Sobald Nachhaltigkeitsdaten aus mehr als einer Business Unit stammen, entsteht das Problem, bevor das Register existiert. Jede Unit hat eigene Systeme, eigene Spreadsheets, eigene Definitionen davon, was ein Datenpunkt bedeutet. Ein Register, das das nicht ordnet, zählt denselben Fluss später dreimal oder übersieht ihn ganz.
Ein Datenpunktregister ist keine Liste mit Berichtsthemen, sondern ein Register auf der Ebene des einzelnen Datenpunkts: der Scope-2-Ausstoß von Standort A, die Anzahl FTE mit befristetem Vertrag bei Unit B, der Wasserverbrauch von Standort C. Pro Datenpunkt sollte festgehalten sein, was genau gemessen wird, in welcher Einheit, über welchen Zeitraum und für welche Entität. Ohne diese vier Elemente ist ein Datenpunkt nicht nachvollziehbar und damit nicht kontrollierbar.
Daneben enthält das Register pro Datenpunkt die Quelle: das System, die Datei oder die Person, von der die Zahl stammt. Das ist nicht immer so einfach, wie es klingt. Bei mehreren Business Units kommt es regelmäßig vor, dass ein Datenpunkt ausgefüllt wird, ohne dass jemand angeben kann, woher er stammt; was Sie mit einem Datenpunkt ohne feststellbare Quelle tun ist daher auch eine Frage, die das Register selbst beantworten muss, und nicht etwas, das nachträglich geklärt wird.
Die Verlockung bei mehreren Business Units ist, jede Unit einzeln eine Liste liefern zu lassen und diese Listen anschließend zusammenzuführen. Das funktioniert nicht, weil Units selten dieselben Definitionen verwenden. Die eine Unit meldet den Energieverbrauch pro Standort, die andere pro Produktionslinie. Die eine zählt Zeitarbeitskräfte zum Personalbestand, die andere nicht. Wenn diese Listen zusammengeführt werden, ohne zuvor die Definitionen anzugleichen, entstehen Doppelungen, die nicht als solche erkennbar sind.
Die Reihenfolge, die funktioniert: zunächst festlegen, welche Datenpunkte für die Organisation als Ganzes wirklich relevant sind, unabhängig davon, welche Unit sie liefert. Das ist eine Frage der Notwendigkeit, nicht der Verfügbarkeit — welche Datenpunkte Sie wirklich benötigen ist eine andere Frage als welche Datenpunkte bereits irgendwo in einer Tabelle stehen. Erst danach wird pro Datenpunkt bestimmt, welche Unit, welches System und welche Person die Quelle ist. So entsteht ein Register mit einer Definition pro Datenpunkt, in dem mehrere Units Eingaben liefern, ohne dass sich der Datenpunkt selbst verdoppelt.
Die Erkennung von Doppelungen bleibt danach trotzdem notwendig, denn auch bei guten Definitionen können zwei Units unbewusst denselben zugrundeliegenden Sachverhalt unter einem anderen Namen erfassen. Wie Sie das feststellen — wie Sie einen doppelten Datenpunkt zwischen Business Units erkennen — ist eine Kontrolle, die auf dem Register selbst durchgeführt wird, nicht auf dem Bericht, der später daraus folgt.
Ein häufig gemachter Fehler ist die Zuweisung von Eigentümerschaft auf Unit-Ebene: Unit A ist verantwortlich für alle Daten aus Unit A. Das funktioniert, solange die Einheiten überschaubar bleiben, aber bei mehreren Business Units mit überlappenden Prozessen — einer gemeinsamen Einkaufsabteilung, einem zentralen Fuhrpark — wird diese Zuweisung schnell unklar. Besser ist Eigentümerschaft pro Datenpunkt: ein Name, der erklären kann, woher die Zahl stammt, was die Einheit ist und wann sie zuletzt aktualisiert wurde. Dieser Name muss nicht derjenige sein, der die Zahl eintippt, aber wohl derjenige, der die Quelle kennt.
Wie viele der vorhandenen Datenpunkte bereits eine solche feststellbare Quelle haben, ist meist die erste Frage, die auftaucht, sobald dies systematisch überprüft wird. Wie viele Ihrer Datenpunkte eine Quelle haben ist genau die Frage, die pro Business Unit separat beantwortet werden muss, weil die Antwort zwischen Units erheblich variieren kann.
Bei mehreren Business Units besteht die Verlockung, zu warten, bis alle Units die gleiche Tiefe erreicht haben, bevor das Register als fertig gilt. Das ist kein realistischer Maßstab. Ein Register ist fertig, wenn für jeden Datenpunkt klar ist, wer der Eigentümer ist, was die Quelle ist und welche Qualitätsregel darauf anwendbar ist — auch wenn diese Antwort für manche Datenpunkte vorläufig „unbekannte Quelle, Maßnahme bei Unit X“ lautet. Unvollständigkeit, die sichtbar und zugewiesen ist, ist praktikabel; Unvollständigkeit, die hinter einer ausgefüllten Zahl verborgen bleibt, ist es nicht. Was dieser Maßstab genau bedeutet, ist ausgeführt unter wann ein Register fertig ist bei mehreren Business Units.
Wie viel Zeit die Erstellung eines solchen Registers kostet, hängt von der Anzahl der Business Units, der Anzahl der Systeme pro Unit und dem Grad ab, in dem Definitionen bereits aufeinander abgestimmt sind. Bei einer Organisation mit ein paar Units und übersichtlichen Quellen ist das deutlich weniger Arbeit als bei einer Organisation mit Dutzenden Units auf verschiedenen ERP-Systemen. Ein Hinweis darauf, woher dieser Aufwand kommt, findet sich bei wie lange es dauert, ein Thema in Ordnung zu bringen.
Das Erstellen und Pflegen eines Datenpunktregisters über mehrere Business Units besteht aus einer Reihe erkennbarer Aufgaben: Definitionen abfragen, Quellen ermitteln, Eigentümer benennen, Doppelungen aufspüren. Ein Teil dieser Arbeit ist wiederholbar genug, um automatisiert zu werden, ein anderer Teil erfordert eine Beurteilung, die bei einem Menschen bleiben muss. Der Werkscan von FTE TO AI berechnet pro Aufgabe, welcher Teil dieser Arbeit von KI übernommen werden kann, sodass klar wird, wo Personenstunden weiterhin nötig sind und wo das nicht der Fall ist.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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