Gestion des données ESG : comprendre les grands défis pour mieux les surmonter

Malgré les péripéties politiques ou réglementaires, l’investissement durable continue de progresser en volume en 2025, sous l’effet d’une demande forte du marché. Pour les institutions financières, intégrer la durabilité est donc un enjeu de performance, autant que de gestion des risques ou de conformité. Mais cela implique de mettre en place une gestion des données ESG efficiente et donc d’affronter de nombreuses difficultés : multiplicité des sources de données et volumes conséquents à traiter, qualité variable de la Data, méthodologies à définir, problèmes techniques à solutionner,... Les défis ne manquent pas ! 

Dans cet article, nous vous proposons de les passer en revue, afin de mieux appréhender les bonnes pratiques à adopter pour mettre en place un Data Management adapté aux enjeux de la finance durable.

Pour aller plus loin, l’équipe d’experts Data et ESG de WeeFin a rédigé un guide complet pour vous accompagner dans la mise en place d’un Data Management ESG adapté à votre organisation et performant. Téléchargez-le gratuitement ici pour découvrir notre feuille de route.

Défi n°1 : Des données dispersées et hétérogènes

Collecter rapidement les données nécessaires à une démarche ESG est une tâche ardue pour les institutions financières. La data est en effet particulièrement dispersée et hétérogène. Pourquoi ? Parce qu’elle touche à des thématiques très variées allant du climat à la lutte anti-corruption, en passant par la préservation de la biodiversité, la gestion de l’eau, les droits humains, la transparence de la rémunération des dirigeants… Le paysage est vaste ! Et donc complexe à appréhender dans son ensemble. 

L’autre difficulté, c’est la variété des sources. Les données peuvent en effet provenir aussi bien de rapports réalisés par les entreprises que de sources publiques ou de fournisseurs privés. Mettre tout cela en correspondance ne s’improvise pas. 

Enfin, au sein d’une même thématique et d’une même source, le format des données peut également varier. Données reportées, données modélisées, données propres à un secteur d’activité, données structurées ou non structurées… 

‍Le conseil de WeeFin : Dans ce paysage très fragmenté, les acteurs financiers doivent s’appuyer sur plusieurs fournisseurs. Une démarche qui permet de couvrir les besoins, de recouper les données et de ne pas dépendre d’une seule source. 

Défi n°2 : Des données brutes peu exploitables

La multiplicité des sources et des formats se double d’une autre problématique dont les acteurs financiers se seraient bien passés : l’absence de standardisation et la qualité variable de la data récoltée. Selon les fournisseurs de données, les formats, les référentiels ou les méthodes qui ont servi à calculer les indicateurs peuvent changer et fournir des résultats complètement différents pour une même thématique. Sans oublier que la couverture des données ESG présente des disparités significatives selon les indicateurs et les fournisseurs. Conséquence : il existe de véritables “zones blanches” qui compliquent la tâche des analystes. 

‍Le conseil de WeeFin : Agréger les données pour construire une source unique et fiable - une “Golden Source” - est le pilier d’une stratégie de Data Management performante. Un accompagnement par des experts ESG est indispensable pour y parvenir.

Défi n°3 : Un processus technique à maîtriser

Face à la complexité des tâches à exécuter, les institutions financières ne peuvent pas se passer d’une solution technologique capable d’automatiser la collecte, le traitement et l’analyse de grands volumes de données dispersées et hétérogènes - jusqu’à plusieurs dizaines de millions de points de données !

Mais là encore, les écueils à surmonter sont légion. Il y a en premier lieu un travail important à mener pour réconcilier les données ESG avec les indicateurs financiers traditionnels. Cela impose, par exemple, d’avoir recours à des mécanismes complexes de gestion des versions et d'horodatage pour garantir la cohérence des analyses dans le temps, car la Data ESG et les données financières classiques s’inscrivent bien souvent dans des temporalités bien différentes. Il faut ensuite s’assurer de la qualité et de la cohérence des données grâce à une série de contrôles. Des opérations essentielles avant de passer au stade de la notation ESG. 

Enfin, la solution technique utilisée doit être suffisamment souple pour s’adapter à tous les changements : évolution des besoins, intégration de nouvelles sources de données, de nouvelles méthodes de calcul, ou encore évolutions réglementaires. 

‍Le conseil de WeeFin : Pour rester réactif et vous adapter à tous les scénarios, choisissez une architecture modulaire plutôt qu’une solution monolithique. Et vérifiez les garanties qu’elle apporte en matière d’expertise ESG, de conformité et d’évolutivité.

Conclusion : 

Confrontées à la pression croissante du marché et des régulateurs, les institutions financières ne peuvent plus se limiter à une approche artisanale de la gestion des données ESG. La mise en place d’une solution technologique permettant d’industrialiser la collecte, le traitement et la restitution de ces données s’impose. Des plateformes spécialisées comme WeeFin - qui dispose d’un module de Data Management particulièrement performant - leur permettent de relever ce challenge sans développer en interne des infrastructures complexes et coûteuses, tout en bénéficiant d’un accompagnement pointu sur tous les sujets liés à la finance durable.