可持续性已不再是边缘问题，而是战略性的业务必要条件。随着监管机构审查、投资者期望以及消费者对环境、社会和治理(ESG)责任追究的加剧，企业必须利用数据来推动其可持续性举措。然而，尽管企业越来越依赖数据驱动的决策，但首席数据官(CDO)在可持续性方面的作用仍然没有得到充分开发和利用。

根据Informatica的《CDO Insights 2025》报告，87%的数据领导者预计会增加对生成式AI和数据治理的投资，但只有一小部分人在利用这些进步来推动ESG工作。此外，97%的CDO难以展示以可持续性为重点的AI举措的业务价值。同样，德勤的《2024年首席高管(CxO)调查》指出，虽然CDO优先考虑AI和业务效率，但可持续性仍然是次要焦点。

然而，将ESG融入企业数据战略不必从首席高管层指令开始。开发人员、数据架构师和数据工程师可以从基层发起变革——从将可持续性指标融入数据模型，到确保ESG数据完整性，再到与可持续性团队促进合作。通过采取循序渐进但具有影响力的措施，各级数据专业人员可以将ESG数据从义务转变为资产。

要点总结：

• CDO参与可持续性工作的现状以及错失的机会

• 数据对于可持续性举措为何至关重要

• 阻碍CDO优先考虑ESG的挑战

• CDO及其团队推动可持续性举措的可操作策略

通过将可持续性融入企业数据治理，CDO能够使企业遵守不断变化的法规，提高运营效率并创造长期价值。数据领导者超越传统治理和分析的时代已经到来——可持续性是CDO的下一个前沿领域，而且领导的机会就在眼前。

CDO参与可持续性工作的现状

尽管可持续性的重要性日益增强，但只有25%的CDO积极参与监督可持续性指标，这表明数据驱动的ESG领导力存在巨大缺口。

CDO优先事项中可持续性所占席位有限

对行业报告、调查和会议议程的审查表明，可持续性仍然是数据领导层圈子内的一个小众话题。大多数数据管理会议和论坛都聚焦于AI、治理和安全，而对与ESG相关的数据战略关注甚少。

此外，德勤的《ESG趋势报告》指出，ESG数据碎片化、报告框架不一致以及难以衡量可持续性投资回报率是阻碍企业充分利用数据推动ESG举措的主要挑战。

如果与可持续性相关的数据项目未能显示出明确的财务影响，它们就有可能因更紧迫的业务关注点而被降级。

对ESG数据举措的资源分配不足

管理可持续性数据需要健全的治理、分析能力以及跨职能协作。然而，根据德勤的数据，只有44%的企业将AI和治理就绪性列为2025年的优先事项，这表明与ESG保持一致的投资仍然是次要的。此外，51%的数据领导者预计需要10个或更多单独的工具来支持其数据管理需求，这进一步加剧了可持续性数据整合的复杂性。

