Primärdaten vs. Sekundärdaten in Product Carbon Footprints: Was ist der Unterschied?

15. SEPTEMBER 2026

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Einleitung

Wenn dieselbe Stückliste an zwei verschiedene Nachhaltigkeitsteams geht, können sie für dasselbe Produkt unterschiedliche Product-Carbon-Footprint-Ergebnisse erzeugen, wenn sie unterschiedliche Datenquellen, Annahmen oder Berechnungswahlen verwenden. Das Produkt und der Fertigungsprozess können identisch sein. Was sich ändert, ist die Datengrundlage der Berechnung: ob das Team Primärdaten verwendet, die für die Prozesse im Lebenszyklus des Produkts spezifisch sind, oder Sekundärdaten aus Quellen wie Ökobilanzdatenbanken, Branchendurchschnitten oder Proxy-Datensätzen.

Das ist kein kleines technisches Detail. In einem Product Carbon Footprint (PCF) können Qualität und Repräsentativität der zugrunde liegenden Daten einen erheblichen Einfluss auf das Ergebnis haben. Den Unterschied zwischen Primär- und Sekundärdaten zu verstehen und zu wissen, wann welche Daten geeignet sind, hilft Nachhaltigkeits-, ESG- und Beschaffungsteams, fundiertere PCF-Datenentscheidungen zu treffen.

Dieser Blog erklärt, was Primär- und Sekundärdaten im PCF-Kontext bedeuten, wo jede Art eingesetzt werden kann und wie geeignete Daten für die Prozesse in Ihrem Product Carbon Footprint ausgewählt werden.

Was sind Primärdaten in einem Product Carbon Footprint?

Primärdaten sind Daten, die aus spezifischen Prozessen im Lebenszyklus des betrachteten Produkts erhoben werden. Sie können Prozessaktivitätsdaten oder direkte Emissionsdaten umfassen und dürfen nach dem GHG Protocol Product Standard gemessen oder modelliert werden, solange das Ergebnis für den bewerteten Prozess spezifisch ist. ISO 14067 definiert Primärdaten spezifischer auf Basis direkter Messung oder von Berechnungen, die auf direkten Messungen beruhen.

In einem PCF können Primärdaten Folgendes umfassen:

Strom- oder Brennstoffverbrauch für einen spezifischen Fertigungsprozess oder Standort
Materialmengen, die in einem spezifischen Produktionsprozess verwendet werden, basierend auf Produktions- oder Prozessaufzeichnungen
Lieferantenseitig gemeldete Prozess- oder Emissionsdaten, die für das relevante Produkt, die Komponente, den Prozess oder die Anlage spezifisch sind
Transportdistanzen, Transportarten und andere Aktivitätsdaten, die für die tatsächlichen Transportprozesse des Produkts spezifisch sind
Abfall- und Ausschussmengen, die für den relevanten Produktionsprozess erfasst wurden

ISO 14067 definiert Primärdaten als einen quantifizierten Wert eines Prozesses oder einer Aktivität, der aus direkter Messung oder einer Berechnung auf Basis direkter Messungen stammt. Der GHG Protocol Product Life Cycle Accounting and Reporting Standard definiert Primärdaten als Daten, die aus spezifischen Prozessen im Lebenszyklus des betrachteten Produkts erhoben werden, und verlangt Primärdaten für Prozesse unter Eigentum oder Kontrolle des berichtenden Unternehmens.

Der wesentliche Vorteil von Primärdaten ist ihre Prozessspezifität. Der Nachteil ist der Zeit- und Ressourcenaufwand, um sie anzufordern, zu erheben, zu bewerten und zu pflegen. Wenn Primärdaten von Lieferanten oder anderen Wertschöpfungspartnern stammen, kann auch deren Mitwirkung erforderlich sein.

Was sind Sekundärdaten in einem Product Carbon Footprint?

Sekundärdaten sind Daten, die nicht für die Prozesse im Lebenszyklus des betrachteten Produkts spezifisch sind. Sie können aus Ökobilanzdatenbanken, Branchendurchschnitten, amtlichen Statistiken, veröffentlichter Literatur, Finanzdaten, Proxy-Daten und anderen generischen Quellen stammen. Diese Daten können für Prozesse verwendet werden, bei denen geeignete Primärdaten nicht verfügbar oder ungeeignet sind, vorbehaltlich der Anforderungen des geltenden Bilanzierungsstandards.

