Enamikus mitme äriüksusega organisatsioonides eksisteerib sama andmepunkt mitu korda. Scope 2 heitkogused on ühes tegevuskohas kirjas energiaarvel, teises facility manageri Excel-väljavõttes ja kolmandas mitte kusagil — seal hinnatakse. See ei ole ühe osakonna viga. See on tagajärg aastatest, mille jooksul keegi ei ole andmepunkti kesksel tasandil määratlenud, rääkimata selle allikast.
Küsimus "mida sellega teha" eeldab, et on üks vastus, mis sobib kõikjale. See ei ole nii. Lähenemine sõltub sellest, mis igas äriüksuses juba olemas on, ja see on erinev.
Enne kui otsustate midagi allikata andmepunkti kohta, seadke kõrvuti see, mis igal äriüksusel tegelikult olemas on. Mõne üksuse jaoks eksisteerib allikas, mida keegi ei ole kirja panud — süsteem, tarnija, kohalik haldus. Teiste jaoks sellist allikat ei eksisteeri ja arv täidetakse praegu hinnangu põhjal või kolleegi järgi, kes "teab enam-vähem". Need kaks olukorda nõuavad erinevat lähenemist. Kus andmepunkt juba eksisteerib on küsimus, millele vastate üksuse kaupa, enne kui registrisse midagi lisate või selles midagi muudate.
Alles kui see ülevaade on olemas, näete, kus probleem tegelikult peitub: mitte andmepunktis kui kontseptsioonis, vaid allikate hajumises, mis on selle taga.
Andmepunktiregister sisaldab iga andmepunkti kohta mitte ühte rida, vaid nii palju ridu, kui palju allikaid on. Andmepunkti jaoks, mis esineb kolmes äriüksuses, on kolm rida: igaühel oma allikas, oma vastutaja ja oma kvaliteedireegel. See tundub tülikas, kuid see hoiab ära midagi hullemat — erineva päritoluga arvude kokkuliitmise üheks numbriks, mille päritolu enam keegi öelda ei suuda.
Iga rida sisaldab vähemalt: andmepunkti definitsiooni, nagu see sellele üksusele kehtib, allikasüsteemi või dokumenti, kust arv pärineb, kes vastutab selle esitamise ja kontrollimise eest, ning reeglit, mille alusel kontrollitakse väärtuse usutavust — vahemikku, võrdlust eelmise aastaga, ühiku kontrolli. Ilma selle viimase reeglita märkate viga alles siis, kui keegi juhuslikult vaatab.
Komplikatsioon, mis selle protsessi käigus sageli ilmneb: üksus A ja üksus B nimetavad "sama" andmepunkti, kuid mõõdavad erinevat asja. Üks arvestab liisitud sõidukid scope 1 hulka, teine mitte. See ei ole allikaprobleem, vaid definitsiooniprobleem, ja see tuleb lahendada enne, kui sellele allikas külge pannakse. Kuidas selliseid erinevusi tuvastada, on kirjeldatud lehel kuidas tuvastada topeltandmepunkti mitmes äriüksuses. Alles kui definitsioon on kõigi üksuste jaoks ühesugune, on mõtet allikaid külge panema hakata — vastasel juhul registreerite kolm korda midagi erinevat ühe nime alla.
Kui pärast selle uurimist selgub, et äriüksusel tegelikult puudub andmepunkti allikas, on kaks võimalust. Esimene: on olemas süsteem või protsess, kust arv võiks tulla, kuid keegi ei ole seda kunagi allikaks määranud. Sel juhul määrate selle allika ja fikseerite, kes seda haldab. Teine: tegelikult ei ole midagi, ja arv hinnatakse praegu või võetakse üle teisest üksusest. Sel juhul registreerite selle sõnaselgelt hinnanguna, koos sellega kaasneva eeldusega, selle asemel, et lasta sellel edasi kehtida mõõdetud väärtusena. Mõlemad teed peaksid registris kajastuma — hinnang, mida ei ole hinnanguna märgistatud, on risk, mis ilmneb alles kontrolli käigus.
Enne kui panustate aega igale puuduvale andmepunktile allika leidmisse, on kasulik hinnata, kas see andmepunkt on sellele äriüksusele üldse asjakohane. Väikesel kontorihoonel viie töötajaga võib puududa oluline scope 3 andmepunkt, mis on asjakohane tootmisüksuse jaoks. Milliseid andmepunkte teil tegelikult vaja on aitab selle vahet teha, et te ei otsiks allikat millegi jaoks, mida hiljem vajagi ei olnud.
On kiusatus jätkata allikate otsimist, kuni kõik on täiuslikult kaetud. See ei ole kriteerium. Register on valmis, kui iga asjakohase andmepunkti kohta, äriüksuse kaupa, on kindlaks tehtud, kas allikas on olemas, kes on omanik ja millist kontrolli sellele rakendatakse — mitte kui iga arv on saja protsendi kindlusega jälgitav. Millal on register valmis mitme äriüksuse puhul kirjeldab selle lõpp-punkti konkreetselt, ja kui paljudel teie andmepunktidel on allikas on küsimus, millega mõõdate edenemist vahepeal.
See on töö, mis toimub üksuse kaupa, mitte korraga kogu organisatsiooni jaoks. Kui palju aega see võtab, sõltub äriüksuste arvust, andmepunktide arvust ja sellest, kui paljudel neist on juba allikas. Osa sellest töö — omanike küsitlemine, allikate kokku toomine, registri täitmine — on selline ülesanne, mida saab struktureerida ja osaliselt kiirendada. FTE TO AI töövoo skaneering arvutab iga ülesande kohta välja, kui suure osa sellest saab AI üle võtta, nii et enne alustamist teate, milline osa jääb käsitsi tehtavaks ja milline mitte.
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.