CO2-Bilanz Scope 1-3 in Microsoft Fabric: aus SAP, Energiedaten und Lieferanten-Excel

Pexon Consulting | 11 Min. Lesezeit | 15.06.2026

TL;DR

CO2-Bilanz Scope 1-3 für CSRD-konformes Reporting läuft in Microsoft Fabric automatisiert aus SAP, Energiedaten und Lieferanten-Excel — statt Excel-Marathon mit 4-8 Wochen Pflegeaufwand pro Berichtsperiode. Pexon Consulting baut die Pipeline als 6-Wochen-Festpreis-Sprint zwischen 45 und 75k EUR mit Wirtschaftsprüfer-tauglichem Audit-Trail. Erfahrung aus vier Industrie-Pilotkunden, Scope-3-Abdeckung 70-90%.

Die CSRD-Lage 2026 nüchtern betrachtet

Wir hören das aktuell wöchentlich in CFO- und Nachhaltigkeits-Lead-Erstgesprächen bei Maschinenbauern, Industrieausrüstern und Energieversorgern: „Wir wissen, dass wir CSRD-pflichtig werden, aber unser ESG-Reporting läuft noch über drei Excel-Sammelmappen, die einmal im Jahr von einer Stabsstelle gepflegt werden.“

Die CSRD trifft 2026 die erste große Welle deutscher Mittelständler — ab 250 Mitarbeitern oder 50M EUR Umsatz oder 25M EUR Bilanzsumme. Berichtspflicht ab Geschäftsjahr 2025, prüfungspflichtig durch Wirtschaftsprüfer. Das bedeutet konkret: Die Zahlen müssen nachvollziehbar, lückenlos dokumentiert und aus verifizierbaren Quellen abgeleitet sein. Excel-Schätzwerte reichen für die Wirtschaftsprüfer-Prüfung nicht.

Der schwierigste Teil ist nicht Scope 1 (direkte Emissionen aus Werks-Energie und Fuhrpark) oder Scope 2 (eingekaufter Strom), sondern Scope 3 — die vorgelagerten und nachgelagerten Emissionen aus Lieferketten und Produktnutzung. Bei einem typischen Industrie-Mittelständler machen Scope-3-Emissionen 60-85% der Gesamt-Emissionen aus. Genau hier sind die Daten am verteiltesten — in SAP-Einkaufslisten, Lieferanten-Excel-Files, Energiedaten-Portalen, Transport-Dienstleister-Rechnungen.

Diese verteilten Datenquellen sauber zu integrieren ist das eigentliche Engineering-Problem. Genau dort spielt Microsoft Fabric seine Stärken aus.

Warum Microsoft Fabric für CO2-Bilanzen passt

Fabric ist seit Q4 2023 die strategische Microsoft-Plattform für Analytics — eine integrierte SaaS-Plattform statt klassischer Komponenten-Architektur (Synapse, Data Factory, Power BI, alles als getrennte Services). Für CSRD-Reporting hat diese Integration drei konkrete Hebel.

Hebel 1: OneLake als zentrale Datenebene. Alle Datenquellen landen im OneLake — strukturiert in Delta-Lake-Format. Egal ob SAP-Tabelle, Excel-File aus dem Lieferanten-Portal, IoT-Stromzähler-Daten, alles in einer einheitlichen Storage-Schicht. Bei Wirtschaftsprüfer-Audit reicht die Sicht auf OneLake plus die Pipeline-Definition als Nachweis. zentrale datenplattform

Hebel 2: Pre-built SAP-Konnektoren in Data Factory. Microsoft hat seit Anfang 2025 ECC- und S/4HANA-Konnektoren als Standard in der Fabric Data Factory — ohne ABAP-Eigenentwicklung. Auslesen von Material-Stammdaten, Einkaufsbelegen, Buchungssätzen wird zu einer Pipeline-Konfiguration, nicht zu einem 4-Monats-Engineering-Projekt.

Hebel 3: Power BI als Premium-Tier nativ. Das CSRD-Dashboard für die Geschäftsleitung läuft direkt auf der Pipeline-Output-Schicht. Drill-down auf Standort-, Werk- oder Lieferanten-Ebene ohne separate Datenmodellierung. Mehr zur breiten Daten-Plattform-Strategie auf Fabric vs Datenplattform-Alternativen.

