Kennisbank

Hvor findes et datapunkt egentlig allerede?

Før der står et tal i en rapport, har det allerede en historie. Det kommer fra en energiregning, et HR-system, en Excel-fil som nogen opdaterer hvert kvartal, eller et skøn der blev lavet for tre år siden og aldrig siden revideret. Spørgsmålet "hvor findes dette datapunkt allerede" lyder enkelt, men i de fleste organisationer er svaret ikke registreret noget sted. Det sidder i hovedet på folk, i sidste års mailkorrespondance, eller ingen steder.

Et datapunktregister er det sted, hvor svaret rent faktisk står. Ikke som en rapport, men som en administration: for hvert datapunkt registreres, hvor værdien kommer fra, hvem der er ansvarlig for den, og hvilke regler værdien skal opfylde, før De bruger den.

Hvad et datapunktregister indeholder

Et register indeholder for hvert datapunkt et fast sæt felter. Navnet og definitionen af datapunktet, så to personer ikke mener noget forskelligt med det samme begreb. De kildesystemer eller dokumenter, værdien kommer fra. Ejeren: den person, der kan forklare, hvor tallet kommer fra, og som er kontaktpunkt, hvis det ikke stemmer. De bearbejdninger, der finder sted mellem kilde og rapportering, fra enhedsomregning til sammenlægning over lokationer. Og de kvalitetsregler, værdien skal opfylde, såsom et forventet interval eller en kontrol mod et foregående år.

Dette er ikke et rapporteringsdokument. Det er laget under det: stedet hvor De kan undersøge, hvor et tal kommer fra, uden at De skal ringe til nogen.

Hvordan et datapunkt kommer i registeret

Et register udfylder sig ikke automatisk. Det starter med listen af datapunkter, De har brug for, og for hver af dem spørgsmålet: findes dette allerede et sted, og hvor helt præcist. For størstedelen af datapunkterne er svaret ikke én kilde, men en række trin: et udtræk fra et system, en bearbejdning i et regneark, en manuel tilføjelse, og derefter den endelige værdi. Hvert trin i den række bør stå i registeret, ikke kun det sidste.

Dertil hører to spørgsmål, der ikke bliver sprunget over. Først: hvem er ejeren af dette datapunkt, ikke som en formalitet, men som en person, der kan stå til ansvar for værdien. Dernæst: hvad sker der med et datapunkt, hvis kilde ikke kan spores. Det sidste sker oftere end forventet, og hvad De gør med et datapunkt uden kilde er et spørgsmål, der ikke bliver sprunget over ved at kalde det besværligt.

Opbygningen af dette register er et separat forløb med sin egen rækkefølge: først identificere datapunkterne, derefter spore kilderne, derefter udpege ejerne, derefter formulere reglerne. Hvordan De opstiller et datapunktregister beskriver den rækkefølge trin for trin.

Hvornår et datapunkt er korrekt

At have et datapunkt registreret er ikke det samme som et datapunkt, der er korrekt. Korrekt betyder, at kilden kan spores, at bearbejdningerne mellem kilde og rapporttal er kendte, og at der findes en regel, som resultatet kan afprøves imod. Uden disse tre er et tal en antagelse med et tal på.

Bearbejdningerne er her den del, der oftest mangler. Et datapunkt går sjældent direkte fra kilde til rapport; der er som regel en omregning, en sammenlægning eller en korrektion imellem. Hvilke bearbejdninger der findes mellem kilde og rapport er derfor et separat spørgsmål ud over spørgsmålet om, hvor kilden selv befinder sig, og disse to spørgsmål sammen udgør det, der kaldes source-to-report mapping: den fulde rute fra rå kilde til rapporteringstal, kortlagt.

Et andet problem, der først bliver synligt, når De udfylder registeret, er dubletter: samme datapunkt, der leveres via to ruter, med to lidt forskellige værdier. Hvordan De genkender et dubleret datapunkt er dermed ikke et teoretisk spørgsmål, men en praktisk kontrol, De udfører på registeret, før De erklærer det troværdigt.

Og fordi et register aldrig er komplet på én gang, findes der et separat spørgsmål for det tidspunkt, hvor De kan stoppe med at søge: hvornår et register er færdigt beskriver, hvad det afhænger af, i stedet for at angive et fast antal datapunkter eller en deadline.

Hvad dette ikke løser

Et datapunktregister fortæller Dem, hvor et datapunkt kommer fra, og hvem der er ansvarlig for det. Det fortæller Dem ikke, hvor meget tid det tager at indsamle disse data igen hvert år, eller hvilken del af det indsamlingsarbejde der forbliver manuelt, og hvilken del der kan overtages. Så snart registeret står der, og De ved, hvilke trin der gentager sig, dukker det spørgsmål automatisk op. Arbejdsscanningen fra FTE TO AI beregner for hver opgave, hvilken del af arbejdet der kan overtages af AI, og forbinder sig dermed præcis til det punkt, hvor registeret stopper: ikke hvor dataene findes, men hvor meget arbejde det kræver at indhente dem igen hver gang.