Sürdürülebilirlik raporlaması için standartlara uygun veri toplama ve analitik yaklaşımlar ile karar verme : simülasyon tabanlı bir uygulama

Abstract

Sürdürülebilirlik raporlaması, günümüz iş dünyasında giderek artan bir öneme sahip olup, şirketlerin ve sektörlerin çevresel ve sosyal etkilerini değerlendirme ve hesap verebilirliklerini artırma çabalarında temel bir araç olarak öne çıkmaktadır. Bu çalışmada, uluslararası sürdürülebilirlik standartlarına uygun olarak sürdürülebilirlik raporlamasında gereken metriklerin nasıl belirleneceği, bu metriklerin doğru bir şekilde nasıl toplanıp analiz edileceği üzerine odaklanılmıştır. Bu süreçleri derinlemesine inceleyerek sürdürülebilirlik raporlamasında veri toplama ve analiz metodolojilerini araştırıp, veri görselleştirme uygulamalarıyla interaktif bir kontrol paneli üzerinde sektör bazlı olarak şirketlerin performanslarını, raporlama dönemlerine göre yorumlayabilmek amaçlanmaktadır. Bu kapsamda, Monte Carlo Simülasyonu gibi simülasyon tekniklerinin, tahmin modeli için doğrusal regresyon yönteminin veri toplama süreçlerindeki etkinlikleri ele alınacak, Python programlama dili ve ilgili kütüphaneleri kullanılarak veri analizi ve modelleme süreçleri detaylı bir şekilde incelenecektir. Çalışmanın konusu, sürdürülebilirlik raporlamasının modern dünyada giderek artan önemine dikkat çekmektedir. Sürdürülebilirlik raporlaması, şirketlerin ve sektörlerin çevresel ve sosyal sorumluluklarını yerine getirme süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Sürdürülebilirlik verilerinin doğru ve etkin şekilde toplanıp analiz edilmesinin bu süreçteki önemine odaklanarak, bu alandaki uygulamalara etkin yöntemler sunmak hedeflenmektedir. Bununla birlikte sürdürülebilirlik raporlaması için nasıl daha kapsamlı, doğru ve etkin bir veri toplama ve analiz süreci geliştirilebileceği, hangi metrikler ve analitik sistemlerin gerekli ve etkili olduğu, bu metrikler ve sistemlerin yazılım ve simülasyon teknikleri kullanılarak nasıl entegre edilebileceği gibi sorulara cevaplar arayacak, ayrıca sürdürülebilirlik verilerinin toplanması ve analizi için hangi yazılım uygulamaları ve simülasyon tekniklerinin kullanılabileceği ve bu tekniklerin etkinliğinin nasıl değerlendirilebileceği üzerine odaklanacaktır. Bu şekilde, sürdürülebilirlik raporlamasında kullanılan verilerin toplanması ve analiz edilmesi süreçlerindeki modern yaklaşımları ve teknolojileri kapsamlı bir şekilde inceleyerek, bu alanda bilgi birikimine katkıda bulunmayı hedeflemektedir.

Sustainability reporting is increasingly critical in today's business world, serving as a fundamental tool for companies and industries to assess their environmental and social impacts and enhance accountability efforts. This study focuses on how metrics required for sustainability reporting according to international standards are determined, collected, and accurately analyzed. It aims to thoroughly investigate data collection and analysis methodologies in sustainability reporting, and interpret sectorspecific company performance over reporting periods using interactive dashboards with data visualization applications. In this context, the effectiveness of simulation techniques such as Monte Carlo Simulation and the linear regression method as a prediction model in data collection processes will be discussed, and data analysis and modeling processes will be examined in detail using the Python programming language and related libraries. The subject matter underscores the growing significance of sustainability reporting in the modern world, highlighting its critical role in companies' and industries' fulfillment of environmental and social responsibilities. Emphasizing the importance of accurately and effectively collecting and analyzing sustainability data, the study aims to propose effective methods for application in this field. It will seek answers to questions about how to develop a more comprehensive, accurate, and effective data collection and analysis process for sustainability reporting, identifying necessary and effective metrics and analytical systems, and integrating these metrics and systems using software and simulation techniques. Additionally, it will focus on which software applications and simulation techniques can be used for collecting and analyzing sustainability data, and how the effectiveness of these techniques can be evaluated. By thoroughly examining modern approaches and technologies in the collection and analysis of data used in sustainability reporting, the study aims to contribute to the knowledge base in this field.