Organisatsioon, kus on mitu äriüksust, loeb sageli sama jätkusuutlikkuse andme mitu korda kokku, ilma et keegi seda märkaks. Ühe asukoha energiatarbimine on kirjas haldusjuhi Excel-failis, äriüksuse aruandlustööriistas ja kontserni koondtabelis. Kolm asukohta, kolm võimalikult erinevat arvu, ja mitte kellel ei ole kindlust, milline neist on õige.
See ei ole erand. See on jätkusuutlikkuse andmete normaalne olukord organisatsioonis, mis on kasvanud äriüksuste kaupa, kus igal osal on välja arendatud omad süsteemid, definitsioonid ja tabelid, enne kui aruandlusest sai ühine teema.
Andmepunktiregister fikseerib igal andmepunktil: mis see on, kust see pärineb, kes on selle omanik ja millised kvaliteedireeglid sellele kehtivad. Organisatsiooni jaoks, kus on mitu äriüksust, tähendab see, et te ei registreeri ainult, et olemas on andmepunkt „energiatarbimine”, vaid ka kus see andmepunkt igas äriüksuses fikseeritakse, millises süsteemis, kelle poolt ja millise definitsiooniga.
Niipea kui see kõik on kõrvutatud, saab näha, kas äriüksused mõõdavad sama asja. Sageli selgub, et üks registreerib tarbimise kWh-des ja teine ümberarvestatud CO2-väärtusena, või et ühe üksuse „energiatarbimise” ulatus hõlmab ainult elektrit, teisel aga ka gaasi. Andmepunkt kannab sama nime, kuid sisu poolest ei ole see võrreldav. Seda erinevust ei leia te aruannet vaadates. Selle leiate, kui panete allika, definitsiooni ja omaniku igas üksuses kõrvuti.
Register ei täitu iseenesest. Keegi peab igast äriüksusest välja küsima, milliseid andmepunkte fikseeritakse, millises süsteemis ja mille allika põhjal. See on inventeeriv töö: iga süsteemi omanikuga üle küsimine, igasse arvu tekkeloo jälgimine tagasi algsele registreerimisele ja selle fikseerimine, mida te leiate, ka kui see on ebaselge või vasturääkiv.
See, kuidas te selle inventuuri struktureerite, määrab, kas kattuvus muutub nähtavaks või jääb peidetuks. Lähenemine, kus igat äriüksust käsitletakse eraldi, annab tulemuseks viis registrit, mida ei saa võrrelda. Lähenemine, kus lähtutakse andmepunktist ja liigutakse läbi kõikide üksuste, annab teile vajaliku ülevaate. Kuidas see üles seada, on kirjeldatud siin: kuidas koostada andmepunktiregister mitme äriüksuse korral. Küsimus on struktuurist, mis toob dubleerimise esile, mitte struktuurist, mis seda ise varjab.
Andmepunktiregister ei ole täielik niipea, kui seal on nimekiri andmepunktidest. See on täielik niipea, kui igal andmepunktil on jälgitav allikas, omanik, kes vastutuse võtab, ja fikseeritud definitsioon, mida saab teiste äriüksustega võrrelda. Ilma selleta näete kattuvust, kuid ei saa kindlaks teha, kas see kattuvus on probleem või teadlik valik.
Küsimus, kui suur osa teie andmepunktidest sellele tingimusele tegelikult vastab, on praktikas sageli väiksem kui loodetud. Osadel andmepunktidel puudub tuvastatav allikas, on ainult arv, mida juba aastaid eelmisest aruandest üle korratakse. Kuidas seda arvu kaardistada, saate lugeda siit: kui paljudel teie andmepunktidest on tuvastatav allikas. Ja juhuks, kui kohtate andmepunkti, millel lihtsalt ei ole allikat, isegi mitte pärast järelepärimist, on selleks kirjeldatud eraldi lähenemine: mida teha andmepunktiga, millel puudub allikas mitme äriüksuse korral.
Hetk, mil register on „valmis”, ei ole kindel ajahetk, vaid staatus igal andmepunktil eraldi. Osad andmepunktid saavad kiiresti korda, teised vajavad mitmeid järelepärimise ja kontrollimise ringe. Mida see tähendab teie ajakava jaoks, on kirjas siin: millal on register valmis mitme äriüksuse korral.
Kui olete korra näinud, et kolm äriüksust fikseerivad sama andmepunkti, tekib järgmine küsimus: on see dubleerimine, mille saate kõrvaldada, või on need kolm andmepunkti, millel juhtub olema sama nimi, kuid erinev ulatus? Selline vahetegemine ei ole alati kohe võimalik, ja selle vahetegemine on keskne osa dubleeritud andmepunkti tuvastamisest mitme äriüksuse korral, mida on täpsemalt käsitletud siin: kuidas tuvastada dubleeritud andmepunkti mitme äriüksuse korral. See on töö, mis nõuab täpsust: iga eksemplari definitsioon, ulatus ja arvestusreegel tuleb kõrvutada, enne kui te järeldate, et tegemist on sama andmepunktiga.
Andmepunktide, allikate ja omandiõiguse kaardistamine mitmes äriüksuses on korduv töö: uued aruandlusperioodid, uued regulatsioonid ja organisatsiooni muudatused nõuavad sama järelepärimise kordamist. Osa sellest tööst, näiteks definitsioonide kõrvutamine või allika otsimine süsteemist, on piisavalt korduv, et uurida, kas AI saab osa sellest üle võtta. FTE TO AI arvutab iga ülesande kohta välja, milline osa tööst selleks kõlbab, ja werkscan on lähtepunkt, et seda teie olukorra jaoks lähemalt vaadata.
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.