利用数据的力量在成本变高之前要降低风险.doc

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1、利用数据的力量在成本变高之前要降低风险公众会因一些负面新闻而丧失对全球大型企业在盈利和成功上的信任。几乎在所有行业中，都存在跨国公司由于明显的疏忽或是欺骗，导致股价大跌以及领导层流失的现象。　　就在一月，投资者们注意到，全球最大资产管理集团贝莱德的CEO向旗下所有分公司表示，不仅要关注股东的利益，而且要“为社会做出贡献”。　　公司通常要解决包括管理、能源与原材料消耗、平等的实践机会和温室气体排放等问题。这些问题是否被解决好将会影响公司的财务状况，而不仅仅是品牌的声誉。了解并管理那些曾经被认为与业务优先级无关的风险和问题同样重要，例如广泛的经济和环境，社会和EGS管理等问

2、题。我们将它们称为“实质性议题”。哈佛商学院的研究和其他专家都已证实了ESG管理和长期财务成功之间的关系。对此的有力证明便是投资者们开始注重将其作为有效管理和战略远见的指标。从管理层到底层生产，数据是理解和战略决策的核心。　　利用数据的力量在成本变高之前降低风险　　FrameworkLLC是一家专注于帮助企业通过可持续实践创造价值的咨询公司。我们相信数据的力量可以推动一个更可持续的世界和更全面的企业战略。这两个目标并不像看上去的那样毫无关联。　　为了充分发挥可持续商业实践的全部价值，我们需要确定那些特定的社会和环境的问题与行为。如果管理的好，它将帮助企业实现财务的增长。

3、我们便是通过一种叫做实质性分析的方法来解决这些。　　Framework是实质性分析领域公认的领导者，而Tableau在这项工作中起着至关重要的作用。十多年前，我们是最早使用实质性分析法的公司之一。从那时起，我们在企业层面、单个业务部门和整个行业之中进行了许多分析。许多Framework客户在国内外的企业公民和可持续性的排名中获得认可，他们对实质性议题的理解是其战略核心。　　实质性分析矩阵　　在实质性分析中，主要的可视化形式是散点图。在研究阶段，我们确定了在公司价值链各个环节可能出现的问题。这些问题包括在原料提取环节的职业健康和安全；制造业中的材料浪费；物流中的温室气体排

4、放；零售的多样性和机会均等；或是为消费者提供健康的选择。　　我们分析的许多问题都来自国际可持续性框架，如全球报告倡议组织（GRI），可持续会计准则理事会（SASB）和联合国可持续发展目标（SDGs）。　　为了了解组织中最重要的问题，我们研究了公司、产业和媒体的文件，并咨询了公司内部和外部的利益相关者。对公司的成功的影响和每个利益相关者群体的重要性影响着我们调查结果的分数和权重，然后我们通过内外部视角去可视化这种差异。Tableau平台帮助我们与客户沟通这些结果，交互式数据层让我们能够快速找到主要问题并回答后续问题。　　在接下来的例子中，我们分享了以我们为原型进行分析的结

5、果。毫不意外的是，作为可持续发展领域的小公司，我们发现不管在内部还是外部，诸如“促进可持续发展”，“客户满意度”，“增长和盈利能力”等经济问题都是影响我们成功的重要因素。　　　　当然，结果并非总是如此明显。例如，我们在2010年前后为一家大型跨国糖果公司进行的实质性分析，由于可可种植区的童工问题以及产品中糖和其他成分的含量，可可采购和消费者健康成为其主要的战略问题。　　当时，这些话题并没有被视为行业或主流社会话语中的核心战略问题；然而，在近5年，公司和其同行重新调整了采购的优先顺序以解决劳动力问题，甚至重新制定了他们的产品配方以减轻消费者的健康问题。而后一个因素正在推动

6、着零食行业的收购和产品发展战略。在与客户合作时，我们发现了钻取数据子集和关注类似问题所带来的难以置信的价值。　　　　我们可以选择并检查社会问题，然后发现大多数问题都不在外部利益相关者的专注范围内，他们目前可能认为自己管理良好。当然，一件简单的事就能改变这种看法。　　从数据中构建战略　　显示重大差异的数据或随着时间推移改变的观点带来了提问的机会。是否需要在内部解决股东关注的问题？是否存在没有发布的正面故事，导致错失了公众信任的机会？是否存在构成未来风险的无形问题，并可能需要改变战略？当我们只关注财务数据时，我们错过了什么？实质性分析矩阵能够建立企业水平的社会和环境战略，并

7、向国际机构提交关于可持续发展的年度报告。在我们调查这些问题时，我们可以以不同的方式排列数据，并深入到更高级别的精确度。　　例如，在我们称之“钢琴键”的图表中，我们能够通过相对重要性分数对问题进行分组，而不是按类型进行分组。　　　　这种标记可以迅速从不同角度进行解读。在这里，人才管理对于公司内部而言是排在首位的。但是，对于外部的利益相关者来说，重要性相对降低，因为他们将客户满意度视为最高优先级。从这个角度出发，我们可能开始思考如何平衡这两个因素之间的看法，以及它们是如何互相关联的。　　　　在内部方面，我们还指出了在价值链的每一环节中，每个因