ESG与可持续发展数据分析是指在环境(Environmental)、社会(Social)和治理(Governance)三大维度下，运用定量与定性相结合的方法，对企业在可持续发展领域的表现进行系统化测量、评估与解读的专业分析方法。该方法通过整合非财务数据与财务数据，建立可量化的指标体系，揭示企业长期价值创造能力与风险管理水平之间的内在关联，其核心在于将传统商业分析框架扩展至更广泛的社会环境影响评估范畴。
在实践层面，ESG数据分析已形成包括碳足迹计算、供应链人权审计、董事会多元化评估等成熟工具包，并逐步发展出自然语言处理、卫星遥感等技术创新应用。国际组织如GRI、SASB提供的标准框架，为数据可比性提供了基础，而机器学习技术的引入则显著提升了海量ESG报告的文本分析效率。当前领先机构已能通过动态数据建模，预测气候政策变化对企业估值的潜在影响，或将社区关系指标转化为信用评级参数。
值得关注的学术文献包括《Journal of Sustainable Finance & Investment》2022年刊载的《Big data analytics in ESG performance measurement》，该研究详细探讨了人工智能在ESG数据清洗中的应用突破。在实际业务中，彭博终端、MSCI ESG Ratings等专业工具已实现将分析结果直接嵌入投资决策流程，标志着该领域从理论研究向产业化落地的重要转变。