Häufige Quellen für Sekundärdaten in der PCF-Arbeit sind Ökobilanz-Inventardatenbanken, nationale Emissionsfaktor-Publikationen und Datensätze von Industrieverbänden. Nach der GHG-Protocol-Leitlinie umfassen Sekundärdaten Branchendurchschnittsdaten, Finanzdaten, Proxy-Daten und andere generische Daten. Proxy-Daten können Informationen aus einer ähnlichen Aktivität nutzen, um Emissionen der bewerteten Aktivität zu schätzen.

ISO 14067 erkennt auch Sekundärdaten aus Quellen wie Datenbanken, veröffentlichter Literatur, Standard-Emissionsfaktoren aus nationalen Inventaren, berechneten Daten, Schätzungen und anderen repräsentativen Daten an, die von zuständigen Stellen validiert wurden. Sie umfasst auch Daten aus Proxy-Prozessen oder Schätzungen innerhalb der weiteren Definition von Sekundärdaten.

Sekundärdaten sind nicht automatisch von geringer Qualität. Der entscheidende Unterschied ist, dass sie nicht für die Prozesse im Lebenszyklus des betrachteten Produkts spezifisch sind. Je nach Quelle können sie einen Branchendurchschnitt, einen regionalen Faktor, einen Proxy-Prozess oder eine andere nicht-prozessspezifische Schätzung darstellen.

Ein Vorteil von Sekundärdaten ist die Verfügbarkeit. Sie können Teams helfen, einen PCF zu erstellen, wenn lieferanten- oder prozessspezifische Daten fehlen. Sekundärdaten können eine geringere Prozessspezifität oder Repräsentativität haben als geeignete Primärdaten, obwohl hochwertige Sekundärdaten manchmal vorzuziehen sind gegenüber Primärdaten geringerer Qualität.

Primärdaten vs. Sekundärdaten: Vergleich nebeneinander

Faktor	Primärdaten	Sekundärdaten
Quelle	Daten, die für einen Prozess im Lebenszyklus des betrachteten Produkts spezifisch sind, gewonnen durch Messung, Berechnung, Modellierung oder andere prozessspezifische Aufzeichnungen, im Einklang mit der Definition von Primärdaten des geltenden Standards	Daten, die nicht für die Prozesse im Lebenszyklus des betrachteten Produkts spezifisch sind, etwa Ökobilanzdatenbanken, Branchendurchschnitte, veröffentlichte Literatur, Finanzdaten oder Proxy-Daten
Spezifität	Spezifisch für den relevanten Prozess oder die relevante Aktivität im Produktlebenszyklus	Repräsentiert eine breitere, regionale, branchendurchschnittliche, Proxy- oder anderweitig nicht-prozessspezifische Quelle
Erhebungsaufwand	Kann Zeit und Ressourcen erfordern, um sie zu erheben, zu bewerten, zu pflegen und von Lieferanten oder anderen Wertschöpfungspartnern zu erhalten	Oft leichter verfügbar, erfordert aber weiterhin eine angemessene Quellenauswahl und Datenqualitätsbewertung
Repräsentativität	Kann die im Produktlebenszyklus enthaltenen Prozesse besser abbilden, wenn die Daten geeignet und hinreichend vollständig sind	Kann eine geringere Spezifität für das bewertete Produkt oder den bewerteten Prozess haben, abhängig von der Quelle und ihrer technologischen, geografischen und zeitlichen Repräsentativität
Typischer Anwendungsfall	Prozesse unter Eigentum oder Kontrolle des berichtenden Unternehmens sowie relevante Lieferanten- oder Wertschöpfungsprozesse, für die prozessspezifische Daten verfügbar sind	Prozesse, bei denen geeignete Primärdaten nicht verfügbar oder ungeeignet sind, einschließlich Situationen, in denen Datenbanken, Proxy-Daten oder andere repräsentative Sekundärquellen angemessen sind
Vorgaben der Standards	Der GHG Protocol Product Life Cycle Accounting and Reporting Standard verlangt Primärdaten für Prozesse unter Eigentum oder Kontrolle des berichtenden Unternehmens. ISO 14067 definiert Primärdaten auf Basis prozess- oder aktivitätsspezifischer Messungen oder Berechnungen auf Basis direkter Messungen	Beide Rahmenwerke erlauben die Nutzung von Sekundärdaten, vorbehaltlich ihrer jeweiligen Anforderungen an Datenqualität, Repräsentativität und angemessene Anwendung
Rückverfolgbarkeit	Kann auf prozessspezifische Aufzeichnungen, Messungen, Berechnungen oder lieferantenseitig bereitgestellte Informationen zurückgeführt werden	Kann auf die relevante Datenbank, Publikation, Emissionsfaktorquelle, den Proxy, die Schätzung oder eine andere dokumentierte Quelle zurückgeführt werden

