ESG数据整合是指将环境(Environmental)、社会(Social)和治理(Governance)三个维度的非财务数据，通过系统化的方法进行收集、清洗、标准化和关联分析的过程。这一过程旨在将分散在不同来源、格式和标准的ESG信息转化为具有可比性和可操作性的结构化数据，为投资决策、企业管理和政策制定提供可靠依据。ESG数据整合面临的主要挑战包括数据来源的碎片化、披露标准的不统一以及定性指标的量化困难，需要借助人工智能、自然语言处理等技术实现高效处理。
在实践层面，ESG数据整合已成为资管机构构建投资组合、企业开展可持续发展报告的基础环节。国际组织如全球报告倡议组织(GRI)和可持续发展会计准则委员会(SASB)提供的框架，为数据整合提供了方法论支持。领先的ESG评级机构通过自主研发的数据整合平台，将企业披露、政府统计、卫星遥感等多元数据融合为标准化评分。随着欧盟《可持续金融披露条例》(SFDR)等法规的实施，ESG数据整合正从自愿性实践转向合规性要求，推动着行业技术标准的演进。