Inversión sostenible: Cómo la ciencia de los datos puede mejorar la fiabilidad de los datos comunicados
Clarity AI normaliza los datos ESG para establecer una base de datos fiable antes de la aplicación de los informes CSRD
Los datos sobre el rendimiento de la sostenibilidad están todavía en sus inicios. La Directiva sobre Informes de Sostenibilidad Corporativa ( CSRD) hará que estos datos formen parte de los informes anuales de las empresas con una auditoría de terceros. Sin embargo, la Directiva no se aplicará plenamente hasta 2025 y, mientras tanto, cabe esperar una fiabilidad limitada de los datos comunicados. Esta fiabilidad limitada se aplica incluso a las métricas cuantitativas ampliamente utilizadas, como las emisiones de CO2 de alcance 1, que -a pesar de ser una métrica muy material- pueden sufrir una gran variabilidad entre las fuentes de datos. Esto se debe a los errores, la falta de estandarización y la mala calidad general de los datos de un proveedor a otro. Esto es cierto incluso cuando se trata de datos comunicados por las propias empresas. Cuanto mayor sea la variabilidad, menos fiables serán los datos.
Clarity AI aprovecha tres elementos diferenciadores clave para establecer la base de datos más fiable disponible en la actualidad:
- Reúne la mayor colección de fuentes de datos estructurados y no estructurados en una base de datos global.
- Utilizar los conocimientos técnicos internos y externos de los datos para agregar, limpiar y normalizar esta base de datos.
- Aprovechar los algoritmos propios de aprendizaje automático y las técnicas de ciencia de datos para detectar valores atípicos y seleccionar automáticamente la mejor fuente de datos superpuestos, así como para obtener estimaciones precisas de los datos no declarados.
Fuentes de datos
Clarity AI se basa en más de dos millones de puntos de datos de diversos tipos (por ejemplo, cuantitativos, cualitativos y noticias). Dispone de datos propios procedentes de modelos de aprendizaje automático que estiman métricas para complementar la información no divulgada de las organizaciones, y fuentes de datos exclusivas procedentes de asociaciones de Clarity AI con proveedores de datos reconocidos en todo el mundo (por ejemplo, para noticias controvertidas) que permiten generar perspectivas más profundas y ricas.
Experiencia en datos técnicos
Clarity AILos equipos de ingeniería de datos y DevOps son expertos en la gestión del ciclo de vida de los datos y aprovechan la tecnología y las herramientas más avanzadas para la ingestión, el procesamiento, la validación y el almacenamiento automatizados de datos. Nuestro equipo puede limpiar y estandarizar de forma experta otros datos de una empresa, clasificándolos en grupos de pares e identificando métricas operativas clave.
Inteligencia Artificial
Los datos confirmados son excelentes; los datos triplemente confirmados son mejores. Clarity AI utiliza sus múltiples fuentes, así como la cobertura solapada de métricas clave, para garantizar la coherencia y fiabilidad de los datos. Para eliminar posibles incoherencias dentro de esta base de datos consolidada, los algoritmos de aprendizaje automático patentados de Clarity AIeligen las mejores fuentes y detectan los valores atípicos de la misma forma que lo haría un analista basándose en su experiencia en el campo, pero a escala y sin sesgo humano.
Estudio de caso
La cifra de las emisiones de CO2 de Alcance 1 de Salesforce en 2019 se comunicó de forma incoherente en diversas fuentes de datos. Dos proveedores de datos ofrecieron un valor de 5.800 toneladas. Un tercer proveedor dijo 5.000 toneladas, y un cuarto informó de 50.000 toneladas. Clarity AIEl algoritmo de Salesforce concluyó que el valor de 5.000 toneladas era el más fiable, y esta conclusión fue respaldada por el propio informe anual de Salesforce.
