Skip to content

De juiste data voor een betrouwbare CO₂-footprint: hoe zit dat?

Een CO₂-footprint is pas echt waardevol als hij gebaseerd is op betrouwbare en transparante data. De nauwkeurigheid en geloofwaardigheid van de berekening hangen direct samen met de kwaliteit van de gegevens die je gebruikt.

Maar welke data heb je nodig? En hoe zorg je ervoor dat jouw CO₂-footprint niet alleen inzicht geeft in de uitstoot, maar ook richting biedt voor  de reductie van de emissie footprint

In dit artikel komende de volgende onderwerpen aan bod:

  • Welke data je kunt gebruiken voor het berekenen van broeikasgasemissies (GHG);
  • Hoe je de kwaliteit ervan beoordeelt;
  • Hoe je dataverzameling pragmatisch aanpakt zodat de footprint helpt bij het identificeren van (kosten)efficiënte reductiekansen.

Waarom datakwaliteit impact heeft op je footprint

Data van hoge kwaliteit vormt de basis voor een complete footprint. Ook met minder gedetailleerde data krijg je inzicht, maar hoe beter de kwaliteit, hoe scherper het beeld en hoe beter je kan sturen.

Vergelijk het met een navigatiesysteem: een globale kaart brengt je naar je bestemming, maar zonder actuele verkeersinformatie kan je niet de snelste route kiezen. Zo werkt het ook met een CO₂-footprint: met aannames zie je de grote lijnen, maar met primaire data kun je gericht sturen en daadwerkelijk de meest effectieve en kostenefficiënte reductieroutes kiezen.

Welke soorten data kan je verzamelen?

Als je een footprint maakt zijn er verschillende soorten data die je kan verzamelen. Het Greenhouse Gas Protocol onderscheidt hier twee type data om je footprint te kwantificeren: directe meting en berekening. Het GHG-Protocol onderscheidt hier twee type data om je footprint te kwantificeren:

  1. Bij directe meting worden de emissies letterlijk gemeten op de bron zelf. Dit gebeurt met sensoren of meters die direct registreren hoeveel uitstoot er plaatsvindt.
    • Voorbeeld: Stel, je hangt een CO₂-sensor in de schoorsteen van een fabriek. Deze sensor meet continu hoeveel CO₂-equivalenten daadwerkelijk uit de schoorsteen komen. Je krijgt dus een exacte emissiewaarde, zonder aannames of berekeningen op basis van brandstofverbruik. 
  1. Berekening is de meest gebruikte methode en werkt op basis van activiteitdata vermenigvuldigd met emissiefactoren.
  • Activiteitdata is een kwantitatieve maat voor het niveau van een activiteit die leidt tot broeikasgasemissies. Simpel gezegd: hoeveel je van iets doet dat uitstoot veroorzaakt.
    • Voorbeeld: je rijdt voor een zakelijke afspraak naar Antwerpen en legt 300 kilometer af met een benzineauto. Dat komt neer op ongeveer 20 liter brandstof. Het aantal kilometers of liters brandstof zijn de type ‘activiteitsdata’ die je kunt gebruiken om de uitstoot van de reis te berekenen.
  • Emissiefactoren zijn omrekeningscoëfficiënten die activiteitdata omrekent naar emissies. Deze emissiefactoren komen uit wetenschappelijke databases zoals Ecoinvent of nationale bronnen zoals de DEFRA. Ze verschillen per jaar, regio en sector, zodat de berekening zo nauwkeurig mogelijk is.
    • Voorbeeld: De emissiefactor voor benzine is bijvoorbeeld 3,06 kg CO₂ per liter. Door 20 liter te vermenigvuldigen met 3,06 kg CO₂/liter, bereken je dat deze rit naar Antwerpen ongeveer 61,2 kg CO₂ uitstoot.

Hoewel emissiefactoren over het algemeen gestandaardiseerd zijn, kan de kwaliteit van activiteitdata sterk variëren. Daarom is het onderscheid tussen primaire en secundaire data essentieel.

