Sektor ICT se liší od sektorů s továrnami, vozovými parky nebo budovami. Softwarová firma nemá vysoké pece a většinou ani vlastní budovu s významnou stopou. To činí sektor na první pohled nízkoemisním, ale data o udržitelnosti nezmizela — jen se přesunula. Nenacházejí se ve vlastních aktivech, ale v dodavatelském řetězci, ve smlouvách s poskytovateli cloudových služeb a ve vybavení, které používají zaměstnanci. Kdo se v ICT dívá jen na vlastní kancelář, přichází o největší část příběhu.
U mnoha ICT firem se těžiště klimatického dopadu přesunulo na výpočetní kapacitu, kterou nakupují. Kdo využívá AWS, Azure, Google Cloud nebo místního poskytovatele hostingu, v podstatě nakupuje spotřebu energie, která se vyrábí a vykazuje jinde. Data o tom se obvykle nenacházejí v interním systému, ale ve fakturách, smlouvách o poskytování služeb a zprávách o udržitelnosti, které si samotní poskytovatelé cloudu sami zveřejňují. Někteří poskytovatelé dodávají emisní čísla za klienta nebo za pracovní zátěž, jiní jen obecný průměr. Rozdíl mezi těmito dvěma přístupy určuje, jak přesně může firma podložit svou vlastní emisní stopu spojenou s cloudem — a tento rozdíl často nezná ten, kdo sestavuje zprávu.
Druhým místem, kde se hromadí data o udržitelnosti, je vybavení: notebooky, servery, síťové zařízení, telefony. Tato data vznikají v několika okamžicích životního cyklu. Při nákupu má informace o využití materiálu a emisích při výrobě dodavatel, často ve formě produktového pasu nebo environmentálního prohlášení, které se standardně nevyžaduje. Během používání generuje IT správa údaje o spotřebě energie datacenter a serverových prostor, někdy ve facilitních systémech, někdy v nástrojích pro správu IT aktiv, které nekomunikují s financemi. Při likvidaci vznikají další nová data: míry opětovného využití, certifikáty recyklace, smlouvy se zpracovateli elektronického odpadu. Tři fáze, tři druhy zdrojů, a jen zřídka jedno místo, kde se sbíhají.
Firmy, které primárně dodávají software nebo digitální služby, čelí další komplikaci: jejich samotný produkt nemá fyzickou stopu, ale běží na infrastruktuře, která ji má. Otázka, jakou část emisí z cloudu přiřadit kterému produktu nebo kterému klientovi, si žádá metody alokace, které často ještě nejsou stanoveny. Kdo o tomto podává zprávu, musí nejprve určit, jaký datový bod tvoří základ — výpočetní výkon, úložiště, datový provoz — než je vůbec co měřit. Jde o metodologickou volbu, která stojí mimo samotnou zprávu, ale předchází jí.
Protože je sektor náročný na lidskou práci a má relativně málo fyzických aktiv, položky spojené s personálem často váží více než v průmyslových sektorech: dojíždění do práce, práce z domova, pracovní cesty, energie kancelářských budov, které jsou někdy sdílené s dalšími nájemci. Tato data jsou rozptýlena mezi HR systémy, platformy pro rezervaci cest, poskytovatele facilitních služeb a někdy v tabulkách, které si vede jednotlivý zaměstnanec. Objem za jednotlivou položku je malý, ale počet zdrojů je velký, a to dělá konsolidaci časově náročnější, než by odpovídalo rozsahu.
V sektorech jako stavebnictví nebo sektor nemovitostí jsou data často soustředěna kolem omezeného počtu fyzických lokací nebo projektů. V sektoru ICT platí opak: data jsou rozprostřená tence po mnoha malých, digitálních a smluvních zdrojích. To vyžaduje jiný přístup při zavádění registru datových bodů — nezačínat u budov nebo strojů, ale u smluv, systémů a otázky, kdo v rámci organizace řídí kterou část řetězce.
I uvnitř ICT firmy s více business units — například samostatná cloudová, poradenská a softwarová divize — se vrací tatáž otázka: jaké datové body skutečně potřebujete u více business units a kde v organizaci již tento datový bod existuje. Než se znovu zeptáte na spotřebu cloudu nebo inventuru hardwaru, stojí za to zjistit, zda se tento údaj již někde sleduje, například pomocí kde už datový bod existuje u více business units. Tím se předejde tomu, že si každá jednotka vytvoří svou vlastní, mírně odlišnou verzi téhož čísla.
Pokušení u roztříštěných dat je nejprve pořídit nástroj, který vše přehledně uspořádá. Nástroj nasazený na neuspořádaný proces však především vytvoří úhledněji vypadající zprávu o číslech, která v základu ještě nejsou správná. Nejprve si ujasnit, odkud každý datový bod pochází, kdo za něj odpovídá a jaká pravidla kvality se na něj vztahují, je krok, který předchází volbě systémů, nikoli po ní následuje.
Jakmile je jasné, jaké datové body existují, odkud pocházejí a kdo je správcuje, vzniká také přehled o tom, kolik ruční práce kolem nich ještě zůstává: přepisování, kontrola, dohledávání u kolegy. Přesně to je druh práce, u kterého FTE TO AI pomocí pracovní analýzy po jednotlivých úkolech vypočítá, jakou část lze převést na AI, jako doplněk k přehledu, který již registr datových bodů poskytuje.
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.