Die Architektur einer CSRD-Pipeline in Fabric

Wie wir die Pipeline aufbauen.

Drei Datenschichten (Medallion-Architektur).

Bronze Layer — rohe Daten so wie sie aus der Quelle kommen. SAP-Tabellen 1:1 als Delta-Tables, Excel-Files als Original-Datei plus parsed-Version. Bei Wirtschaftsprüfer-Audit ist das die Quelle der Wahrheit.

Silver Layer — bereinigte Daten mit einheitlichen Schlüsseln, deduplized, Einheiten-normalisiert (kWh, kg CO2-Äquivalent). Hier passieren die Joins zwischen SAP-Einkaufsbelegen und Lieferanten-Emissionsfaktoren.

Gold Layer — aggregierte Sicht für Reporting. Pro Geschäftsjahr, pro Werk, pro Scope, mit Drill-Down-Möglichkeit. Das ist die Schicht, die Power BI anzeigt und die Wirtschaftsprüfer prüfen.

Scope 1 und 2 — die einfachen Teile

Bei den meisten Industrie-Mittelständlern in 6-10 Tagen lösbar.

Scope 1 — direkte Emissionen. Quellen: Werks-Energieverbrauch (Erdgas, Heizöl), Fuhrpark-Verbräuche (Diesel, Benzin), Produktionsemissionen (Lösungsmittel, Kühlmittel-Leckage). Daten meist in SAP CO-Modul plus Stadtwerke-Portal plus Tankkarten-Provider. Pipeline-Aufwand 3-5 Tage Engineering.

# Beispiel: Erdgas-Scope-1-Berechnung im Fabric Notebook
import pandas as pd

# Bronze → Silver: Rohdaten aus Stadtwerke-API
gas_consumption = spark.read.format("delta").load("Tables/bronze_gas_consumption")

# Emissionsfaktor aus Pexon-Library (BAFA/UBA-Quellen)
EMISSION_FACTOR_GAS_KGCO2_PER_KWH = 0.2016  # Stand 2026

scope1_gas = (
    gas_consumption
    .withColumn("co2_kg", col("kwh") * EMISSION_FACTOR_GAS_KGCO2_PER_KWH)
    .groupBy("plant_id", "month")
    .agg(sum("co2_kg").alias("scope1_gas_kgco2"))
)

scope1_gas.write.format("delta").mode("overwrite").save("Tables/silver_scope1_gas")

Scope 2 — indirekte Energie-Emissionen. Vor allem eingekaufter Strom, Fernwärme, Fernkälte. Quellen: Stromrechnungen, Verträge mit Strom-Anbietern, manchmal Smart-Meter-Daten. Pipeline-Aufwand 2-4 Tage. Wichtig: Marktbasierte vs standortbasierte Methode getrennt rechnen, beide werden für CSRD verlangt.

Scope 3 — wo das Engineering wirklich anfängt

Hier wird die Pipeline komplex. Bei vier Pexon-Industrie-Kunden waren das 60-75% des Gesamt-Aufwands.

Die 15 Scope-3-Kategorien. GHG Protocol definiert 15 Kategorien — von eingekauften Waren über Geschäftsreisen bis zur Nutzung verkaufter Produkte. Nicht alle sind für jeden Mittelständler relevant, aber 8-12 davon sind es typisch.

Die Datenherausforderung. Pro Kategorie braucht ihr Mengen-Daten (was, wie viel) plus Emissionsfaktoren (kg CO2 pro Einheit). Mengen-Daten sind oft in SAP — Einkaufsbelege, Frachtaufträge, Reisekosten. Emissionsfaktoren kommen aus externen Datenbanken (Ecoinvent, GEMIS, IPCC-Berichte) oder direkt vom Lieferanten.

Der Lieferanten-Excel-Datenstrom. Hier ist die häufigste Realität. Lieferanten schicken einmal jährlich oder quartalsweise Excel-Files mit ihren Produkt-Emissionsfaktoren. Formate unterschiedlich, Einheiten unterschiedlich, Vollständigkeit unterschiedlich. Die Pipeline muss diese Files robust einlesen, plausibilisieren, mit SAP-Einkaufsbelegen joinen.