CDO推动可持续性的实例

尽管存在这些挑战，但仍有一些企业正在积极将可持续性融入其数据战略。例如：

• 联合利华：该公司的CDO已实施一个数据平台来跟踪供应链排放，以符合碳中和目标。

• Salesforce：利用分析来监测全球业务的能源使用情况，将可持续性纳入企业KPI。

数据在推进可持续性举措中的关键作用

数据是推动可持续性的强大工具，它能够使企业衡量、分析和改进其环境和社会影响。有效的数据治理和分析可以：

• 提高资源利用效率

• 减少浪费

• 支持可持续的商业实践

数据在推动可持续性方面的力量

数据可以产生重大影响的关键领域包括：

• 运营效率：通过预测分析优化资源配置，减少能源消耗并简化供应链

• 产品开发：设计可持续产品并最大限度地减少产品生命周期对环境的影响

• 环境风险管理：预测和缓解气候变化对业务运营的影响

• 社会影响：利用数据解决不平等问题并衡量商业活动的社会影响

开发人员和工程师现在可以采取的行动示例——无需等待首席高管层指令

• 数据存储和保留：实施数据清除政策，以避免不必要的存储成本和环境影响

• 数据传输优化：减少不必要的数据传输——在仅需聚合数据或增量数据时，避免传输整个数据集

• 处理效率：避免过于频繁的数据刷新周期;在运行密集型批处理作业之前确定业务需求

• 绿色软件设计：优化软件以提高能源效率，尽可能减少计算需求。

提示：在定义可持续性KPI时，要确保它们与监管要求和内部业务目标保持一致。这种一致性可以推动合规性和竞争优势。

阻碍CDO优先考虑可持续性的挑战

尽管ESG的相关性日益增强，但有几个因素阻碍了CDO将可持续性充分融入其数据议程：

• 相互竞争的优先级：许多企业优先考虑短期收入增长和运营效率，而非长期的可持续性努力。CDO经常面临压力，需要关注对业务至关重要的功能，如AI采用、云迁移和网络安全，从而为可持续性举措留下的带宽很少。如果没有明确的激励措施或指令，与可持续性相关的数据项目就难以获得高管层的支持。

• 缺乏认识：许多CDO和数据专业人员尚未充分认识到如何将可持续性和ESG考量有效地融入其数据战略。虽然AI治理和数据安全是广泛讨论的话题，但可持续性在数据领导层圈子中探讨较少。由于不了解ESG数据如何既能推动监管合规又能创造业务价值，许多企业未能采取行动。

• 资源不足：ESG举措需要在专业人才、技术和治理框架方面进行投资。然而，许多企业在分配专门用于可持续性数据管理的资源时犹豫不决，担心回报不确定。如果没有健全的数据基础设施，可持续性报告就会变得支离破碎，从而导致效率低下和合规风险。

• 衡量ROI的复杂性：与传统的业务指标不同，可持续性举措往往难以用直接的财务指标来衡量。虽然节能和减废努力可能提供有形的成本效益，但ESG一致性带来的长期声誉和监管优势却更难衡量。这种缺乏明确的ROI使得CDO难以向关键决策者证明可持续性投资的合理性。

为了克服这些障碍，CDO必须主动展示可持续性驱动的数据举措的战略益处，寻求跨职能协作，并倡导对ESG数据管理进行长期投资。

CDO将可持续性融入其数据议程的策略

将可持续性融入数据战略需要对企业管理和利用其数据资产的方式进行有意转变。CDO必须确保可持续性考量被纳入数据决策制定的每个阶段，而不是将ESG视为事后考虑或合规要求。一个设计良好的策略可以帮助企业在平衡业务增长与环境、社会和治理(ESG)责任的同时，提高运营效率。

将ESG融入数据决策制定

CDO应将可持续性融入数据架构，确保系统设计能够优化能源效率、最大限度地减少不必要的数据复制并促进数据使用的道德性。例如，可以调整云存储策略以优先选用做出碳中和承诺的提供商，并优化AI模型训练以减少计算成本。此外，CDO应与可持续性官员密切合作，使数据收集和报告流程与ESG目标保持一致，确保透明度和问责制。

除了环境影响外，数据战略中还应融入社会因素。这包括通过劳动力分析监测和改进多元化、公平性和包容性(DEI)举措，确保AI的伦理使用，并跟踪社区参与指标。从治理角度来看，强大的数据治理框架有助于执行负责任的AI实践，防止数据偏见，并确保符合可持续性法规和报告标准。

建立明确的指标和KPI以跟踪可持续性目标

衡量可持续性进展需要健全的ESG指标。CDO应确定以下KPI：

• 环境：减少碳足迹、提高能源效率、节约水资源

• 社会：劳动力多样性、公平薪酬分析、伦理AI使用和客户信任指标

• 治理：数据隐私合规性、负责任的AI采用情况和伦理数据管理

像联合利华和Salesforce这样的公司已经开发了实时ESG仪表板，以跟踪整个供应链和业务运营中的可持续性KPI。标准化可持续性报告可确保符合法规要求，如欧盟的《企业可持续发展报告指令》(CSRD)和美国证券交易委员会(SEC)的气候披露规则。

