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Klimastrategie & Bilanzierung

Nicht jede CO₂e-Frage braucht dieselbe Datentiefe

Wann Schätzungen ausreichen und wann detaillierte Daten nötig sind

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Autor:in
Jessica Sieber, Julia Jahn
Beitrag vom
14.10.2026
Aktualisiert am
15.10.2026
Lesedauer ungefähr
Minuten
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Wer sich bereits mit der Erfassung von Emissionsdaten beschäftigt hat, kennt die Herausforderung: Daten liegen in unterschiedlicher Qualität vor, sind nicht immer vollständig verfügbar und ihre Erhebung kann aufwendig sein.

Gleichzeitig stellt sich häufig die Frage, wie genau die Daten überhaupt sein müssen. Reichen Schätzungen und Durchschnittswerte aus oder werden detaillierte Aktivitäts-, Produkt- oder Lieferantendaten benötigt?

Die Antwort hängt von der jeweiligen Fragestellung ab. Während für manche Fragestellungen Näherungen ausreichend sein können, sind für andere deutlich detailliertere Daten erforderlich.

Welche Emissionsdaten werden also für welche Entscheidungen tatsächlich benötigt?

Genau darum geht es in diesem Beitrag. Wir zeigen, welche Daten für typische Anwendungsfälle sinnvoll sind und wo eine höhere Datentiefe echten Mehrwert schafft.

Datentiefe verstehen: Welche Daten stehen zur Verfügung?

Emissionsdaten können auf sehr unterschiedlichen Datengrundlagen beruhen. Die Datentiefe kann dabei stark variieren. Während Schätzungen, Durchschnittswerte oder monetäre Daten häufig einen ersten Überblick ermöglichen, liefern Aktivitätsdaten sowie produkt- oder lieferantenspezifische Informationen eine detailliertere Grundlage für Analysen und Entscheidungen.

Vereinfacht lassen sich dabei folgende Datenstufen unterscheiden:

  • Schätzungen oder Durchschnittswerte
  • Monetäre Daten (z. B. Ausgaben)
  • Aktivitätsdaten (z. B. kWh, Liter, Tonnen oder Kilometer)
  • Spezifische Lieferanten- oder Produktdaten

Mit zunehmender Datentiefe können Emissionen genauer ermittelt und Maßnahmen präziser bewertet werden. Gleichzeitig steigt jedoch auch der Aufwand für die Datenerhebung.

In der Praxis werden daher häufig unterschiedliche Datenqualitäten kombiniert: detailliert dort, wo konkrete Entscheidungen getroffen oder Maßnahmen gesteuert werden sollen, und pragmatischer dort, wo zunächst eine Orientierung ausreicht.

CCF oder PCF: Welche Betrachtungsebene ist die richtige?

Bevor die passende Datentiefe bestimmt werden kann, sollte zunächst die richtige Betrachtungsebene gewählt werden. Geht es um eine Fragestellung auf Unternehmensebene (CCF) oder Produktebene (PCF)?

Ein Corporate Carbon Footprint (CCF) betrachtet die Emissionen eines Unternehmens.

Er hilft beispielsweise dabei,

  • die größten Emissionsquellen zu identifizieren,
  • Klimaziele festzulegen,
  • Reduktionsmaßnahmen zu priorisieren und
  • Fortschritte über mehrere Jahre nachzuverfolgen.



Ein Product Carbon Footprint (PCF) betrachtet dagegen die Emissionen eines einzelnen Produkts über seinen Lebenszyklus.

Er hilft beispielsweise dabei,

  • die Emissionstreiber eines Produkts zu identifizieren,
  • Material- oder Produktalternativen zu vergleichen und
  • die Auswirkungen von Produktänderungen auf die Emissionen zu bewerten.

Kurz gesagt: Der CCF beantwortet Fragen auf Unternehmensebene, der PCF Fragen auf Produktebene.

Erst wenn die richtige Betrachtungsebene feststeht, lässt sich beurteilen, welche Daten benötigt werden.

Welche Daten brauche ich für welche Fragestellung?

Die folgende Übersicht zeigt einige typische Anwendungsfälle.

Fragestellung:
Wo entstehen unsere größten Emissionen?

Datentiefe:
Erstes Screening mit monetären Daten, Schätzungen oder vorhandenen Aktivitätsdaten

Praxisbeispiel:
Ein erstes Screening zeigt die Größenordnung der einzelnen Emissionskategorien und hilft zu erkennen, ob beispielsweise eingekaufte Güter oder die Nutzungsphase verkaufter Produkte den größeren Einfluss auf die Gesamtemissionen haben.

Fragestellung:
Welche Scope-3-Kategorien sollten wir genauer betrachten?

Datentiefe:
Aktivitätsdaten sowie möglichst spezifische Lieferanten- oder Produktdaten

Praxisbeispiel:
Kategorien mit hohem Emissionsanteil aus der Hotspotanalyse werden gezielt vertieft. Beispielsweise können Lieferanten nach Emissionsdaten gefragt oder für das Mitarbeiterpendeln zusätzliche Daten über eine Mitarbeiterbefragung erhoben werden.

