Transformace k udržitelnému rozvoji je proces velmi náročný na tvorbu a efektivní využívání vhodných forem informací. Získávání, transformování, přenášení a využívání nejrůznějších informací na všech úrovních rozhodování, v nejrůznějších oblastech a formách je typickým rysem současného společenského vývoje a vůbec základem úspěšného přechodu k udržitelnému rozvoji. Význam informací byl uznán i v hlavním programovém dokumentu konference v Riu de Janeiro, v Agendě 21, v níž je otázce informací věnována kapitola 40. Zaměřuje se především na informace kvantitativního charakteru, které by měly přinést spolehlivé měřítko, jak se postupuje v předpokládaném směru a zda postup odpovídá koncepcím udržitelnosti. V paragrafu 40.4 Agendy 21 se píše: „Všeobecně používané indikátory, jako je například hrubý národní produkt nebo údaje o jednotlivých přírodních zdrojích či míře znečištění, neindikují dostatečně jasně, do jaké míry je nastoupena cesta směrem k trvalé udržitelnosti. Nepoužívá se metod, které by hodnotily interakce mezi rozvojem v jednotlivých sektorech, jako je životní prostředí, růst populace, sociální a ekonomické otázky. Tyto metody zatím nejsou k dispozici. Je třeba vytvořit indikátory udržitelného rozvoje tak, aby se postupně vytvořila pevná základna pro rozhodovací procesy na všech úrovních a aby se tak přispělo k dosažení udržitelnosti integrovaných systémů životního prostředí a rozvoje“.
Hned v úvodu je zapotřebí vyjasnit pojmy data a informace; ty se v praxi často zaměňují nebo slučují. Pro efektivní komunikaci především mezi odborníky je třeba tyto různé pojmy odlišit a pokusit se vymezit jejich vztah. Data (jednotné číslo datum, lze i údaj, přestože pojem údaj je často používán jako obecný výraz pro data i informace) jsou většinou chápána jako statická fakta, časově nezávislá. Odrážejí stav reality v určitém okamžiku, a proto je nelze měnit. Lze pouze získávat nová data o realitě v jiném časovém okamžiku. Smyslem zpracovaní dat je vytvoření informace. Informace je význam přisouzený datům. Je to to, co vyplývá z analýz, zpracování a prezentace dat v takové formě, která bude vhodná pro rozhodovací proces. Podle těchto definic lze na data pohlížet jako na od přírody objektivní reprezentanty lidí, objektů, událostí a pojmů. Naopak informace je subjektivní a existuje jenom ve vztahu k příjemci-uživateli.
V určitých fázích rozhodovacího procesu – zejména při získávání společenského uznání danému problému a zjišťování účinnosti přijatých opatření – jsou nejvhodnějším informačním nástrojem indikátory. Pomocí indikátorů lze jednoduše a srozumitelně prezentovat např. i laické veřejnosti i složité komplexní jevy bez užití náročných statistických metod či popisů vazeb a vzájemných souvislostí.
Indikátory jsou výsledkem zpracování a určité interpretace primárních dat (je to druh informace). Nemají smysl samy o sobě, ale v širších souvislostech - jsou zaměřeny určitým směrem, něco ukazují. V současných přístupech k vytváření (a také hodnocení) indikátorů lze rozlišit dva hlavní směry
-
klíčové (titulkové, „headline“) indikátory
-
agregované indikátory.
Tyto indikátory musí mít jasný vztah ke všem rozměrům udržitelného rozvoje. Velký počet témat vztahujících se k udržitelnosti rozvoje však způsobuje, že je obtížné trvale zaujmout pozornost médií, politiků i široké veřejnosti. To je důvodem snahy o výběr klíčových indikátorů. Jejich smyslem je poskytnout jednoduchou a jasnou informaci o vybraných klíčových faktorech. Příkladem v sociální oblasti může být míra nezaměstnanosti, v environmentální oblasti emise skleníkových plynů na obyvatele. Obtížné bývá souhrnné hodnocení, neboť jednotlivé indikátory mohou vykytovat pozitivní i negativní hodnoty nebo trendy. Příkladem může být 
soubor indikátorů udržitelného rozvoje vydaný Komisí OSN pro udržitelný rozvoj. V souboru je přibližně 58 indikátorů (původně 134), které jsou uspořádány podle rámce “hnací síly – zátěž - stav – dopad - odpověď”.
Jiným typem jsou agregované indikátory, které integrují do jediného údaje řadu skutečností s cílem poskytnout celkový obraz. Příkladem je v ekonomické oblasti Hrubý domácí produkt, v environmentální oblasti nedávno publikovaný Index environmentální udržitelnosti (Environmental Sustainability Index, World Economic Forum, Davos 2001). Zatímco u souborů klíčových indikátorů jde především o správnou selekci indikátorů, které jsou „atraktivní“ pro politiky i veřejnost a jsou dostatečně reprezentativní (vysoko korelují s dalšími jevy), agregované indikátory musí mít jednak „správný“ výběr proměnných, jednak musí být založeny na správném agregačním algoritmu (pro sloučení dílčích dat či indikátorů).