Warum die Datenquelle Ihr PCF-Ergebnis verändert

Qualität und Repräsentativität der in einem Product Carbon Footprint verwendeten Daten können das PCF-Ergebnis beeinflussen. Wenn ein lieferantenspezifischer Emissionsfaktor oder ein prozessspezifischer Datensatz durch einen breiteren Branchendurchschnitt ersetzt wird, kann sich das berechnete Ergebnis ändern, selbst wenn sich das physische Produkt nicht geändert hat.

Das ist aus drei praktischen Gründen relevant.

Vergleichbarkeit

Wenn ein Produkt in Ihrem Portfolio mit detaillierten primären Lieferantendaten berechnet wird, während ein anderes stärker auf generische Sekundärdaten angewiesen ist, können Unterschiede in Datenqualität und Repräsentativität den Vergleich der beiden PCF-Ergebnisse erschweren. Ein Unterschied im berichteten Footprint kann Unterschiede in den zugrunde liegenden Daten ebenso widerspiegeln wie Unterschiede in den Produkten oder Prozessen selbst.

Belastbarkeit

Ein PCF sollte Datenquellen, Datensätze, Annahmen und methodische Entscheidungen klar dokumentieren, damit Kunden, Prüfer oder Assurance-Anbieter nachvollziehen können, wie das Ergebnis berechnet wurde. Ein PCF, der durch geeignete Primärdaten und dokumentierte Aufzeichnungen gestützt ist, kann eine bessere Rückverfolgbarkeit zu den Prozessen, Aktivitäten oder Lieferanteninformationen herstellen, die in die Berechnung eingeflossen sind.

Entscheidungsfindung

Wenn das Ziel darin besteht, zu identifizieren, wo Emissionen reduziert werden können, können Sekundärdaten helfen, potenzielle Hotspots zu erkennen und Bereiche für weitere Untersuchungen zu priorisieren. Primärdaten können dann prozess- oder lieferantenspezifischere Informationen liefern, um Entscheidungen darüber zu stützen, wo Reduktionsmaßnahmen den größten Effekt haben können.

Wann Primärdaten und wann Sekundärdaten verwenden

Keine der beiden Datenarten ist grundsätzlich „besser“. Die geeignete Wahl hängt vom bewerteten Prozess, von Verfügbarkeit und Qualität der Daten, vom Beitrag zum Footprint und vom Aufwand ab, spezifischere Prozessinformationen zu beschaffen.

Primärdaten verwenden, wenn:

Der Prozess einen wesentlichen Beitrag zum Product Footprint leistet und spezifischere Daten die Bewertung materiell verbessern könnten
Sie den Prozess besitzen oder kontrollieren, etwa Strom- oder Brennstoffeinsatz in der eigenen Fertigung
Ein Lieferant oder anderer Wertschöpfungspartner Daten bereitstellen kann, die für das relevante Produkt, die Komponente, den Prozess oder die Anlage spezifisch sind
Die Daten Reduktionsentscheidungen, Lieferantenengagement, Kundenanfragen oder andere Anwendungen unterstützen sollen, bei denen eine starke Rückverfolgbarkeit auf Prozessebene wichtig ist

Sekundärdaten verwenden, wenn:

Geeignete Primärdaten nicht verfügbar, nicht zugänglich, ungeeignet oder nicht praktikabel zu erheben sind, soweit die geltenden Bilanzierungsanforderungen die Nutzung von Sekundärdaten zulassen
Der Prozess nur einen relativ kleinen Beitrag leistet und die Erhebung spezifischerer Daten für den vorgesehenen Verwendungszweck des PCF nur begrenzten zusätzlichen Nutzen hätte
Sie eine erste Screening-Bewertung durchführen, um potenzielle Hotspots zu identifizieren, bevor Sie in detailliertere Datenerhebung investieren
Ein geeigneter Sekundärdatensatz eine angemessene technologische, geografische und zeitliche Repräsentativität für den bewerteten Prozess aufweist

