Peaaegu igas duurzaamheidsdata puudutavas vestluses on kindel hetk: keegi näitab tabelarvutusele. Liiga palju vahekaarte, liiga palju käsitsitööd, liiga suur veaoht. Järeldus tundub ilmselge: asendage tabelarvutus süsteemiga ja probleem on lahendatud. See järeldus on enamasti liiga varakult tehtud.
Tabelarvutus on pind. See kuvab numbreid, liidab neid, seob neid omavahel. Mida see ei tee, on seletada, kust number pärineb, kes selle eest vastutab, või vastab see veel definitsioonile, mis kaks aastat tagasi kehtestati. Neid küsimusi ei ole tabelarvutusele esitatud — neid ei ole kunagi kuskil paika pandud. Tabelarvutust süüdistatakse asjas, mis on juba varem valesti läinud: andmete kogumisel, ümbertrükkimisel, eeldusel, et kolleeg teadis, mis numbrit mõeldi.
Asendage tabelarvutus tarkvarapaketiga ja need küsimused jäävad vastamata. Süsteem näitab siis korrektsemat ülevaadet samast ebakindlusest. Raport näeb professionaalsem välja; aluseks olevad andmed ei ole muutunud usaldusväärsemaks. See on lõks: tööriista ostmine enne, kui on selge, mida see tööriist peaks korrastama.
Enamasti on tegu kolme asjaga, mis on üksteisest sõltumatult tekkinud. Puudub ajakohane ülevaade, milliseid andmepunkte organisatsioon vajab — see ülevaade on kunagi tehtud vana raporteerimisstandardi jaoks ja seda ei ole uuendatud. Puudub kindlaks määratud tee allikast raportinumbrini, mistõttu ei saa keegi kindlalt öelda, kas number pärineb ühest süsteemist või teisest, või hinnangust, mille keegi kord sisestas, kuna tegelikud andmed ei olnud kättesaadavad. Ja puudub omanik iga andmepunkti kohta — isik, kes numbri esitab, ei ole automaatselt see, kes oskab seletada, kust see pärineb või milline on selle kvaliteet.
Neil kolmel asjal ei ole tabelarvutustega midagi pistmist. Need tekitaksid samasuguse probleemi igas süsteemis. Tabelarvutus muudab need vaid nähtavamaks, kuna sellel puudub kiht, mis segadust varjaks.
Andmepunktide register koos source-to-report lineage'iga jäädvustab, kust andmepunkt pärineb, kes selle eest vastutab ja millised kvaliteedireeglid selle suhtes kehtivad. See on kasulik ja samas piiratud. Register ei näita sisulist hinnangut selle kohta, kas number on õige — see näitab, kas tee selle numbrini on jälgitav. Kaks organisatsiooni, kellel on sama register, võivad andmekvaliteedi poolest siiski erinevalt hinnatud olla, kuna ühel organisatsioonil on allikas, mis on iseenesest ebatäpne, ja teisel mitte. Register muudab selle erinevuse nähtavaks; see ei lahenda seda.
Oluline on samuti see, et mitte igal andmepunktil ei ole vaja võrdselt palju lineage't. Mõne numbri jaoks piisab lihtsast, hästi dokumenteeritud allikast; teiste jaoks on vaja rohkem detaile, kuna allika ja raporti vahel on rohkem etappe. Millised andmepunktid on organisatsioonile tegelikult vajalikud, sõltub raporteerimiskohustusest ja sektorist, ja see erineb eeldusest, et kõik vajab võrdselt tähelepanu. Kui suurel osal olemasolevatest andmepunktidest on juba allikas olemas, erineb tugevalt organisatsioonide vahel — ühel on see kinnistunud ERP-liideses, teisel ühe töötaja mälus.
Registri ja lineage'i loomine ei ole küsimus süsteemi sisselülitamisest. See on teema kaupa läbi käimine, kust number tekib, kes seda vaatab enne, kui see raportisse jõuab, ja mis juhtub, kui see isik ei ole enam kohal. See töö erineb teemade lõikes: ühe teema puhul on allikas juba olemas, teise puhul tuleb see veel leida või taastada. Kes küsib, kui palju aega see teema kohta võtab, leiab realistlikuma vastuse teema korrastamise kestuse hinnangust kui tööriista demost, mis lubab, et see kõik toimub automaatselt.
Selline lähenemine ei loo raportit — selle loob teine tööriist, kasutades neid andmeid alusena. Mida see loob, on struktuur, mis jääb kehtima ka siis, kui tabelarvutus asendatakse, ja ka siis, kui töötaja, kes kõike teadis, lahkub. Mida see praktikas tähendab neile, kes hakkavad registrit hiljem vaatama, on kirjas kes konsulteerib teie andmepunktide registriga, kui koostaja ei ole enam kohal, ja mis muutub kohe, kui lineage on kord paika pandud, on kirjas kord kindlaks määratud lineage'i tagajärjed.
Tabelarvutused ei ole probleem, kuid need on esimene nähtav sümptom. Kes asendab tabelarvutuse teadmata enne, milliseid andmepunkte tegelikult vaja on, milline allikas nendega kaasneb ja kes nende eest vastutab, viib probleemi üle kallimasse süsteemi. Sellele töö eelneb küsimus, mis siis üle jääb: milliseid andmepunkte on raporteerimiskohustuse jaoks tegelikult vaja, ja kas osa neist on ehk juba organisatsioonis olemas, ilma et kellelgi seda teadaks, nagu on kirjas kus andmepunkt võib juba olemas olla.
See on töö, mida inimesed teevad praegu suures osas käsitsi: allikate otsimine, definitsioonide võrdlemine, omaniku väljaselgitamine. Osa sellest väljaselgitamistööst on võimalik struktureerida ja kiirendada AI abil, osa mitte — see erinevus on täpselt see, mida FTE TO AI töö skaneering vaatab. Töö skaneering arvutab tegevuse kaupa, kui suur osa tööst on AI-le üle antav, ja annab seega realistlikuma pildi kui eeldus, et tööriist lahendab probleemi tervikuna.
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.