# Beispiel: Lieferanten-Excel-Ingestion mit Format-Robustheit
from fabric.data_engineering import process_excel_with_schema_drift

supplier_files = (
    spark.read.format("binaryFile")
    .load("Files/supplier_excels/2026Q1/")
)

# Pexon-Custom-Skill: detect schema drift, normalize units
normalized_supplier_data = (
    supplier_files
    .transform(process_excel_with_schema_drift, target_schema=SCHEMA_V3)
    .filter(col("plausibility_flag") != "rejected")
    .withColumn("emission_factor_kgco2_per_eur", normalize_to_eur_basis(col("raw_factor"), col("unit")))
)

# Join mit SAP-Einkaufsbelegen
scope3_purchased_goods = (
    sap_purchase_orders
    .join(normalized_supplier_data, on=["supplier_id", "material_id"], how="left")
    .withColumn("co2_kg", col("amount_eur") * col("emission_factor_kgco2_per_eur"))
    .groupBy("plant_id", "year", "category_scope3")
    .agg(sum("co2_kg").alias("scope3_kgco2"))
)

Wenn Lieferanten keine Daten liefern (häufiger Fall). Dann arbeitet die Pipeline mit Branchen-Durchschnitts-Emissionsfaktoren — z.B. aus der DEFRA-Datenbank oder Probas. Die Wirtschaftsprüfer akzeptieren das, wenn dokumentiert ist warum (Lieferant hat keine Daten geliefert) und welche Fallback-Quelle genutzt wurde. Die Pipeline schreibt diese Entscheidung als Metadata mit, damit der Audit-Trail nachvollziehbar ist.

Realistische Abdeckung. Bei unseren produktiven Setups schaffen wir typisch 70-85% Scope-3-Abdeckung im ersten Berichtsjahr — der Rest mit dokumentierten Schätzwerten und Fallback-Methoden. Im zweiten Jahr steigt die Abdeckung auf 80-92%, weil mehr Lieferanten Daten liefern und die Pipeline-Logik weiter ausgereift ist.

Das Wirtschaftsprüfer-Thema ehrlich

Was die Wirtschaftsprüfer 2026 sehen wollen, und wo Fabric strukturell hilft.

Audit-Trail-Pflicht. Pro Berichtsperiode muss nachvollziehbar sein, welche Datenquellen herangezogen wurden, welche Emissionsfaktoren verwendet wurden, welche Annahmen bei Lücken getroffen wurden. Fabric mit Delta-Lake-Versionierung liefert diese Nachvollziehbarkeit out-of-the-box — jede Pipeline-Run-ID lässt sich auf den Stand der Quelldaten zurückführen.

Methodische Konsistenz über Jahre. Wirtschaftsprüfer prüfen nicht nur die aktuelle Bilanz, sondern auch die methodische Konsistenz gegenüber Vorjahren. Die Pipeline-Code-Versionierung in Fabric Git-Integration (verfügbar seit Q2 2025) liefert genau diese Nachvollziehbarkeit.

Plausibilitäts-Checks. Sprünge größer als 20% gegenüber Vorperiode brauchen Erklärung. Wir bauen diese Plausibilitäts-Checks als Pipeline-Schritt — Anomalien werden im Dashboard markiert, der ESG-Verantwortliche kann sie vor der Wirtschaftsprüfer-Übergabe untersuchen.

Externe Verifikation der Methodik. Pexon arbeitet seit 2024 mit einem TÜV-Prüfer zusammen, der die Pipeline-Methodik vor dem ersten produktiven Berichtsjahr verifiziert. Optional, aber bei größeren Setups sinnvoll.

Pexon-Sprint und Investment

Klare Sprint-Architektur.

Wochen 1-2 — Discovery und Architektur. Datenquellen-Inventur (SAP-Module, Energiedaten-Anbieter, Lieferanten-Portfolio, Reise- und Transport-Quellen), Mapping auf die 15 Scope-3-Kategorien, Architektur-Workshop mit ESG-Verantwortlichen und IT-Engineering. Fabric-Capacity-Setup.

Wochen 3-4 — Scope 1 und 2 plus Bronze-Layer-Pipelines. SAP-Konnektoren, Energiedaten-Ingestion, Scope-1-Berechnung im Notebook, Scope-2-Berechnung mit Markt- und Standort-Methode. Erste Power-BI-Berichte für interne Validierung.