  • Primaire data is specifiek voor jouw organisatie, zoals meterstanden, facturen, leveranciersinformatie of product carbon footprints (PCF’s).
  • Secundaire data is generiek, zoals industrie-gemiddelden, statistieken of proxydata.

Het GHG-Protocol geeft een duidelijke hiërarchie: primaire data heeft de hoogste kwaliteit, gevolgd door secundaire data en tenslotte schattingen. Het gebruik van secundaire data is acceptabel wanneer primaire data niet beschikbaar is, mits aannames en bronnen goed worden gedocumenteerd.

Voorbeeld: Stel, je hebt geen exacte gegevens van getankte liters brandstof voor zakelijke ritten. Dan kun je een inschatting maken op basis van aannames. Je hebt in één jaar 15 klantbezoeken gedaan met een benzineauto. Voor elke afspraak bereken je de afstand heen en terug via Google Maps.

  • Type vervoermiddel: benzineauto (gemiddeld verbruik 6,7 liter per 100 km)
  • Gemiddelde afstand per bezoek: 120 km heen en terug
  • Aantal bezoeken: 15

Door deze methode consistent toe te passen en aannames goed te documenteren, kun je in volgende jaren zien of het aantal bezoeken daalt of het vervoermiddel verandert (bijv. overstap naar elektrisch). Zo maak je de impact van reductiemaatregelen zichtbaar.

Hoe pak je het data verzamelen aan?

STAP 1: Voordat je begint: duidelijke grenzen stellen

Voor je data gaat verzamelen, moet je weten wat je precies nodig hebt. Dat begint bij het vaststellen van de organisatorische en operationele grenzen van je organisatie waarover je de footprint gaat berekenen. Je bepaalt als het ware de ‘paraplu’ waaronder alle relevante activiteiten vallen. Welke onderdelen en processen neem je mee? Dat betekent: kijk naar alles wat je bedrijf doet en waar uitstoot plaatsvindt.

Voorbeeld: Worden er zakelijke reizen uitgevoerd? Zo ja, neem deze mee in je footprint.

Zonder eerst te bepalen wat er allemaal onder deze ‘paraplu’ valt, kun je niet vaststellen welke data je moet verzamelen. Lees ons eerdere artikel over het bepalen van grenzen voor een betrouwbare CO₂-footprint.

STAP 2: Opstellen van data verzamellijst

Wanneer je de organisatorische en operationele grenzen hebt vastgesteld, is de volgende stap het opstellen van een complete dataverzamelingslijst. Dit betekent dat je alle activiteiten die binnen deze grenzen vallen systematisch doorloopt en per activiteit bepaalt welke gegevens nodig zijn om de emissies te berekenen.

Begin met de grote emissiebronnen zoals:

  • brandstofverbruik
  • elektriciteitsverbruik
  • inkoop van grondstoffen
  • afvalstromen
  • zakelijke reizen
  • transport
  • productieprocessen

Voor elke activiteit noteer je de relevante datapunten. Bijvoorbeeld liters brandstof, kWh elektriciteit, kilogrammen afval, aantal gereden kilometers of ton-kilometers transport.

Daarna beoordeel je welk type data je kunt verzamelen en wat beschikbaar is binnen jouw organisatie.

  • Kun je primaire data gebruiken, zoals meterstanden, facturen, leveranciersinformatie of PCF’s?
  • Of moet je terugvallen op secundaire data, zoals sectorgemiddelden, statistieken?

Documenteer dit duidelijk in je lijst, inclusief de bron en de kwaliteit van de data.

Voorbeeld, elektraverbruik, kWh, factuur energieleverancier, beschikbaar via afdeling inkoop.

Een goed gestructureerde dataverzamelingslijst vormt niet alleen de basis voor een betrouwbare footprint, maar ook voor een transparant proces dat jaar-op-jaar kan worden herhaald en verbeterd.

STAP 3: Prioriteren en plannen

Footprinting is voor veel organisaties nog een relatief nieuw onderwerp en proces.. Het is daarom niet verassend als in jaar 1 nog niet alle data eenvoudig beschikbaar is en de gewenste kwaliteit beschikt. Daarom is het belangrijk te prioriteren: welke onderdelen vragen om de hoogste datakwaliteit en waar kun je starten met een schatting? Begin met de grootste emissiebronnen en werk van daaruit verder.

