In den ersten beiden Beiträgen (Blog 1 und Blog 2) unserer Blogreihe zum Scope 3.1 Blue Thread haben wir geklärt, welche Berechnungsmethode zu welcher Datenlage passt und welche Daten Sie für Scope 3.1 benötigen.
Jetzt wird es praktisch: Wie wird aus einer Buchungsliste tatsächlich eine Emissionsbilanz? Der Prozess folgt einer klaren Logik: Systemgrenzen festlegen, Datenquellen bestimmen, Einkaufs- oder Finanzdaten exportieren, Daten bereinigen und anschließend passende Emissionsfaktoren zuordnen und Emissionen berechnen.
Inhalt
Systemgrenzen und Berechnungsmethode klären
Bevor Sie Ihre Buchhaltung um einen Datenexport bitten, sollte klar sein, was überhaupt erfasst werden soll.
Zunächst gilt es festzulegen, welche organisatorischen Einheiten und Einkaufsaktivitäten in die Scope-3.1-Bilanz einbezogen werden. Nicht jede Ausgabe eines Unternehmens gehört automatisch zu Scope 3.1.
Im nächsten Schritt entscheidet die vorhandene Datenlage über die Berechnungsmethode. Liegen bereits konkrete Lieferantendaten oder physische Mengenangaben vor, können diese für eine detailliertere Berechnung genutzt werden. In vielen Unternehmen stehen zu Beginn allerdings vor allem Finanzdaten aus der Buchhaltung zur Verfügung. Eine ausgabenbasierte Berechnung kann deshalb einen pragmatischen Einstieg bieten.
Welche Methode zu welcher Datenlage passt, haben wir im ersten Beitrag dieser Blogreihe ausführlich erklärt.
Buchungsliste richtig exportieren
Sind Systemgrenzen und Methodik geklärt, geht es an den eigentlichen Datenexport.
Finanzdaten stammen häufig aus Buchhaltungs- oder ERP-Systemen. Damit einzelne Transaktionen später möglichst präzise zugeordnet werden können, sollte die Buchungsliste nicht nur den jeweiligen Betrag enthalten.
Hilfreich sind insbesondere:
- Name des Lieferanten
- Kostenart oder Kontobezeichnung
- Beschreibung der eingekauften Ware oder Dienstleistung
- Zeitraum der Transaktion
- monetärer Wert der Buchung
Grundsätzlich gilt: Je aussagekräftiger die vorhandenen Informationen sind, desto besser lässt sich später nachvollziehen, welche Einkaufsaktivität hinter einer Position steckt und welcher Emissionsfaktor dazu passt.
Neben der klassischen Buchhaltung können auch Einkaufssysteme, Beschaffungsplattformen oder Warenwirtschaftssysteme relevante Daten liefern.
Daten bereinigen und strukturieren
Eine exportierte Buchungsliste kann meist nicht eins zu eins für die Scope-3.1-Berechnung übernommen werden. Der nächste Schritt ist deshalb die Datenbereinigung. Ziel ist es, nur die Transaktionen zu berücksichtigen, die tatsächlich zu Scope 3.1 gehören.
Entfernt werden sollten beispielsweise Buchungen, die einer anderen Scope-Kategorie zugeordnet werden müssen oder keinen tatsächlichen Einkauf von Waren und Dienstleistungen darstellen. Dazu gehören etwa:
- Abschreibungen
- Rückstellungen
- interne Umbuchungen
- Gehaltszahlungen
Gleichzeitig sollten Sie prüfen, ob der Datensatz vollständig ist und die relevanten Einkaufsaktivitäten tatsächlich enthält. Eine sorgfältige Prüfung bildet die Grundlage dafür, dass die spätere Emissionsberechnung nachvollziehbar und möglichst vollständig ist.
Buchungsdaten in Emissionen übersetzen
Nach der Bereinigung liegt eine strukturierte Übersicht der relevanten Einkaufsaktivitäten vor. Doch eine Buchungsposition in Euro ist natürlich noch keine Emission in CO₂e.
Bei der ausgabenbasierten Berechnung werden die monetären Einkaufswerte deshalb passenden Emissionsfaktoren zugeordnet. Diese Faktoren beschreiben durchschnittliche Emissionsintensitäten bestimmter Wirtschaftssektoren. Auf dieser Basis lassen sich die mit einer Einkaufsaktivität verbundenen Emissionen näherungsweise berechnen.
Genau an dieser Stelle kann bei umfangreichen Buchungslisten ein hoher manueller Aufwand entstehen: Viele einzelne Positionen müssen eingeordnet und den passenden Emissionskategorien zugeordnet werden.
Deshalb lohnt es sich, diesen Prozess möglichst strukturiert aufzusetzen.
Umsetzung mit Code Gaia: FDM oder manuelle Eingabe
In der Code Gaia Software stehen für die Integration der Daten grundsätzlich zwei Wege zur Verfügung: die manuelle Dateneingabe und das Financial Data Mapping (FDM).
Die manuelle Eingabe eignet sich insbesondere für kleinere Datenmengen oder für ausgewählte Materialien, für die bereits detaillierte Mengen-, Gewichts- oder Volumenangaben vorhanden sind. So können besonders relevante Einkaufsaktivitäten gezielt auf Basis physischer Aktivitätsdaten erfasst werden.
Bei größeren Buchungs- und Finanzdatensätzen kann das Financial Data Mapping genutzt werden. Bereinigte Exporte aus Buchhaltungs- oder ERP-Systemen werden dabei tabellarisch hochgeladen und den entsprechenden Emissionskategorien zugeordnet.
Die KI der Code Gaia Software schlägt für die erfassten Einkaufsaktivitäten passende Emissionsfaktoren vor und berechnet die dahinterliegenden Emissionen. Anschließend werden die Ergebnisse von den Nutzer geprüft und freigegeben. Zur besseren Nachvollziehbarkeit begründet die KI ihre Auswahl und gibt eine Einschätzung zur Zuordnung an. So lässt sich der Weg von der strukturierten Buchungsliste bis zur berechneten Scope-3.1-Emission digital abbilden, ohne jede einzelne Position von Grund auf manuell verarbeiten zu müssen.
Fazit: Von der ersten Näherung zur belastbaren Bilanz
Eine Scope-3.1-Bilanz muss nicht mit perfekten Daten starten. Finanzdaten können zunächst Transparenz über Einkaufsaktivitäten und Emissionsschwerpunkte schaffen. Darauf aufbauend lassen sich besonders relevante Materialien oder Produkte schrittweise mit Mengen-, Material- oder lieferantenspezifischen Daten genauer erfassen. So entwickelt sich die Bilanz von einer ersten Näherung zu einer immer belastbareren Grundlage für Steuerung und Reduktionsmaßnahmen.
Im vollständigen Scope 3.1 Blue Thread zeigen wir diesen Weg Schritt für Schritt – von der Methodenauswahl bis zur praktischen Integration der Daten.
