Maloobchod má vlastnost, která jeho data o udržitelnosti komplikuje více než u společnosti s jedinou výrobní lokalitou: největší část dopadu nevzniká ve vlastních budovách, ale u jiných subjektů. Retailer prodává produkty, které byly vyrobeny jinde, přepravovány stranami, které nejsou v jeho zaměstnání, a zabaleny do materiálů zvolených dodavateli. Vlastní prodejny a distribuční centra tvoří jen část celkového obrazu. Zbytek se nachází v řetězci dodavatelů, poskytovatelů logistiky a někdy i jejich vlastních subdodavatelů. Kdo hledá data o udržitelnosti retailové organizace, hledá tak z velké části data, která nebyla naměřena vlastní organizací.
Nejpřístupnější část dat se týká vlastní nemovitostní stopy: spotřeby energie prodejen, distribučních center a kanceláří, kterou lze často dohledat na fakturách od energetických dodavatelů nebo v systémech správy budov. U řetězce s mnoha pobočkami se z toho rychle stane sbírka jednotlivých smluv, stavů měřičů a faktur za lokalitu, kterou správují různí regionální manažeři nebo facility tým. Data existují, ale jsou rozptýlena po tolika lokalitách, že z nich nikdo automaticky neudělá celek.
Data o přepravě — spotřeba paliva vlastního vozového parku, ale především najatých dopravců — se z velké části nacházejí mimo organizaci. Retailer, který přepravu outsourcuje, dostává faktury a někdy i reporty od dopravce, jen málokdy však ve formátu, který odpovídá vlastní potřebě reportování. Tato data je třeba vyžádat, přeložit a spojit s vnitřními objemy, což přidává manuální krok, který se snadno ztratí mezi nákupem, logistikou a udržitelností.
Největší část klimatického dopadu retailera se obvykle nachází ve výrobě prodávaného zboží, daleko před vlastními dveřmi. Tato data, pokud jsou vůbec k dispozici, pocházejí od dodavatelů, kteří sami používají různé metody měření, nebo z obecných oborových průměrů, které si nákup či udržitelnost kdysi vyhledali. U sortimentu s mnoha různými produkty a dodavateli vzniká tabulka s daty kolísavé kvality: některá čísla jsou naměřená, jiná odhadnutá, další převzatá ze starší zprávy. Nikdo v organizaci nemá úplný přehled o tom, které číslo odkud pochází.
Data o obalech — hmotnost, materiál, recyklovatelnost — jsou často zaznamenávána nákupem nebo specialisty na obaly, po produktové kategorii nebo dodavatelské smlouvě. Data o odpadu z prodejen a distribučních center přicházejí zase od zpracovatelů odpadu, s vlastními formami reportování a měrnými jednotkami. Oba proudy málokdy skončí ve stejném systému jako data o energii nebo přepravě, takže kdo chce úplný obraz, musí obejít několik oddělení, aby posbíral kousky skládanky.
Kromě klimatických dat vyžaduje reportování o udržitelnosti i sociální ukazatele: fluktuaci personálu, diverzitu, pracovní podmínky v řetězci. Pro vlastní organizaci se tato data obvykle nacházejí u HR, v systémech, které nebyly nastaveny s ohledem na reportování o udržitelnosti. Pro řetězec — pracovní podmínky u dodavatelů — jsou data často ještě vzácnější a závislá na auditech nebo certifikacích, které se ne každý rok provádějí stejným způsobem.
Spojující nití v maloobchodu je, že data málokdy vznikají na jednom místě a téměř nikdy se nespravují na jednom místě. Pro každý datový bod je relevantní otázka: pochází toto z vlastního systému nebo od třetí strany, kdo je poskytl, jak bylo naměřeno a kdy bylo naposledy aktualizováno. Bez registru, který na tyto otázky odpovídá, zůstávají data za zprávou sbírkou jednotlivých souborů, jejichž původ nikdo nemůže s jistotou určit. Právě na tento registr je zaměřen Data Readiness Scan: nikoli samotná zpráva, ale lineage jednotlivého datového bodu, vlastnictví a pravidla kvality, která určují, zda je číslo udržitelné.
Výzva popsaná zde se v podobné formě vrací i v jiných sektorech, byť s jinými těžišti. U podniku v pohostinství je důraz na potravinové toky a spotřebu energie po pobočce, u ICT firmy na datacentrech a využití zařízení, a u nemovitostní společnosti na energetické výkonnosti budov po celou dobu jejich životnosti. V každém z těchto sektorů platí stejná základní otázka: kde číslo vzniká a kdo za něj může nést odpovědnost.
Data Readiness Scan od csrdready.net se právě staví. Kdo už nyní chce přemýšlet o tom, jak by měl vypadat registr datových bodů pro organizaci s mnoha pobočkami a dlouhým dodavatelským řetězcem, se může přihlásit na čekací listinu. V tuto chvíli se nic neprodává, pouze se rezervuje místo pro okamžik, kdy bude nástroj k dispozici.
Jakmile přehled datových bodů, zdrojů a vlastníků začne být v pořádku, vzniká navazující otázka: jaká část sběru, kontroly a aktualizace těchto dat je manuální práce a jakou část lze provádět s podporou AI. FTE TO AI k tomu nabízí pracovní scan, který pro každou úlohu vypočítá, jakou část práce lze převzít — doplnění, které má smysl až poté, co je jasné, jaké úlohy přesně existují a odkud pocházejí.
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.