Jakmile data o udržitelnosti pocházejí z více než jedné obchodní jednotky, problém vzniká ještě dříve, než existuje samotný registr. Každá jednotka má vlastní systémy, vlastní excelové tabulky, vlastní definice toho, co daný datový bod znamená. Registr, který to neuspořádá, bude tutéž hodnotu buď třikrát započítat, nebo ji zcela vynechá.
Registr datových bodů není seznam témat pro reportování, ale registr na úrovni jednotlivého datového bodu: emise scope 2 pobočky A, počet FTE se smlouvou na dobu určitou u jednotky B, spotřeba vody lokality C. U každého datového bodu by mělo být zaznamenáno, co přesně měří, v jaké jednotce, za jaké období a pro jaký subjekt. Bez těchto čtyř prvků nelze datový bod dohledat, a tudíž ani zkontrolovat.
Registr dále obsahuje u každého datového bodu jeho zdroj: systém, soubor nebo osobu, od které číslo pochází. To není vždy tak jednoduché, jak to zní. U více obchodních jednotek se pravidelně stává, že je datový bod vyplněn, aniž by kdokoli dokázal určit, odkud pochází; co dělat s datovým bodem bez zjistitelného zdroje je tedy otázka, na kterou musí umět odpovědět samotný registr, nikoli něco, co se dořešuje zpětně.
U více obchodních jednotek je lákavé nechat každou jednotku samostatně dodat seznam a tyto seznamy poté sloučit. To nefunguje, protože jednotky málokdy používají stejné definice. Jedna jednotka vykazuje spotřebu energie za pobočku, druhá za výrobní linku. Jedna započítává agenturní pracovníky do stavu zaměstnanců, druhá ne. Když se tyto seznamy sloučí bez toho, aby se nejprve sjednotily definice, vzniknou duplicity, které nejsou jako duplicity rozpoznatelné.
Postup, který funguje: nejprve určit, které datové body v organizaci jako celku skutečně mají význam, bez ohledu na to, která jednotka je dodává. To je otázka nezbytnosti, nikoli dostupnosti — které datové body skutečně potřebujete je jiná otázka než to, které datové body už někde v excelové tabulce existují. Až poté se u každého datového bodu určí, která jednotka, který systém a která osoba je zdrojem. Tak vznikne jeden registr s jednou definicí pro každý datový bod, do kterého vstupy dodává více jednotek, aniž by se samotný datový bod zdvojoval.
Rozpoznávání duplicit je potřeba i poté, protože i při dobrých definicích mohou dvě jednotky nevědomky zaznamenat tutéž skutečnost pod jiným názvem. Jak si toho všimnout — jak rozpoznat duplicitní datový bod mezi obchodními jednotkami — je kontrola, kterou provádíte na samotném registru, nikoli na reportu, který z něj později vzejde.
Častou chybou je přiřazení vlastnictví na úrovni jednotky: jednotka A je odpovědná za všechna data z jednotky A. To funguje, dokud jsou jednotky přehledné, ale u více obchodních jednotek s překrývajícími se procesy — sdílené oddělení nákupu, centrální vozový park — se toto přiřazení rychle stává nejasným. Lepší je vlastnictví na úrovni datového bodu: jedno jméno, které dokáže vysvětlit, odkud číslo pochází, jaká je jednotka a kdy bylo naposledy aktualizováno. Toto jméno nemusí být osoba, která číslo zadává, ale musí to být osoba, která zná zdroj.
Kolik ze stávajících datových bodů už má takto určitelný zdroj, je obvykle první otázka, která vyvstane, jakmile se to systematicky prochází. Kolik z vašich datových bodů má zdroj je přesně otázka, na kterou je třeba odpovědět samostatně za každou obchodní jednotku, protože odpověď se mezi jednotkami může značně lišit.
U více obchodních jednotek je lákavé čekat, až budou všechny jednotky mít stejnou míru detailu, než se registr považuje za hotový. To není realistické měřítko. Registr je hotový, když je u každého datového bodu jasné, kdo je vlastníkem, jaký je zdroj a jaké pravidlo kvality se na něj vztahuje — i když tato odpověď u některých datových bodů zní zatím "neznámý zdroj, úkol pro jednotku X". Nekompletnost, která je viditelná a přiřazená, je zvládnutelná; nekompletnost, která zůstává skryta za vyplněným číslem, není. Co toto měřítko přesně obnáší, je popsáno v článku kdy je registr hotový u více obchodních jednotek.
Kolik času sestavení takového registru zabere, závisí na počtu obchodních jednotek, počtu systémů u každé jednotky a míře, v jaké jsou definice již vzájemně sladěny. U organizace s několika jednotkami a přehlednými zdroji je to podstatně méně práce než u organizace s desítkami jednotek na různých ERP systémech. Náznak toho, odkud se tato práce odvíjí, najdete v článku jak dlouho trvá dostat téma do pořádku.
Sestavení a udržování registru datových bodů napříč více obchodními jednotkami se skládá z řady rozpoznatelných úkolů: vyžádání definic, dohledání zdrojů, určení vlastníků, vyhledání duplicit. Část této práce je natolik opakovatelná, že ji lze automatizovat, jiná část vyžaduje posouzení, které musí zůstat na člověku. Pracovní scan FTE TO AI u každého úkolu vypočítá, jakou část této práce může převzít AI, takže je jasné, kde jsou lidské hodiny stále nezbytné a kde tomu tak není.
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.