ESG与大数据的结合，是指将环境（Environmental）、社会（Social）和公司治理（Governance）领域的非结构化或半结构化数据，通过大数据技术进行采集、清洗、整合与分析，从而形成可量化、可追踪的决策支持体系。这种结合突破了传统ESG评估中数据碎片化与滞后性的局限，使企业能够实时监测ESG绩效、识别潜在风险，并为利益相关方提供更透明的信息披露。大数据技术的介入，尤其是自然语言处理（NLP）和机器学习算法，使得海量的企业年报、社交媒体舆情、卫星遥感图像等多元数据源得以转化为结构化的ESG指标。
在实际应用中，ESG与大数据的融合已催生出多个创新场景。例如，通过分析供应链企业的能源消耗与碳排放数据，可构建动态的ESG评级模型；利用卫星图像识别森林覆盖变化，能实时监控生物多样性保护承诺的履行情况；而基于舆情大数据的情绪分析，则可预警企业社会责任危机。当前，全球领先的ESG评级机构如MSCI和Sustainalytics均已将大数据分析纳入方法论，中国本土的「华证ESG评级体系」亦开始整合企业用水用电等物联网数据。这一趋势标志着ESG评估正从静态报告向动态智能决策转型。