对于没有在管理层设立正式可持续性指令的企业，数据领导者仍可采取有意义的措施来推动ESG进展：

• 利用现有数据资产：识别并与可持续性指标相符的现有数据重新利用，如能源使用、废物管理和运输排放，而无需投入新的基础设施。

• 试点内部ESG举措：通过在特定部门引入以可持续性为重点的数据项目来鼓励基层努力，如优化服务器利用率以减少能源消耗或提高数据存储效率。

• 展示业务价值：将可持续性举措构造成能增强运营效率的成本节约措施。例如，减少冗余数据存储或优化云资源使用可以带来财务和环境效益。

• 鼓励跨职能协作：与IT、运营和财务部门合作，使数据驱动的可持续性努力与更广泛的业务目标保持一致。强调ESG指标如何增强风险管理、监管合规和品牌声誉。

• 以数据支持的见解倡导变革：利用数据驱动的报告展示可持续性举措的益处，为管理层提供具体证据，表明ESG改进有助于业务增长和韧性。

即使没有正式的C级可持续性授权，主动的数据领导力也可以为未来ESG融合奠定基础，帮助企业在法规和市场预期方面保持领先。

在数据科学和AI方面投资可持续性

高级分析和AI可以为可持续性解锁新机遇。预测建模有助于公司优化能源消耗，而AI驱动的见解可以识别导致过度浪费的供应链效率低下问题。例如，零售商正在利用AI驱动的需求预测来减少过度生产和库存积压，从而显著减少碳排放和浪费。

AI还可以用于提升社会和治理指标，如通过情感分析监测员工福祉，在招聘过程中检测不道德的AI偏见，或确保AI生成的决策符合公司治理标准。

培养以可持续性为重点的数据驱动文化

建立以可持续性为重点的数据文化需要在企业的各个层面进行教育和参与。CDO可以实施ESG重点数据素养计划，以确保业务领导者、数据科学家和工程师了解他们的工作对可持续性的影响。鼓励数据团队和可持续性部门之间的协作，可以确保ESG考量在整个数据生命周期中保持优先地位。

通过将可持续性融入企业数据战略，CDO可以在推动长期环境和社会影响方面发挥关键作用，同时确保他们的企业在快速变化的监管环境中保持竞争力和合规性。

建立强大合作关系

为了成功将可持续性融入数据议程，CDO必须与他们的直接团队之外的其他团队合作。跨部门和外部企业的强大合作伙伴关系是确保ESG举措全面性的关键。

在内部，CDO应与可持续性、运营和营销团队密切合作，将数据驱动的可持续性目标与整体企业目标保持一致。例如，营销团队可以利用可持续性数据向消费者传达负责任的商业实践，而运营团队可以使用这些见解来优化资源效率。

在外部，与非政府企业(NGO)、学术机构和监管机构建立合作关系，可以帮助CDO保持在不断变化的ESG期望方面的领先地位。与研究机构合作可以改善ESG数据方法，而与监管机构接触则能确保符合不断变化的披露要求。此外，参与行业联盟或可持续性联盟可以创造共享最佳实践和可持续数据治理创新的机会。

倡导变革

为了提升可持续性在数据领导力中的作用，CDO必须积极倡导其纳入企业级决策。这要求通过展示ESG举措的战略价值来影响内部和外部利益相关者。

在内部，CDO应通过展示数据驱动的见解来教育和激励其他业务领导者，这些见解展示了可持续性投资的长期效益。举办内部研讨会和知识分享会议有助于将可持续性融入企业文化。

在外部，CDO应参加行业讨论和会议，利用自己的专业知识来塑造更广泛的ESG话语。通过参加小组讨论、发表思想领导力内容和参与政策讨论，可以推动议程向前发展。此外，与其他企业的同行合作可以促进整个行业在可持续性数据管理方面的改进。

数据至关重要!

CDO在通过数据驱动战略推进可持续性方面发挥着关键作用。通过利用数据治理、分析和AI方面的专业知识，他们可以帮助企业将ESG目标与业务目标保持一致，确保长期成功。

CDO的行动号召：

• 在您的数据战略中优先考虑ESG

• 投资可持续数据治理框架

• 赋予架构师和工程师在无需等待管理授权的情况下实施可持续性措施的权力

• 跨部门合作以推动有意义的变革