp các bằng chứng liên quan như: quyết định ban hành chính sách, biên bản họp, quy trình nghiệp vụ, tài liệu đào tạo hoặc thông báo nội bộ.
Công cụ hỗ trợ quản lý dữ liệu: Bảng tính hay Phần mềm chuyên dụng?
Việc lựa chọn công cụ quản lý dữ liệu ESG phụ thuộc lớn vào quy mô hoạt động, mức độ phức tạp của dữ liệu và ngân sách của doanh nghiệp. Dưới đây là phân tích so sánh ở góc độ kỹ thuật để doanh nghiệp cân nhắc giải pháp phù hợp.
Bảng tính truyền thống (Excel / Google Sheets)
Ưu điểm:
- Chi phí thấp, dễ triển khai
- Linh hoạt và quen thuộc với đa số nhân sự
- Phù hợp với doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) hoặc doanh nghiệp mới bắt đầu thực hiện báo cáo GRI
Hạn chế:
- Dễ phát sinh sai sót do thao tác thủ công (nhập liệu, công thức)
- Khó kiểm soát phiên bản khi nhiều người cùng chỉnh sửa
- Mức độ bảo mật và khả năng truy xuất lịch sử thay đổi còn hạn chế
Phần mềm quản trị ESG chuyên biệt
Ưu điểm:
- Tự động hóa quy trình thu thập dữ liệu thông qua biểu mẫu điện tử hoặc tích hợp hệ thống
- Tích hợp sẵn các hệ số phát thải để tự động tính toán lượng CO₂e
- Lưu trữ dữ liệu tập trung trên nền tảng đám mây, thuận tiện cho việc truy xuất và kiểm toán
Giải pháp phần mềm phù hợp với các doanh nghiệp quy mô lớn hoặc có khối lượng dữ liệu ESG phức tạp, giúp giảm thiểu rủi ro sai sót và tối ưu thời gian tổng hợp báo cáo.
Cách lưu trữ hồ sơ phục vụ Kiểm toán
Trong trường hợp doanh nghiệp có kế hoạch thực hiện đảm bảo độc lập bởi bên thứ ba (ví dụ: các công ty kiểm toán hoặc tư vấn ESG), việc xây dựng hệ thống lưu trữ hồ sơ bài bản là yêu cầu bắt buộc. Kiểm toán viên sẽ tập trung đánh giá khả năng trả lời câu hỏi cốt lõi: “Nguồn gốc của số liệu này là gì?”
Để đáp ứng yêu cầu đó, doanh nghiệp cần thiết lập vết kiểm toán rõ ràng thông qua các thực hành sau:
Tổ chức thư mục lưu trữ số hóa
Ưu tiên lưu trữ hồ sơ dưới dạng số hóa thay vì hồ sơ giấy. Hệ thống thư mục nên được thiết kế theo cấu trúc logic, ví dụ:
Năm báo cáo → Chủ đề (Năng lượng / Nước / Nhân sự…) → Tháng → Bằng chứng gốc
Áp dụng nguyên tắc “Hyperlink”
Trong file tổng hợp dữ liệu chính (Master Data File), mỗi ô số liệu quan trọng nên được gắn liên kết trực tiếp đến hóa đơn, biên bản hoặc tài liệu gốc tương ứng trong thư mục lưu trữ. Cách làm này giúp kiểm toán viên truy xuất bằng chứng nhanh chóng và giảm thiểu yêu cầu bổ sung hồ sơ.
Lưu trữ phương pháp và giả định tính toán
Bên cạnh dữ liệu, doanh nghiệp cần lưu riêng một file mô tả rõ phương pháp tính, các giả định và hệ số chuyển đổi đã sử dụng.
Bài viết trên đã giúp các bạn tìm hiểu về cách thu thập dữ liệu theo GRI cùng những kỹ thuật xử lý số liệu chuẩn xác nhất. Hy vọng những thông tin của chúng tôi sẽ giúp ích phần nào đó dành cho bạn trong quá trình xây dựng cơ sở dữ liệu minh bạch cho doanh nghiệp. Đừng quên theo dõi những bài viết tiếp theo tại GREEN IN để có thêm nhiều thông tin được cập nhật mới nhất nhé!