Der GHG Protocol Product Standard verlangt Primärdaten für Prozesse unter Eigentum oder Kontrolle des berichtenden Unternehmens. Für andere Prozesse sollten Unternehmen geeignete, hinreichend hochwertige Daten auf Basis von Verfügbarkeit, Datenqualität, Repräsentativität und Zweck der Bewertung auswählen. In der Praxis können PCFs daher Primär- und Sekundärdaten über den Produktlebenszyklus kombinieren.

Wie Primär- und Sekundärdaten in einem hybriden PCF zusammenwirken

Viele Product Carbon Footprints kombinieren Primär- und Sekundärdaten: prozessspezifische Informationen, wo sie verfügbar und geeignet sind, und Sekundärdaten für Prozesse, bei denen geeignete Primärdaten nicht verfügbar oder ungeeignet sind, vorbehaltlich der Anforderungen des geltenden Bilanzierungsstandards.

Ein typischer hybrider PCF für ein gefertigtes Produkt könnte so aussehen:

Rohstoffgewinnung und frühe Verarbeitung : Sekundärdaten können verwendet werden, wenn lieferanten- oder prozessspezifische Daten fehlen, wobei der Datensatz nach angemessener technologischer, geografischer und zeitlicher Repräsentativität ausgewählt wird.
Komponentenfertigung bei einem bekannten Lieferanten : Primärdaten können verwendet werden, wenn der Lieferant Daten bereitstellt, die für das relevante Produkt, die Komponente, den Prozess oder die Anlage spezifisch sind.
Eigene Montage oder Produktionsenergie : Primäre Aktivitätsdaten können für Strom, Brennstoff und anderen relevanten Energieverbrauch der Prozesse unter Ihrer Kontrolle verwendet werden.
Verpackungsmaterialien : Primärdaten können für produkt- oder prozessspezifische Verpackungsmengen verwendet werden, wo sie verfügbar sind, während für andere erforderliche Daten geeignete Sekundärquellen genutzt werden können.
Ausgangstransport : Primäre Transportaktivitätsdaten können verwendet werden, wenn spezifische Versand- oder Logistikinformationen vorliegen. Geeignete sekundäre Transportdaten können genutzt werden, wenn prozessspezifische Informationen fehlen.
End-of-Life-Behandlung : Sekundärdaten können angemessen sein, wenn produktspezifische Entsorgungs- oder Verwertungsinformationen fehlen, unter Verwendung geeigneter regionaler oder behandlungsspezifischer Datensätze.

Ziel ist es, für jeden Prozess geeignete Daten zu verwenden und die Spezifität dort zu verbessern, wo das einen sinnvollen Mehrwert bringt. Prozesse unter Eigentum oder Kontrolle des berichtenden Unternehmens sind besonders wichtig, weil der GHG Protocol Product Life Cycle Accounting and Reporting Standard dafür Primärdaten verlangt.

