Kennisbank

Където една и съща точка от данни се среща при няколко бизнес единици","tekct":"placeholder"} Ето правилния отговор: {"titel":"Една точка от данни, множество бизнес единици: какво следва","meta":"Една и съща точка от данни се появява при няколко бизнес единици. Как я откриваш и записваш в регистър, който е верен.","kop":"Където една и съща точка от данни се среща при няколко бизнес единици

Организация с множество бизнес единици често отчита едни и същи данни за устойчивост няколко пъти, без някой да го забелязва. Енергийното потребление на дадено обект се съдържа в Excel-файл на фасилити мениджъра, в инструмент за отчитане на бизнес единицата и в агрегационна таблица на групата. Три места, три възможно различни числа, и никой, който може да каже със сигурност кое е правилното.

Това не е изключение. Това е нормалното състояние на данните за устойчивост в организация, която е израснала по бизнес единици, където всяко звено е изградило собствени системи, определения и таблици преди отчетността да стане общ въпрос.

Какво решава регистър на точки от данни тук

Регистър на точки от данни фиксира за всяка точка от данни: какво е тя, откъде идва, кой е собственикът и какви правила за качество се прилагат към нея. При организация с множество бизнес единици това означава, че не само регистрирате, че съществува точка от данни „енергийно потребление“, но и къде тази точка от данни се записва за всяка бизнес единица, в каква система, от кого и с каква дефиниция.

Щом това е поставено едно до друго, става видимо дали бизнес единиците измерват едно и същото. Често се оказва, че една единица регистрира потреблението в kWh, а друга в преизчислена стойност на CO2, или че обхватът на „енергийно потребление“ при една единица включва само електричество, а при друга и газ. Точката от данни се казва еднакво, но по съдържание не е сравнима. Тази разлика не се намира с поглед в отчет. Тя се намира като поставите източника, дефиницията и собственика за всяка единица едно до друго.

Как такова съвпадение стига до регистъра

Регистърът не се попълва сам. Някой трябва да пита за всяка бизнес единица кои точки от данни се записват, в каква система и на базата на какъв източник. Това е инвентаризационна работа: обръщане към собственика на всяка система, връщане на произхода на всяко число до първоначалния запис, и записване на това, което откриете, дори ако е неясно или несъответстващо.

Начинът, по който структурирате тази инвентаризация, определя дали съвпадението стане видимо или остане скрито. Подход по бизнес единица, поотделно една от друга, дава пет регистри, които не могат да се сравнят. Подход по точка от данни, през всички единици, дава прегледа, от който имате нужда. Как да настроите това, е описано в как съставяте регистър на точки от данни при множество бизнес единици. Става дума за структура, която показва дублирането, вместо самата структура да го поддържа скрито.

Кога можете да кажете, че е правилно

Регистър на точки от данни не е завършен само защото има списък с точки от данни. Той е завършен, когато всяка точка от данни има източник, който може да бъде проследен, собственик, който поема отговорност, и записана дефиниция, която може да се сравни с други бизнес единици. Без това можете да видите съвпадение, но не можете да установите дали то е проблем или съзнателен избор.

Въпросът колко от вашите точки от данни действително отговарят на това условие, на практика често е по-малко от очакваното. Някои точки от данни нямат установим източник, само число, което вече години наред се пренася от предишния отчет. Как да картографирате този брой, прочетете в колко от вашите точки от данни имат установим източник. А за случая, когато срещнете точка от данни, за която просто не може да се намери източник, дори и след запитване, е описан отделен подход в какво правите с точка от данни без източник при множество бизнес единици.

Моментът, в който регистърът е „готов“, не е фиксирана точка във времето, а статус за всяка точка от данни. Някои точки от данни бързо се уреждат, други изискват няколко кръга на запитване и проверка. Какво означава това за вашето планиране, вижте в кога регистър е готов при множество бизнес единици.

Разпознаването на съвпадение не е същото като разрешаването му

Щом веднъж видите, че три бизнес единици записват една и съща точка от данни, възниква следващият въпрос: това дублиране, което може да се почисти, или са три точки от данни, които случайно имат същото име, но различен обхват? Това разграничение не винаги може да се направи веднага, и правенето на това разграничение е централно при разпознаването на дублирана точка от данни при множество бизнес единици, което е доразработено в как разпознавате дублирана точка от данни при множество бизнес единици. Това е работа, която се основава на точност: поставяне на дефиницията, обхвата и правилото за изчисление на всеки екземпляр едно до друго, преди да заключите, че става дума за една и съща точка от данни.

След като регистърът е готов

Картографирането на точки от данни, източници и собственост в множество бизнес единици е повтаряща се работа: нови отчетни периоди, нова регулация и организационни промени изискват повторение на същото запитване. Част от тази работа, като поставянето на дефиниции едно до друго или откриването на източник в система, е достатъчно повтаряема, за да се проучи дали AI може да поеме част от нея. FTE TO AI изчислява за всяка задача коя част от работата отговаря на условията за това, с работния скенер като отправна точка, за да прегледате това за вашата ситуация.