Fragestellung:
Wie hoch sind die Emissionen eines Produkts?

Datentiefe:
PCF mit produktbezogenen Aktivitätsdaten sowie möglichst Lieferanten- oder Produktdaten

Praxisbeispiel:
Soll zwischen zwei Materialien oder Lieferanten gewählt werden, reichen monetäre Daten meist nicht aus. Stattdessen werden produktspezifische Emissionsdaten oder CCF-Daten benötigt, um die Unterschiede belastbar bewerten zu können.

Fragestellung:
Wie unterscheiden sich Materialien oder Lieferanten hinsichtlich ihrer Emissionen?

Datentiefe:
Vergleichbare Produkt- oder Lieferantendaten

Praxisbeispiel:
Soll zwischen zwei Materialien oder Lieferanten gewählt werden, reichen monetäre Daten meist nicht aus. Stattdessen werden produktspezifische Emissionsdaten oder CCF-Daten benötigt, um die Unterschiede belastbar bewerten zu können.

Fragestellung:
Wo sollten wir Reduktionsmaßnahmen ansetzen?

Datentiefe:
Aktivitätsdaten sowie möglichst spezifische Lieferanten- oder Produktdaten (Monetäre Daten allein reichen hierfür in der Regel nicht aus, da sie keine Rückschlüsse auf die tatsächlichen Emissionstreiber ermöglichen).

Praxisbeispiel:
Zeigt die Hotspotanalyse, dass eingekaufte Materialien einen wesentlichen Anteil der Emissionen verursachen, kann beispielsweise geprüft werden, ob ein höherer Recyclinganteil oder alternative Materialien die Emissionen reduzieren.

Fragestellung:
Haben unsere Maßnahmen tatsächlich Emissionen reduziert?

Datentiefe:
Konsistente Aktivitätsdaten über mehrere Jahre

Praxisbeispiel:
Wird eine Maßnahme umgesetzt, etwa die Umstellung auf HVO oder die Senkung des Energieverbrauchs, müssen die relevanten Verbrauchsdaten über mehrere Jahre vergleichbar erfasst werden. Gleichzeitig sollten Änderungen der Emissionsfaktoren berücksichtigt werden, um die tatsächliche Emissionsreduktion korrekt zu bewerten.

Die Beispiele zeigen: Für die Identifikation von Emissionsschwerpunkten können Schätzungen oder monetäre Daten häufig ausreichen. Sollen jedoch konkrete Reduktionsmaßnahmen entwickelt, bewertet oder nachverfolgt werden, sind in der Regel detailliertere Aktivitäts-, Produkt- oder Lieferantendaten erforderlich.

Datentiefe dort erhöhen, wo sie Mehrwert schafft

In der Praxis bedeutet das: Unternehmen müssen nicht alle Emissionsdaten gleichzeitig bis ins letzte Detail erfassen. Entscheidend ist vielmehr, die Datentiefe gezielt dort zu erhöhen, wo sie einen zusätzlichen Nutzen für Entscheidungen, Maßnahmen und Steuerung bietet.

Dadurch lassen sich Aufwand und Ressourcen auf die Bereiche konzentrieren, in denen bessere Daten den größten Mehrwert liefern.

Ein typischer Weg sieht dabei wie folgt aus:

  1. Erste Emissionsübersicht erstellen
  2. Emissions-Hotspots identifizieren
  3. Relevante Bereiche gezielt vertiefen
  4. Reduktionsmaßnahmen umsetzen und Fortschritte messen

Beispielsweise kann eine erste Scope-3-Analyse zeigen, dass eingekaufte Materialien einen wesentlichen Anteil der Emissionen verursachen. In diesem Fall ist es meist sinnvoller, die Datentiefe gezielt für diese Kategorie zu erhöhen, anstatt alle Scope-3-Kategorien gleichermaßen zu verfeinern. Je nach Fragestellung können dafür beispielsweise Aktivitätsdaten, Lieferanteninformationen oder produktspezifische Emissionsdaten herangezogen werden.

Entscheidend ist daher nicht, überall die höchste Datentiefe anzustreben, sondern sie gezielt dort zu erhöhen, wo sie einen zusätzlichen Nutzen für Entscheidungen schafft.

Zum Fazit
zusammengefasst

Nicht jede Fragestellung erfordert maximale Datentiefe. Für erste Orientierung und die Identifikation von Emissionsschwerpunkten können Schätzungen oder Durchschnittswerte ausreichen. Je konkreter jedoch Entscheidungen vorbereitet, Maßnahmen bewertet oder Fortschritte gemessen werden sollen, desto wichtiger werden belastbare Aktivitäts-, Produkt- oder Lieferantendaten.

Entscheidend ist daher, die Datentiefe gezielt dort zu erhöhen, wo sie für Entscheidungen und Steuerung tatsächlich einen Mehrwert schafft.

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