Obiettivi
Il corso ha l’obiettivo di fornire ai partecipanti competenze avanzate per raccogliere, gestire e analizzare in modo efficace i dati ESG, con particolare attenzione all’uso di piattaforme e software specifici. I partecipanti saranno in grado di comprendere i criteri ESG e le normative internazionali, padroneggiare strumenti per la normalizzazione e l’integrazione dei dati provenienti da fonti eterogenee, e applicare tecniche avanzate di analisi predittiva per valutare il rischio e le prestazioni ESG. Inoltre, il corso mira a sviluppare capacità pratiche per la creazione di report ESG conformi alle normative più recenti e l’implementazione di strategie aziendali basate sui dati ESG, contribuendo a migliorare la trasparenza e la sostenibilità aziendale.
Conoscenze in uscita
I discenti acquisiranno una solida padronanza dei criteri ESG e della normativa internazionale, apprendendo come applicarli strategicamente all’interno delle aziende. Saranno in grado di utilizzare avanzati software di raccolta e analisi dati ESG, configurando strumenti per automatizzare processi e integrare fonti pubbliche e private. Apprenderanno tecniche di gestione e normalizzazione dei dati, incluso il machine learning, per identificare trend e migliorare la qualità dei dati. Inoltre, acquisiranno competenze nell’analisi predittiva delle performance ESG e nella valutazione dei rischi, nonché nella creazione di report ESG avanzati, integrando questi dati con quelli finanziari per garantire conformità normativa e soddisfare le aspettative degli investitori. Infine, saranno in grado di sviluppare strategie di miglioramento continuo basate su benchmark e KPI specifici.
Contenuti
Lezione 1: Approfondimento sui criteri ESG e le normative internazionali – 4 ore
- Approfondimento sui criteri Environmental, Social, Governance (ESG) e il loro ruolo strategico nelle aziende moderne.
- Panoramica sulle principali normative internazionali (es. EU Taxonomy, Sustainable Finance Disclosure Regulation – SFDR).
- Confronto tra standard di rendicontazione come GRI, SASB, e TCFD e la loro implementazione nelle aziende.
- Studio di casi reali per comprendere l’impatto delle normative ESG sulle decisioni aziendali.
Lezione 2: Piattaforme e software per l’analisi ESG – 4 ore
- Comparazione tra i principali software per la raccolta e gestione dei dati ESG (es. MSCI ESG Manager, Refinitiv, Sustainalytics).
- Configurazione avanzata di strumenti per la raccolta automatizzata di dati da diverse fonti (interne ed esterne).
- Strumenti di data scraping e integrazione con fonti pubbliche e database specializzati (es. dati climatici, diritti umani, governance).
Lezione 3: Gestione e normalizzazione dei dati ESG – 4 ore
- Tecniche avanzate di raccolta dati da fonti eterogenee: dati non strutturati, social media, rapporti aziendali.
- Metodi di data cleansing e normalizzazione per migliorare la qualità e coerenza dei dati.
- Applicazione di machine learning per l’identificazione di pattern e trend ESG rilevanti.
Lezione 4: Analisi avanzata dei dati ESG e integrazione nei processi aziendali – 4 ore
- Utilizzo di modelli predittivi per l’analisi di performance ESG.
- Tecniche di valutazione del rischio ESG per settori specifici (es. energia, manifatturiero, finanziario).
- Strumenti di data visualization avanzata per reportistica interattiva e personalizzata per stakeholder interni ed esterni.
Lezione 5: Reporting ESG avanzato e compliance – 4 ore
- Creazione di report ESG dettagliati in conformità con le normative più recenti e le aspettative degli investitori.
- Integrazione dei dati ESG con i report finanziari tradizionali (Integrated Reporting).
- Studio di casi di audit ESG e controllo della conformità in aziende multinazionali.
Lezione 6: Strategie di miglioramento continuo basate su ESG – 4 ore
- Uso dei dati ESG per la creazione di strategie di sostenibilità a lungo termine.
- Identificazione di opportunità di miglioramento attraverso benchmark con competitor ESG top performer.
- Creazione di piani di miglioramento continuo e monitoraggio delle prestazioni ESG tramite KPI specifici.