STAP 4: Integreer het dataverzamelproces in je organisatie

Footprinting is geen project dat één persoon kan uitvoeren. Verschillende gegevens komen uit verschillende afdelingen:

Meer zielen, meer vreugd. Zo ook bij het opstellen van een footprint. Met name omdat de data voor een footprint vaak verborgen zit in verschillende afdelingen:

  • HR voor personeelsdata (woon-werk verkeer)
  • Inkoop voor leveranciersinformatie
  • Logistiek voor transportdata
  • Finance voor kosten en verbruiksgegevens (energieverbruik)

Stel daarom een datateam samen en zorg dat zij jaarlijks betrokken zijn bij het proces. Zo wordt footprinting een vast onderdeel van de bedrijfsvoering en niet een losse exercitie.

STAP 5: Data verbeterplan

Footprinting is een jaarlijks proces. Om de herhaalbaarheid jaar op jaar te garanderen, moet de methode goed gedocumenteerd zijn. Dit vraagt om een helder overzicht van de gemaakte keuzes, aannames, databronnen en berekeningsmethoden.

Zo voorkom je dat verschillen tussen jaren worden veroorzaakt door veranderende datakwaliteit of aangepaste rekenregels in plaats van door echt gedrag of prestaties.

Wanneer je de methode verbetert (bijv. overstap van secundaire naar primaire data), dient dit zichtbaar vast te worden gelegd. Markeer hierbij het effect apart, zodat trends zuiver blijven. Een degelijk en consistent opgezet footprint–proces is geen doel op zich, maar de basis om gericht te sturen: het maakt reductiekansen vergelijkbaar, prioriteerbaar en efficiënt uitvoerbaar. Met stabiele methodiek zie je welke interventies werken (bijv. minder ritten, andere modaliteit, elektrificatie).

Conclusie

Een betrouwbare CO₂-footprint begint bij goede data. De juiste data geeft inzicht in je huidige uitstoot en stelt je in staat om effectief te sturen op reductie.. Datakwaliteit bepaalt of je rapportage vergelijkbaar en geloofwaardig is, en of je reductiestrategie echt impact maakt.

Door de vijf stappen uit dit artikel te volgen leg je de basis voor een goed footprinting proces:

Stap 1: Grenzen bepalen

Bepaal duidelijke organisatorische en operationele grenzen voor alle activiteiten binnen de CO2 footprint, hier binnen ga je data verzamelen.

Stap 2: Opstellen dataverzamellijst

Stel een dataverzamellijst op. Splits bijvoorbeeld uit per datacategorie (volg het GHG protocol) en entiteit. Geef aan waar de data vandaan gaat komen (afdeling, persoon), de soort data (factuur, tanklijst, meterstanden etc), en de datakwaliteit (primair, secundair).

Stap 3: Prioriteren en plannen

Prioriteer vanuit grootste emissiebron en gebruik inschattingen daar waar geen goede data beschikbaar is.

Stap 4: Integreer in bedrijf

Stel een data team/footprint samen vanuit de verschillende afdelingen waar data uit voort moet komen en zet processen vast zodat deze ieder jaar makkelijker uit te voeren zijn.

Stap 5: Data verbeterplan

Documenteer de methoden met aannames zodat het hele proces herhaalbaar is en ontvankelijk is voor verbetering. Aannames in het ene jaar kunnen gemeten worden in het volgende.

Door duidelijke grenzen te stellen, een gestructureerd dataverzamelingsproces op te zetten en keuzes en aannames transparant te documenteren, leg je de basis voor een footprint die jaar-op-jaar consistent is en verbeterd kan worden. Zo maak je verandering meetbaar en reductie haalbaar. Begin vandaag met het opstellen van jouw dataverzamelingslijst en zet de eerste stap naar een footprint die niet alleen inzicht geeft, maar richting biedt.

Meer informatie

 

Nieuwsoverzicht