In den meisten Organisationen mit mehreren Business Units besteht derselbe Datenpunkt mehrfach. Scope-2-Emissionen stehen bei der einen Niederlassung in einer Energierechnung, bei der anderen in einem Excel-Export des Facility Managers, und bei einer dritten nirgends — dort wird geschätzt. Das ist kein Fehler einer einzelnen Abteilung. Es ist die Folge von Jahren, in denen niemand den Datenpunkt zentral definiert hat, geschweige denn seine Quelle.
Die Frage „was tun Sie damit" setzt voraus, dass es eine Antwort gibt, die überall passt. Das ist nicht so. Der Ansatz hängt davon ab, was pro Business Unit bereits vorhanden ist, und das unterscheidet sich.
Bevor Sie etwas über einen Datenpunkt ohne Quelle entscheiden, stellen Sie nebeneinander, was jede Business Unit faktisch hat. Für manche Units besteht eine Quelle, die niemand aufgeschrieben hat — ein System, ein Lieferant, eine lokale Verwaltung. Für andere besteht diese Quelle nicht, und die Zahl wird derzeit anhand einer Schätzung ausgefüllt oder von einem Kollegen, der es „ungefähr weiß". Diese beiden Situationen erfordern etwas Unterschiedliches. Wo besteht ein Datenpunkt bereits ist die Frage, die Sie Unit für Unit beantworten, bevor Sie etwas im Register hinzufügen oder ändern.
Erst wenn dieser Überblick vorliegt, sehen Sie, wo das Problem tatsächlich liegt: nicht beim Datenpunkt als Konzept, sondern bei der Streuung der Quellen, denen er kreuz und quer unterliegt.
Ein Datenpunktregister enthält pro Datenpunkt nicht eine Zeile, sondern so viele Zeilen wie es Quellen gibt. Für einen Datenpunkt, der bei drei Business Units vorkommt, stehen drei Zeilen: jede mit ihrer eigenen Quelle, eigenem Eigentümer und eigener Qualitätsregel. Das wirkt umständlich, aber es verhindert etwas Schlimmeres — das Zusammenführen von Zahlen unterschiedlicher Herkunft zu einer Zahl, von der niemand mehr sagen kann, woher sie kommt.
Jede Zeile enthält mindestens: die Definition des Datenpunkts, wie sie für diese Unit gilt, das Quellsystem oder das Dokument, aus dem die Zahl stammt, wer für die Lieferung und Kontrolle verantwortlich ist, und die Regel, mit der geprüft wird, ob der Wert plausibel ist — eine Bandbreite, ein Vergleich mit dem Vorjahr, eine Einheitenkontrolle. Ohne diese letzte Regel bemerken Sie einen Fehler erst, wenn jemand zufällig hinschaut.
Eine Komplikation, die während dieses Prozesses oft auftaucht: Unit A und Unit B nennen es „denselben" Datenpunkt, messen aber etwas Unterschiedliches. Die eine rechnet Leasingfahrzeuge in Scope 1 mit, die andere nicht. Das ist kein Quellenproblem, sondern ein Definitionsproblem, und es muss gelöst werden, bevor eine Quelle daran gekoppelt wird. Wie Sie solche Unterschiede erkennen, steht beschrieben in wie erkennen Sie einen doppelten Datenpunkt bei mehreren Business Units. Erst wenn die Definition für alle Units gleich ist, macht es Sinn, Quellen zu koppeln — sonst erfassen Sie dreimal etwas Unterschiedliches unter einem Namen.
Stellt sich nach dieser Untersuchung heraus, dass eine Business Unit tatsächlich keine Quelle für einen Datenpunkt hat, gibt es zwei Wege. Der erste: Es besteht durchaus ein System oder Prozess, aus dem die Zahl stammen könnte, aber niemand hat das je als Quelle festgelegt. Dann legen Sie diese Quelle fest und dokumentieren Sie, wer sie verwaltet. Der zweite: Es gibt tatsächlich nichts, und die Zahl wird derzeit geschätzt oder von einer anderen Unit übernommen. Dann erfassen Sie das ausdrücklich als Schätzung, mit der dahinterliegenden Annahme, statt es als gemessenen Wert durchgehen zu lassen. Beide Wege gehören ins Register — eine Schätzung, die nicht als Schätzung gekennzeichnet ist, ist ein Risiko, das sich erst bei einer Kontrolle zeigt.
Bevor Sie Zeit investieren, um für jeden fehlenden Datenpunkt eine Quelle zu finden, lohnt es sich zu bestimmen, ob dieser Datenpunkt für diese Business Unit relevant ist. Ein kleines Büro mit fünf Mitarbeitern benötigt möglicherweise keinen materiellen Scope-3-Datenpunkt, der für einen Produktionsstandort durchaus relevant ist. Welche Datenpunkte benötigen Sie tatsächlich hilft, diese Unterscheidung zu treffen, sodass Sie keine Quelle für etwas suchen, das sich im Nachhinein als nicht erforderlich erweist.
Es besteht die Neigung, weiter nach Quellen zu suchen, bis alles perfekt abgedeckt ist. Das ist nicht das Kriterium. Das Register ist fertig, wenn für jeden relevanten Datenpunkt, pro Business Unit, feststeht, ob eine Quelle vorhanden ist, wer der Eigentümer ist und welche Kontrolle darauf angewendet wird — nicht wenn jede Zahl mit hundertprozentiger Sicherheit rückverfolgbar ist. Wann ist ein Register fertig bei mehreren Business Units beschreibt diesen Endpunkt konkret, und wie viele Ihrer Datenpunkte haben eine Quelle ist die Frage, mit der Sie den Fortschritt zwischenzeitlich messen.
Dies ist Arbeit, die Unit für Unit erfolgt und nicht in einem Zug für die gesamte Organisation. Wie viel Zeit es kostet, hängt von der Anzahl der Business Units, der Anzahl der Datenpunkte und davon ab, wie viele davon bereits eine Quelle haben. Ein Teil dieser Arbeit — das Befragen von Eigentümern, das Zusammenführen von Quellen, das Befüllen des Registers — ist die Art von Aufgabe, die sich strukturieren und teilweise beschleunigen lässt. Der Werkscan von FTE TO AI berechnet pro Aufgabe, welcher Teil davon von KI übernommen werden kann, sodass Sie bereits vor Beginn wissen, welcher Teil manuell bleibt und welcher nicht.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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