Tarkvara puudust jätkusuutlikkuse aruandluse jaoks ei ole. Puudus on organisatsioonidest, mis teavad ette, mida tööriistalt küsida. See viimane on tegelik probleem, ja see selgitab, miks nii palju juurutusi aasta pärast tagasi pööratakse või vaikselt seisma jäetakse.
Tööriist on vahend, mis täidab seda, mille te talle ette panete. Ta küsib andmepunkte, ühendab allikaid, arvutab ja koostab aruandeid. Mida ta ei tee, on välja selgitada, milliseid andmepunkte teie organisatsioon tegelikult vajab, kes selle eest vastutab, ja kust arvud praegu tulevad. See töö toimub tööriista ees, mitte selle sees.
Järjekord ei ole seega juhuslik: esmalt teadke, mis teil on ja kus see asub, ja alles seejärel valige, mis sellega sobib. Vastupidises suunas see ei toimi, kuna tööriist ei loo struktuuri millesse, kus veel struktuuri ei ole. Ta paneb parimal juhul kaose peale liidese. Sellel lehel ja vastaval lehel installatsioonisektori kohta on kirjas, miks see kaos praktikas nii laialt hajutatud on: ERP-süsteemis, arvetel, hooldusjuhi tabelites ja kirjavahetuses tarnijatega.
Kes esmalt valib tööriista ja alles seejärel avastab, milliseid andmeid organisatsioonisiseselt olemas on, jookseb kindla mustri otsa. Juurutamine kestab kauem kui planeeritud, kuna keset protsessi selgub, et tuleb siiski välja selgitada, kes millise arvu tarnib. Tööriist täidetakse sellega, mis juhuslikult käepärast on, mitte sellega, mis on täielik või kontrollitav. Ja kohe kui raamatupidaja või audiitor küsib, kust number pärineb, ei ole muud vastust kui "see oli süsteemis".
Selle kulusid ei saa protsendina väljendada — see sõltub organisatsioonist, kaasatud osakondade arvust ja sellest, kui palju andmepunkte üldse vaateväljas olid. Küll aga on muster äratuntav: teine, korduv projekt, et alles nüüd allikad ja omanikkond kaardistada, samal ajal kui tööriist juba töötab. See teine projekt oleks olnud vajalik ka tööriistata, ja oleks saanud varem toimuda. Selle kulupunkti üksikasjalikum käsitlus on toodud lehel selle kohta, mida tööriist korrastamata protsessi kõrval tegelikult maksab.
Pöördumine ei ole keeruline, ainult ebatavaline. Esmalt kaardistate, milliseid andmepunkte teie aruandlus nõuab, kust need praegu tulevad, kes nende eest vastutab ja millised kvaliteedireeglid neile juba kehtivad või ei kehti. See ülevaade — andmepunktide register koos päritolu jälgimisega allikast aruandeni — on sõltumatu sellest, millise tööriista te lõpuks valite. Rohkem veel, see ülevaade määrab alles korralikult, milliseid nõudmisi te tööriistale saate esitada. Ilma selle ülevaateta ostate süsteemi demo ja müügivestluse põhjal; selle ülevaatega ostate süsteemi selle põhjal, mida teie organisatsioon tegelikult vajab. Kuidas need nõuded teie enda protsessist esile kerkivad, on üksikasjalikult kirjas lehel funktsionaalsete nõuete kohta, mis tulenevad teie enda protsessist.
See arutluskäik ei ole uus neile, kes on teemaga juba tutvunud — põhiküsimust käsitletakse laiemalt ülevaatelehel tööriista valimisest kahetsuseta, ja kaalutlus esmalt ostmise ja esmalt protsessi korraldamise vahel on eraldi lahti kirjutatud lehel, mis paneb need kaks järjekorda kõrvuti.
csrdready.net'i Data Readiness Scan on loodud täpselt selle esimese osa jaoks: andmepunktide registri koostamiseks, päritolu jälgimise fikseerimiseks allikast aruandeni iga andmepunkti kohta, omanikkonna määramiseks ja kvaliteedireeglite kindlaks määramiseks. Mitte aruanne, mitte täidetud küsimustik — vaid selle all olevad andmed, korras, enne kui tööriist üldse pilti tuleb.
Tööriist on veel ehitusjärgus. Kes on sellest huvitatud, saab registreeruda ootenimekirja; midagi, mida veel ei eksisteeri, ei pakuta, ja midagi, mida see annab enne kui see olemas on, ei lubata.
Kui andmepunktide register on valmis ja on selge, milliseid etappe allika ja aruande vahel korratakse — sama arvu hankimine samalt tarnijalt, sama kontrolli tegemine samas tabelis, sama e-kirja saatmine samale osakonnale — tekib teine küsimus: milline osa sellest töölõigust vajab veel inimest, ja milline osa on automatiseeritav. See küsimus jääb väljapoole csrdready.net'i tegevusvälja, kuid kuulub loogiliselt järgmise etapi juurde. FTE TO AI arvutab ülesannete kaupa välja, kui suure osa tööst saab AI üle võtta, tuginedes ülesannetele nii, nagu neid tegelikult täidetakse — mitte eelnevale hinnangule.
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.