Advokátní kancelář, účetní firma nebo poradenská společnost nemá výrobní linku, nemá vozový park hodný zmínky a obvykle ani vlastní provozní halu. Emise se nenacházejí ve strojích, ale v lidech: kancelářských budovách, laptopech, pracovních cestách a službách, které se nakupují od jiných subjektů. Zatímco průmyslový podnik může naměřit většinu svých emisí uvnitř vlastních zdí, u podnikových služeb se naopak většina emisí nachází mimo tyto zdi. To posouvá otázku od "co vypouštíme my" k "co vypouštějí strany kolem nás", a právě tento posun je místem, kde se data stávají komplikovanými.
Základní údaje o vlastní budově jsou často ještě dohledatelné: energetické faktury u facility managementu, servisní smlouvy u správce budovy, nájemní smlouvy u finančního oddělení. Jakmile se však rozsah rozšíří, data se rozpadají mezi oddělení, která spolu ne vždy komunikují. Náklady na cestování a výdajové doklady se nacházejí v personálním nebo výdajovém systému, často bez rozlišení mezi letadlem, vlakem nebo autem. Nákup IT služeb, cloudové úložiště a softwarové licence probíhají přes oddělení nákupu nebo přes samostatné oddělené smlouvy, s fakturami, které neuvádějí spotřebu energie dodavatele. Spotřeba papíru, tisk a catering spadají pod facility management. Agenturní zaměstnanci a freelanceři jsou v personálních číslech někdy zahrnuti a někdy ne, v závislosti na tom, jak je nastavena personální administrativa.
Největší položka, nakoupené služby od jiných firem, je obvykle nejméně jasná. Poradenská firma využívající subdodavatele, účetní kancelář zadávající práci jiné kanceláři, právní tým najímající externí odborníky: tento řetězec dodávek služeb generuje emise, které nikde nejsou automaticky zaznamenávány, protože faktura ukazuje pouze částku, nikoliv její původ.
Protože neexistuje přístroj, který by nepřetržitě měřil, vznikají data o udržitelnosti v podnikových službách často prostřednictvím manuálního sběru: někdo si vyžádá faktury od facility managementu, vyžádá cestovní data od personálního oddělení, vyžádá nákupní údaje od oddělení nákupu a vše slepí do tabulky. Tato tabulka se stává skutečným systémem pravdy, aniž by kdokoli mohl určit, kdo správuje zdroj každého čísla nebo jak často se aktualizuje. Při dalším kole reportování se práce často opakuje s trochu jiným výběrem zdrojů, takže je obtížné čísla rok od roku porovnávat.
Svádí to k tomu pořídit nástroj pro reportování, jakmile začnou přicházet dotazníky. Nástroj postavený nad rozptýleným, manuálním sběrem však výsledek zpřehlední, nikoliv zpravidla zpřesní. Základní otázka pak zůstává nezodpovězena: kdo je vlastníkem datového bodu o cestování, odkud pochází číslo o spotřebě energie budovy, jaké pravidlo kvality určuje, zda se vyloučený freelancer započítává, nebo ne. Bez registru, kde je u každého datového bodu uvedeno, kde vzniká, kdo jej správuje a jaké pravidlo dohlíží na kvalitu, zůstává každý report pouze momentkou toho, co se komu podařilo za daný měsíc shromáždit.
Data Readiness Scan od csrdready.net mapuje tento registr pro toto konkrétní odvětví: u každého datového bodu zdrojové systémy, cestu od zdroje k reportu, vlastníka v rámci organizace a pravidlo, které určuje, zda je hodnota správná. Pro kancelářskou organizaci to často znamená kombinaci facilitních systémů, personální administrativy, nákupu a manuálního vstupu, vše s vlastním rytmem a vlastním správcem. Scan tuto kombinaci zaznamenává, aby se nemusela každý rok znovu vymýšlet.
Způsob, jakým tato fragmentace vzniká, se liší podle odvětví. Kdo si chce porovnat, jak to vypadá u srovnatelných otázek, může se podívat na rozptýlení dat o energii a nákupu v maloobchodě, na roli údajů o cestách klientů a serverových dat v odvětví ICT, nebo na propojenost investičních dat a vlastního provozu u finančních poskytovatelů služeb. Vzorce se liší, ale podstata je vždy stejná: data vznikají v systémech, které nebyly navrženy s ohledem na reportování.
Data Readiness Scan se nyní vyvíjí. Ještě neexistuje funkční produkt, který by bylo možné dnes vyzkoušet, a zde se neprodává nic, co ještě neexistuje. Kdo chce pro vlastní organizaci určit, kde by měl registr datových bodů začínat, se může přihlásit na čekací listinu a bude informován, jakmile bude scan k dispozici.
Jakmile je jasné, jaký datový bod pochází z jakého systému a kdo za něj odpovídá, pozornost se často přesune k otázce, kolik ze samotné sběrné práce musí zůstat manuální. Vyžádání faktur, slučování tabulek a kontrola čísel jsou úkoly, které lze rozdělit na část, která se řídí pevným vzorem, a část, která vyžaduje posouzení. FTE TO AI u každého úkolu vypočítá, jakou část této práce může převzít AI, jako další krok po vytvoření registru datových bodů.
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.