Primärdaten: das Problem der weichen Definition und langsamen Adaption

Primärdaten werden weitgehend als wesentliche Grundlage für wirksame Dekarbonisierung anerkannt. Allerdings kommt ihre tatsächliche Anwendung bei vielen Transport- und Logistikunternehmen für die realitätsnahe Kalkulation von CO₂e-Emissionen nur schleppend voran. Warum ist das so? Ein Haupthindernis ist der fehlende Konsens darüber, was Primärdaten eigentlich genau sind. Das verursacht drei grundlegende Probleme.

Transportemissionen machen einen bedeutenden Teil der weltweiten Treibhausgasemissionen aus – allein in Europa sind es 25 Prozent. Die genaue Berechnung von Emissionen ist daher entscheidend für eine wirksame Politikgestaltung und Klimaschutzmaßnahmen.

Primärdaten sind hier der Schlüssel für eine zuverlässige Emissionsbewertung. Sie bieten die dringend benötigten Einblicke, die erfolgreiche Dekarbonisierungsmaßnahmen vorantreiben können und gleichzeitig zur Senkung der Betriebskosten beitragen.

Generell werden vier verschiedene Dimensionen von Primärdaten üblicherweise mit primären (gemessenen) Eingangswerten für die Emissionsberichterstattung in Verbindung gebracht. Allerdings erlaubt nur die Ebene des individuellen Tourenverbrauchs eine genaue Analyse von Maßnahmen, auf die Flottenbesitzer oder Transportkäufer reagieren können.

Eine enge, strenge Definition umfasst nur energiebasierte Aufzeichnungen – etwa durch IoT-Sensoren oder Tankbelege. Andere behaupten jedoch, dass auch umfragebasierte Spediteursdaten, GPS-Spuren oder detailliertere Transportabschnitte als Primärdaten gelten. Dann gibt es Mischmodelle – Methoden, die energiebasierte Daten einbeziehen, sie aber über Zeit und je nach geografischem Raum verallgemeinern, wie das „Clean Cargo“-Modell für die Schifffahrt.

Diese Ansätze verwässern die strenge Definition echter Primärdaten. Dennoch beharren viele Unternehmen, ihre Methoden seien “primär”, um interne Narrative aufrechtzuerhalten und nach außen Fortschritte zu zeigen.

Diese lockere Haltung bringt folgende Nachteile mit sich:

1. Wir gewinnen keine handlungsrelevanten Erkenntnisse, um emissionsintensive von emissionsarmen Aktivitäten zu unterscheiden.
2. Organisationen werden entmutigt, in richtige Datenerfassung zu investieren, wenn Umetikettierung für sie einen günstigeren Umweg darstellt.
3. Anreizsysteme für den Austausch von Daten werden nicht ausgebaut, was die Zusammenarbeit bei Initiativen zur CO₂-Reduzierung untergräbt.

Mit Blick auf die Zukunft haben Initiativen wie iLEAP – ein Protokoll und Datenmodell für Transportaktivität und Emissionsdaten – erfolgreich Praxistests absolviert und benötigen nun breitere Akzeptanz in der Branche. Zusätzlich könnte das Europäische Datengesetz, das den Zugang zu B2B-IoT-Daten liberalisieren soll, die Nutzung von Primärdaten beschleunigen. Dafür müssen Kostenbarrieren abgebaut und Rahmenwerke für die Integration von Daten in Dekarbonisierungsbemühungen eingeführt werden.

Übrigens: Wie shipzero Primärdaten definiert und warum sie so entscheidend für die Dekarbonisierung von Lieferketten sind, steht in diesem Blogartikel.