Požadavky na indikátory
Mají-li být indikátory skutečně použitelné, musí splňovat řadu kritérií. Mezi ně patří:
-
Významnost. Indikátory musí být významné v dané souvislosti. Mluvíme o životním prostředí a udržitelném rozvoji a z tohoto hlediska může mít význam velké množství údajů. Tím důležitější je si vždy položit otázku, jaký význam sledování daných dat nebo konstruování daných indikátorů může mít. Tento význam může být buď specifický pro danou složku prostředí či jiný daný jev, jako je například stav ovzduší, nebo může mít význam v širokém kontextu udržitelného rozvoje a celkového rozvoje společnosti
-
Správnost. Indikátory musí být správné, přičemž správnost nutno definovat nejméně ve dvou rovinách: koncept (paradigma, teorie) i metodika, které indikátor používá, musí být správné z vědeckého hlediska. Např. v případě hodnocení biodiverzity je třeba zdůvodnit, zda měřit velikost chráněných území, počet ohrožených nebo počet všech druhů apod., a jak správně metodicky monitoring provádět. Obdobně, pro hodnocení dopadů znečištěného ovzduší na lidské zdraví musí odborníci stanovit koncentrace jak velkých prachových částic měřit (PM1; PM2,5; PM10 ?), a dále jak je měřit (v jakých intervalech, jakými přístroji, s jakou chybou apod.).
-
Indikátory nesmí být zatíženy významnějšími chybami. Chyby přitom vznikají ve všech fázích získávání a zpracování dat, počínaje nesprávným odběrem vzorků, jejich poškozením při uchovávání, nesprávnými analýzami či měřením a nesprávnými postupy při zpracování dat konče. Žádná data nejsou naprosto správná, vždycky musíme počítat s nějakou chybou, i když často malou. V oblasti údajů o životním prostředí se naopak obvykle setkáváme s chybami velmi značnými.
Reprezentativnost. Musí být zřejmé, jaký předmět nebo jev daný indikátor nebo určitá data reprezentují. Musí být zvoleno vhodné geografické měřítko, případně vhodné časové rozložení měření či odebírání vzorků, jejichž analýzy jsou podkladem pro indikátory. Jestliže je například předmětem zájmu kvalita vody v nějaké řece, musí být jasné, kde a kdy se vzorky mají odebírat. Stejně tak je důležité, která měření a například které analýzy se mají provádět
-
Jedinečnost. Získané údaje mají být jedinečné, nemají být redundantní, opakované, dublovat nějaké již existující informace. Každý indikátor má mít svou specifičnost a originalitu a nesmí opakovat to, co již je známo odjinud
Měřitelnost, možnost získání dat. Získávání podkladových údajů musí být technicky možné. Technická stránka měření a odebírání vzorků je jednou z klíčových záležitostí, které je nutno věnovat pozornost při konstrukci monitorovacích systémů a plánování měřicích programů. Pokud jde o indikátory získávané ze statistických údajů, je samozřejmým požadavkem, aby tato data vůbec existovala nebo je bylo možno snadno získat
-
Náklady a užitek. Pořízení, zpracování a poskytování jakýchkoliv informací stojí vždycky nějaké náklady. Pořizování dat, provoz monitorovacích systémů a provoz informačních systémů je obvykle záležitostí velmi nákladnou. V mnoha případech se tyto náklady nesrovnávají s užitky, které informační systémy, data nebo indikátory poskytují. Požadavek na úměrnost nákladů a užitků je jeden ze základních, ale často přehlížených
-
Minimalizace negativních účinků na prostředí. Při vzorkování a měření může někdy docházet k poškozování, a dokonce až ke zničení pozorovaného jevu
-
Spolehlivost. Data musí být prověřována co do své spolehlivosti, potvrzována několika nezávislými měřeními, případně výsledky získanými zásadně různými metodami. Kontrola a zajištění kvality dat je celým důležitým oborem
-
Srovnatelnost. Většina postupů měření, vzorkování, statistických šetření a podobně je mezinárodně standardizována. Tato standardizace, často daná mezinárodně uznávanými normami, zaručuje srovnatelnost dat v mezinárodním měřítku a v dlouhém časovém období. Předpokladem pro srovnatelnost je ovšem správnost a spolehlivost údajů
-
Průhlednost. Postup získávání dat a indikátorů musí být transparentní. Musí být jasné, jaké metody byly použity, jak se prováděly výpočty a podobně. Dokonalá průhlednost získání údajů a indikátorů může do velké míry zajistit jejich věrohodnost, i když správnost dat, jejich spolehlivost ani srovnatelnost není na příliš vysoké úrovni z různých důvodů. Jestliže však je dobře znám postup, jakým byla data získána, mohou být tyto údaje alespoň omezeně užitečné a použitelné
-
Pochopitelnost. Veškerá data i indikátory předpokládají vždy nějakého uživatele, nějakého zájemce. Předpokladem jakéhokoliv využití údajů je jejich jasná pochopitelnost, jednoznačnost, srozumitelná prezentace
-
Výpovědní schopnost. Žádná data a tím méně indikátory nemají smysl samy o sobě, nýbrž jen v určitém kontextu, v určitých souvislostech. O něčem vypovídají, je možno je určitým způsobem interpretovat. Možnost interpretace je důležitým kritériem při posuzování jakýchkoliv dat a zejména indikátorů
-
Načasování. Data a indikátory mají jen výjimečně nadčasový význam. Většinou je velmi důležité, aby byly k dispozici ve správný čas. Často to znamená co nejrychleji, co nejdříve (dokonce je možno získávat informace v reálném čase, on-line
-
Využitelnost. Smyslem jakýchkoliv informací - a to se týká dat a indikátorů v plné míře - nejsou tyto informace samy o sobě, nýbrž jejich užití. Informace jsou určitým zbožím, které má cenu jedině tehdy, je-li o ně zájem. Ačkoliv je toto hledisko velmi základní a klíčové, nemělo by svádět k jednostranným interpretacím. Některá data a informace mohou totiž získat na významu až po určité době, například jestliže jsou k dispozici dlouhé časové řady, nebo při dostatečném množství dat pokrývajících širokou geografickou oblast. Posouzení možností využití dat by se mělo dít v poměrně širokém časovém, geografickém i věcném kontextu.