Wochen 5-6 — Scope 3 plus Wirtschaftsprüfer-Übergabe. Lieferanten-Excel-Ingestion, Emissionsfaktor-Mapping, Plausibilitäts-Checks, Fallback-Logik. Audit-Trail-Doku. Übergabe an ESG-Verantwortliche und Wirtschaftsprüfer. Mehr zum Compliance-Pattern für Pipeline-Versionierung.

Investment-Festpreis: 45-75k EUR je nach Komplexität. Untere Spanne bei klar fokussiertem Setup (1-2 Werke, < 30 Hauptlieferanten). Obere Spanne bei verteiltem Setup (4+ Werke, > 100 Hauptlieferanten, mehrere Sprachregionen).

Laufende Cloud-Kosten: Fabric-Capacity F2 oder F4 reicht für Mittelstands-Setups, 600-1.800 EUR pro Monat. Bei sehr großen Volumen (>100k Einkaufsbelege/Monat) eher F8 mit 2.500-3.500 EUR pro Monat.

Wartungs-Sprint pro Jahr: Pro Berichtsperiode plus methodische Updates der Emissionsfaktor-Datenbanken — typisch 2-3 Wochen Engineering pro Jahr, 12-18k EUR.

Häufig gestellte Fragen

Warum Microsoft Fabric und nicht Databricks oder Snowflake?

Pragmatische Antwort: Wenn ihr im Microsoft-Stack lebt (M365, Azure AD, SharePoint, Power BI), ist Fabric die niedrigste Integrations-Hürde. Bei reinem AWS-Stack oder gemischten Multi-Cloud-Setups kann Databricks die bessere Wahl sein. Wir bauen auf beiden Plattformen — bei Microsoft-zentrischen Mittelständlern ist Fabric die schnellere und in der Regel günstigere Lösung. Mehr zur Fabric-Pro-Contra-Bewertung im Mittelstand.

Was bei sehr alten SAP-Versionen (ECC mit klassischem RFC)?

Funktioniert. Wir haben das produktiv bei zwei Industrie-Kunden mit SAP ECC 6.0. Die Fabric-Data-Factory unterstützt RFC-basierte Auslese, plus es gibt Drittanbieter-Konnektoren (Theobald, SNP). Engineering-Aufwand 2-4 Tage mehr als bei S/4HANA.

Wir haben gar kein SAP — gilt das trotzdem?

Ja, mit Anpassung. Die Pipeline-Logik bleibt gleich, die Konnektoren werden ausgetauscht. Pexon hat Setups mit Microsoft Dynamics 365, Sage, DATEV, sogar Custom-ERPs. Engineering-Aufwand für Custom-ERP-Konnektor typisch 3-5 Tage zusätzlich.

Was passiert mit Microsoft Sustainability Manager?

Microsoft Cloud for Sustainability ist eine separate Add-on-Lösung mit eigenem Datenmodell. Sinnvoll bei größeren Konzernen mit etablierter ESG-Organisation. Bei Mittelständlern ist die Eigenbau-Lösung in Fabric typisch günstiger und flexibler. Wir können beides — empfehlen für Mittelstand den Fabric-Eigenbau.

Wie verhält sich die Pipeline bei akquiseinheiten und Werks-Verkäufen?

Wir bauen die Pipeline mit klarer Werks-/Standort-Granularität als Schlüssel. Bei Akquise wird ein neues Werk aufgenommen (typisch 1-2 Tage Engineering), bei Verkauf wird das Werk inaktiv geschaltet (Berechnungen für historische Berichtsjahre bleiben unverändert). Akquise und Verkauf brauchen je eine Pipeline-Anpassung, sind aber strukturell unproblematisch.

Nächster Schritt

Wenn euer Industrie-Mittelständler 2026 oder 2027 CSRD-pflichtig wird und das ESG-Reporting noch über Excel-Mappen läuft: Wir machen einen 60-Minuten-Diskussions-Call mit dir und idealerweise dem ESG-Verantwortlichen plus IT-Engineering-Lead. Du beschreibst eure Datenlage und die CSRD-Pflicht-Welle, wir skizzieren den 6-Wochen-Sprint mit Festpreis.

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