On küsimus, mis jääb peaaegu igas jätkusuutlikkuse aruandes vastuseta, ka pärast aruande avaldamist: kust see näitaja pärineb. Ei järeldus, ei sellega seotud tekst, vaid number ise. Kes on selle sisestanud, milline süsteem või milline tabel selle taga on, ja kas keegi suudab sellele veel osutada, helistamata kolmele kolleegile.
Mitmes organisatsioonis on vastus hägune. Aruanne on olemas, numbrid on olemas, aga tee tagasi allikani on kuskil kadunud. See ei ole tingimata hoolimatuse tunnus. See on tagajärg sellest, kuidas jätkusuutlikkuse andmed enamasti tekivad: hajutatuna osakondade, süsteemide ja inimeste vahel, kes on parimate kavatsustega oma osa esitanud, ilma et oleks ühte kohta, kus see kõik kokku saab.
Andmepunktiregister ei ole aruanne ega dashboard. See on ülevaade: iga andmepunkti kohta on kirja pandud, mis see on, kust see pärineb, kes on omanik ja millised reeglid määravad, kas väärtus on kehtiv. CO2-heitkoguste, energiatarbimise, personalinäitajate või tarneahela andmete puhul teeb see lähenemise osas vähe vahet. Küsimus on iga kord sama: on olemas osutatav allikas ja on olemas keegi, kes selle eest vastutab.
Mida register ei tee, on selle allika parandamine. Kui number pärineb tabelist, mida enam täielikult ei mõisteta, dokumenteerib register selle fakti. See ei lahenda seda. Registreerimine muudab nähtavaks, kus nõrgad lülid asuvad, nii et organisatsioon saab otsustada, mida seejärel on vaja. See on tagasihoidlik väide, aga selline, mis vastab tõele.
Kiusatus on suur soetada esmalt tööriist, mis genereerib aruandeid või täidab küsimustikke, ja vaadata alusandmeid vaid hiljem. See toimib vastupidiselt. Tööriist, mis paigutatakse korrastamata protsessi peale, toodab korrektsemaid aruandeid samade ebausaldusväärsete numbrite kohta. Taga peituv küsimus, kas andmepunkti saab jälgida tagasi allikani ja omanikuni, jääb sel juhul vastuseta. Ainult et see näeb selle järel veenvam välja, kui see tegelikult on.
Seetõttu algab skaneering andmepunktiregistrist, allika ja aruandluspunkti vahelisest jälgitavusest ning omandiküsimusest, mitte tarkvarast, mis paigutatakse selle peale. Mis on andmete küpsus ja kuidas seda mõõdetakse on sisuliselt sama küsimus teises vormis: mitte kas aruanne on olemas, vaid kas organisatsioon teab, kust selle numbrid pärinevad ja kui kindel see alus on.
Ei ole nii, et skaneering toob korraga täies mahus nähtavale kõik organisatsiooni andmepunktid. Esimene läbimine registreerib, mis on teada, ja mis on samuti oluline, mis ei ole veel teada. Mõned allikad on ilmsed: energiaarve, personalisüsteem. Teised on ebamäärasemad, näiteks hinnang, mis on kord tehtud ja sellest ajast peale püsiva väärtusena säilinud, ilma et keegi enam teaks, millisel eeldusel see põhines.
Skaneering ei väida ka, et iga andmepunkt saab lõpuks kindlaksmääratud tähtaja jooksul auditikindlaks muuta. Kui palju aega see võtab, sõltub sellest, kui palju süsteeme on kaasatud, kui palju omanikke veel tuleb määrata ja kui hajutatud allikad on. Ülevaade sellest, kui kaua kulub, et üht teemat korda saada, aitab seda hinnangut kujundada, ilma et sellest saaks lubadus konkreetse tähtaja kohta.
Ja skaneering ei lähtu eeldusest, et tabelid on probleem. Sageli on tabel vaid koht, kus struktuuri puudumine muutub nähtavaks; küsimus miks tabelid ei ole probleem selgitab, miks tööriista väljavahetamine harva lahendab alusprobleemi.
Praktikas on CO2 sageli esimene teema, mille puhul see küsimus terava kujul tõstatub, lihtsalt sellepärast, et see on aruandluses enamasti kõige hajutatum ja kõige rohkem tuletatud näitaja. On põhjus, miks CO2 on enamasti esimene teema, millest alustada, ja see põhjus ütleb midagi selle kohta, kuidas andmepunktid organisatsiooni läbivad, näitude lugemisest kuni aruandlusreani.
Siin kirjeldatud skaneering on väljatöötamisel. Mis on praegu olemas: viis vaadata ja struktuur, mille alusel esitada küsimusi, mida enamik organisatsioone veel süstemaatiliselt ei esita. Kes praegu seda töömeetodit vajab, saab registreeruda ootenimekirja. See ei ole ootenimekiri hägusa tuleviku jaoks, vaid instrumendi jaoks, mis on veel lõpetamisel, ja meile on meelepärasem seda ausalt kirjutada, kui pakkuda midagi, mis ei ole veel täielikult valmis.
Kui on selge, millistel andmepunktidel on allikas ja millistel mitte, tekib loomulikult teine küsimus: kui palju sellest töömahust, mis kulub nende allikate kontrollimisele, jälgimisele ja jälgitavuse tagamisele, peab tegelikult tegema inimene ja kui palju saab süsteem üle võtta. See on teine küsimus kui see, millele see lehekülg vastab, aga siiski loogiline järgmine samm. FTE TO AI töövoo skaneering arvutab tööülesande kaupa välja, kui suure osa tööst saab AI üle võtta, ja annab sellega ülevaate, kuhu inimesed kulutavad aega tööle, mis, kui andmed on korras, saab suures osas automatiseerida.
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.