Търговията на дребно има особеност, която прави данните ѝ за устойчивост по-сложни от тези на предприятие с една производствена локация: по-голямата част от въздействието не възниква в собствените сгради, а при други страни. Търговец на дребно продава продукти, произведени другаде, превозени от страни, които не са на неговата служба, и опаковани в материали, избрани от доставчиците. Собствените магазини и дистрибуционни центрове осигуряват само част от общата картина. Останалото се намира във верига от доставчици, логистични партньори и понякога техните собствени подизпълнители. Който търси данните за устойчивост на организация за търговия на дребно, търси в голяма степен данни, които не са измерени от самата организация.
Най-достъпната част от данните е свързана със собствения имотен отпечатък: енергийно потребление на магазини, дистрибуционни центрове и офиси, което често може да се намери във фактури от енергийни доставчици или в системи за управление на сградите. При верига с много обекти това бързо се превръща в събиране на отделни договори, показания на измервателни уреди и фактури по локация, управлявани от различни регионални мениджъри или служба за поддръжка на сгради. Данните съществуват, но са толкова разпръснати по локациите, че никой автоматично не ги обединява в цялостна картина.
Транспортните данни — консумация на горива на собствения автопарк, но най-вече на наети превозвачи — се намират в голяма степен извън организацията. Търговец на дребно, който възлага транспорта на външни изпълнители, получава фактури и понякога отчети от превозвача, но рядко във формат, който съответства на собствените нужди за отчитане. Тези данни трябва да бъдат изискани, преведени и свързани с вътрешните обеми, което добавя ръчна стъпка, която лесно се губи между отдела по покупки, логистиката и устойчивостта.
Най-голямата част от климатичното въздействие на търговец на дребно обикновено се намира в производството на продаваните стоки, далеч преди собствения праг. Тези данни, ако вече са налични, идват от доставчици, които сами използват различни методи на измерване, или чрез общи браншови средни стойности, които отделът по покупки или устойчивостта някога е издирил. При асортимент с много различни продукти и доставчици се получава таблица с данни с различно качество: някои цифри са измерени, други са изчислени, трети са взети от стар доклад. Никой в организацията не разполага с пълен преглед на това коя цифра идва откъде.
Данните за опаковки — тегло, материал, рециклируемост — често се записват от отдела по покупки или специалисти по опаковане, по продуктова категория или договор с доставчик. Данните за отпадъци от магазини и дистрибуционни центрове идват от преработвателите на отпадъци, със собствени форми на отчитане и мерни единици. Двата потока рядко попадат в същата система като данните за енергия или транспорт, така че всеки, който иска пълна картина, трябва да преминава през няколко отдела, за да събере частите от пъзела.
Освен климатични данни, отчитането на устойчивостта изисква и социални показатели: текучество на персонала, разнообразие, условия на труд във веригата. За собствената организация това обикновено се намира при HR, в системи, които не са създадени с оглед на отчитане на устойчивостта. За веригата — условията на труд при доставчиците — данните често са още по-оскъдни и зависят от одити или сертификации, които не се провеждат по еднакъв начин всяка година.
Общата нишка в търговията на дребно е, че данните рядко се създават на едно място и почти никога не се управляват от едно място. За всяка точка от данни е важен въпросът: идва ли това от собствена система или от трета страна, кой го е предоставил, как е измерено и кога е било обновено за последно. Без регистър, който отговаря на тези въпроси, данните под доклада остават сбор от отделни файлове, чийто произход никой не може да посочи с увереност. Точно към този регистър е насочен Data Readiness Scan: не самият доклад, а произходът на всяка точка от данни, собствеността и правилата за качество, които определят дали цифрата е издържлива.
Предизвикателството, описано тук, се повтаря в сходна форма и в други сектори, макар и с различен акцент. При заведение за хранене и напитки акцентът е върху хранителните потоци и енергийното потребление по обект, при ИТ компания — върху центровете за данни и използването на оборудването, а при предприятие за недвижими имоти — върху енергийните характеристики на сградите през целия им жизнен цикъл. Във всеки от тези сектори важи един и същ основен въпрос: къде възниква цифрата и кой може да я обоснове.
Data Readiness Scan на csrdready.net в момента се разработва. Който вече иска да мисли заедно как трябва да изглежда регистър на данните точки за организация с много обекти и дълга верига на доставчици, може да се запише за списъка на чакащите. В момента не се продава нищо, само се резервира място за времето, когато инструментът стане достъпен.
Щом прегледът на данните точки, източниците и собствениците започне да се подрежда, възниква следващ въпрос: коя част от събирането, проверката и обновяването на тези данни е ръчна работа и коя част може да се изпълнява с подкрепата на изкуствен интелект. FTE TO AI предлага за това работен скенер, който изчислява за всяка задача каква част от работата може да бъде поета, допълнение, което придобива смисъл едва след като е ясно какви задачи точно съществуват и откъде произхождат.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.