Häufige Fehler bei der Auswahl von PCF-Daten

Alle Sekundärdaten als gleichermaßen akzeptabel behandeln : Nicht alle Sekundärdatensätze haben dieselbe Qualität oder Repräsentativität. Prüfen Sie vor der Nutzung die technologische, geografische und zeitliche Relevanz, die Systemgrenzen und die Methodik der Quelle.
Primärdaten für Prozesse mit begrenzter Wirkung jagen : Wochen damit zu verbringen, hochdetaillierte Daten für einen Prozess zu erheben, der nur einen kleinen Anteil am Gesamtfootprint hat, ist möglicherweise nicht der beste Ressourceneinsatz. Datenerhebungsprioritäten sollten den Beitrag des Prozesses zum Footprint, den vorgesehenen Verwendungszweck des PCF und den potenziellen Nutzen spezifischerer Daten berücksichtigen.
Nicht nachverfolgen, welche Daten wo verwendet wurden : Ohne eine klare Aufzeichnung von Datenquelle, Datentyp, abgedecktem Prozess und relevanten Annahmen wird es deutlich schwieriger, den PCF später zu erklären, zu reproduzieren oder zu aktualisieren. Es wird auch schwieriger zu erkennen, wo bessere Daten den größten Nutzen bringen könnten.
Überlappende Systemgrenzen und Doppelzählung : Doppelzählung kann entstehen, wenn zwei Datensätze oder Berechnungen überlappende Anteile desselben vorgelagerten Prozesses enthalten. Bevor Datenquellen kombiniert werden, sollten Teams prüfen, was jeder Datensatz enthält und ob seine Systemgrenze mit dem Rest des PCF kompatibel ist.
Sekundärdaten als einmalige Lösung annehmen : Sekundärdatensätze und Emissionsfaktoren können im Zeitverlauf aktualisiert werden. Teams sollten Alter, Anwendbarkeit und fortgesetzte Repräsentativität der Daten prüfen, statt anzunehmen, dass ein einmal ausgewählter Datensatz unbegrenzt geeignet bleibt.
Dokumentation von Quelle und Version überspringen : Erfassen Sie die Datenbank oder Publikation, den Datensatz oder Emissionsfaktor, Version oder Veröffentlichungsdatum, Systemgrenze und relevante Annahmen. Ein allgemeiner Verweis auf „Industriedaten“ reicht für eine zuverlässige Rückverfolgbarkeit selten aus.

Wie Sie für jeden Produktteil den Datentyp festlegen

Ein praktischer Weg ist, jedes relevante Material, jeden Prozess und jede Aktivität anhand von drei Fragen zu bewerten.

Wie stark trägt dieser Prozess zum Gesamtfootprint bei?

Wenn ein Prozess nur einen relativ kleinen Beitrag leistet, kann die Nutzung geeigneter Sekundärdaten dem Zweck der Bewertung angemessen sein. Wenn er einen wesentlichen Beitrag leistet, kann die Beschaffung spezifischerer Primärdaten einen größeren Nutzen bringen.

Können geeignete Primärdaten realistisch erhoben werden?

Einige Prozesse, insbesondere mehrere Stufen vorgelagert, können schwierig für prozessspezifische Daten sein. Andere Daten, etwa der Energieverbrauch der eigenen Fertigung oder Prozessinformationen eines engagierten Lieferanten, können leichter zugänglich sein.

Wofür werden die Daten verwendet?

Eine erste Screening-Bewertung kann geeignete Sekundärdaten nutzen, um potenzielle Hotspots zu identifizieren. Ein PCF, der Reduktionsentscheidungen, Lieferantenengagement, Kundenanfragen oder externe Berichterstattung unterstützen soll, kann von stärkeren Prozessdaten und besserer Rückverfolgbarkeit profitieren, abhängig vom vorgesehenen Verwendungszweck und den geltenden Anforderungen.

Diese Fragen über die in einem PCF enthaltenen Materialien, Prozesse und Aktivitäten anzuwenden, macht die Entscheidung Primär- versus Sekundärdaten zu einer praktischen Datenmanagementaufgabe. Sie zeigt auch, wo eine bessere Datenqualität den größten Nutzen haben könnte.

Fazit

Primär- und Sekundärdaten sind keine konkurrierenden Optionen. Es sind unterschiedliche Datentypen, die über einen Product Carbon Footprint hinweg gemeinsam genutzt werden können.

Primärdaten können eine höhere Prozessspezifität bieten, wo geeignete Daten verfügbar sind, insbesondere für Prozesse unter Ihrer Kontrolle und relevante Lieferanten- oder Wertschöpfungsprozesse. Sekundärdaten können eine nützliche Abdeckung bieten, wo geeignete Primärdaten nicht verfügbar, ungeeignet oder schwer zu erheben sind, vorbehaltlich der Anforderungen des geltenden Bilanzierungsstandards.

Das Ziel ist nicht, Primärdaten für jeden Prozess zu erheben. Es ist, für jeden Teil des Produktlebenszyklus geeignete Daten zu verwenden und dabei Datenqualität, Repräsentativität, Verfügbarkeit und den vorgesehenen Verwendungszweck des PCF zu berücksichtigen.

Eine starke PCF-Datenstrategie identifiziert, wo spezifischere Daten die Bewertung materiell verbessern können, dokumentiert die verwendeten Quellen und konzentriert die Datenerhebung dort, wo sie den größten Nutzen bringt.

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