ESG 데이터 관리가 현장에서 어려운 진짜 이유
ESG 경영의 중요성은 모두가 공감하지만, 막상 실무를 시작한 담당자들은 거대한 장벽에 부딪히곤 합니다. 바로 **’ESG 데이터 관리’**라는 보이지 않는 산입니다. 보고서를 써야 하고, 평가에 대응해야 하는데 정작 필요한 데이터는 어디에, 어떤 형태로 존재하는지조차 파악하기 어려운 경우가 허다합니다.
왜 ESG 데이터 관리는 이론처럼 쉽지 않을까요? 그 이유는 몇 가지 구조적인 문제 때문입니다.
1. 데이터 취합의 어려움: 흩어져 있는 정보의 파편들
가장 큰 어려움은 데이터가 한곳에 모여있지 않다는 점입니다.
환경(E) 데이터: 공장의 에너지 사용량은 생산팀, 폐기물 배출량은 시설관리팀, 용수 사용량은 총무팀 엑셀 파일에 각각 저장되어 있습니다.
사회(S) 데이터: 임직원 교육 시간은 인사팀 시스템에, 산업재해 현황은 안전관리팀 보고서에, 사회공헌 활동 내역은 홍보팀 파일에 흩어져 있습니다.
거버넌스(G) 데이터: 이사회 관련 정보는 경영지원팀에, 윤리 교육 자료는 준법감시팀에 있습니다.
이렇게 데이터가 여러 부서, 여러 시스템, 심지어는 담당자 개인 PC에까지 분산되어 있어, 데이터를 취합하는 데만 엄청난 시간과 노력이 소요됩니다.
2. 다양한 ESG이니셔티브 기준 변화: 끊임없이 바뀌는 규칙
ESG는 빠르게 진화하는 분야입니다. 어제 따랐던 기준이 오늘 바뀌고, 새로운 글로벌 표준이 계속해서 등장합니다.
글로벌 표준: GRI, SASB, TCFD, ISSB 등 각기 다른 목적을 가진 보고 표준들은 요구하는 데이터의 종류와 형식이 모두 다릅니다.
평가 기관: MSCI, S&P, 서스틴베스트 등 국내외 ESG 평가 기관들 역시 각자의 평가 모델에 따라 다른 데이터를 요구합니다.
고객사 요구: 대기업 협력사의 경우, 고객사가 자체적으로 만든 ESG 평가 기준에 맞춰 데이터를 제출해야 하는 경우도 많습니다.
이처럼 변화무쌍한 기준을 모두 충족시키려면, 한번 수집한 데이터를 여러 가지 양식에 맞춰 계속해서 가공해야 하는 어려움이 있습니다.
3. 비재무적 성질: 정형적인 숫자로 바꾸기 어려운 가치들
ESG 데이터의 상당수는 ‘공급망 인권 리스크’나 ‘이사회 다양성’처럼 숫자로 바로 측정하기 어려운 질적(Qualitative)인 정보입니다.
수치화의 어려움: ‘지역사회와의 상생’이나 ‘윤리적인 조직 문화’ 같은 가치를 어떻게 객관적인 숫자로 변환하여 관리하고, 성과를 증명할 수 있을까요? 이는 많은 담당자들이 겪는 딜레마입니다.
4. 낮은 자동화 비율, 여전히 엑셀?: 여전히 반복되는 수작업
많은 기업에서 ESG 데이터는 여전히 수동으로 입력되거나, 여러 엑셀 파일을 취합하는 방식으로 관리됩니다.
휴먼 에러: 수작업은 필연적으로 오타, 누락, 계산 오류 등 ‘휴먼 에러’를 유발하여 데이터의 신뢰도를 떨어뜨립니다.
시간 낭비: 담당자는 데이터를 분석하고 개선점을 찾는 본연의 업무보다, 데이터를 모으고 정리하는 단순 반복 작업에 대부분의 시간을 허비하게 됩니다.
5. 데이터 거버넌스의 모호: 책임 소재의 모호함
데이터의 최종 책임자가 누구인지, 데이터의 생성-수정-폐기 과정에 대한 명확한 규칙이 없는 경우가 많습니다.
중복과 불일치: 책임 소재가 불분명하면 부서별로 중복된 데이터를 관리하거나, 서로 다른 수치를 보고하는 등 데이터의 정합성이 깨지기 쉽습니다. “어떤 데이터가 진짜 맞는 건가요?”라는 질문이 나오기 시작합니다.
6. 감사(Audit) 대응 불량: 증명할 수 없는 데이터
ESG 데이터는 이제 외부 감사의 대상이 되고 있습니다.
신뢰성 확보의 어려움: 데이터의 출처(Traceability)가 불분명하고, 데이터가 수정된 이력을 추적할 수 없다면, 감사 과정에서 데이터의 신뢰성을 증명하기 매우 어렵습니다. 이는 ESG 평가 등급 하락의 직접적인 원인이 될 수 있습니다.
이러한 문제들은 결국 ESG 경영을 ‘보여주기식’ 활동으로 전락시킬 위험이 있습니다. 이 복잡한 문제들을 해결하고, 흩어진 데이터를 진정한 전략적 자산으로 바꾸기 위해, 많은 기업들이 이제 **’디지털 전환’**에서 그 해답을 찾고 있습니다.
(ESG데이터의 관리가 어려운 이유 요약)
