Raporteerimiskohustus tuleb ette, ja esimene reaktsioon on otsida tööriista. Töölaud, platvorm, moodul olemasoleva tarkvara juurde. See tundub edasiminekuna: ilmub midagi uut, kulutatakse raha, on tarnija, kellega saab konsulteerida.
Küsimus, mis jäetakse vahele, on kust tööriist oma numbrid saab. Tööriist arvutab, visualiseerib ja raporteerib, kuid ei leia midagi juurde. Andmed, mis sinna sisenevad, tulevad samadest tabelitest, samadest kirjadest haldusjuhile, samadest hinnangutest, mis juba olemas olid. Ainult et need andmed on nüüd liidese taga, mis näeb korrastatud välja.
Tööriista valimine enne kui teate, milliseid andmeid teil on, kes nende eest vastutab ja kui usaldusväärsed need on, tähendab tööriista valimist eelduse põhjal. Tarnija küsib, millist funktsionaalsust vajate, ja te vastate selle põhjal, mida arvate omavat — mitte selle põhjal, mis andmepunkte, allikaid ja omanikke tegelikult olemas on. Millised funktsionaalsed nõuded tulenevad teie oma protsessist on küsimus, millele saab vastata ainult siis, kui protsess on juba paigas; selle aluseta valitakse tööriist nõuete nimekirja põhjal, mille on koostanud keegi teine, või mis osutub tagantjärele puudulikuks just seal, kus vaja oleks olnud.
Vastupidine järjekord — kõigepealt korraldada andmepunktide register, lineage ja omandiõigus, ja alles siis valida tööriist — võtab alguses rohkem aega. Ei ole töölauda, millele osutada, ei ole edenemist, mida koosolekul näidata. Kuid küsimused, mis siis tööriistale esitatakse, põhinevad sellel, mis ettevõttes tegelikult toimub, mitte demost üle võetud nimekirjal.
Tööriist-esimesena kulud ei mahu ühte reasse, kuid neid on võimalik tuvastada.
On olemas tööriist ise, mis pärast aastat osutub puudulikuks selles, mis vajalik oli — ühendus lähtesüsteemiga, mida ei ole olemas, raporteerimisstruktuur, mis ei sobitu organisatsiooni toimimisviisiga, moodul, mis teeb midagi, mida keegi ei vajanud. On olemas nende inimeste aeg, kes pidid tööriista täitma: kui andmepunktide registrit ei olnud, on tööriist täidetud samade eraldiseisvate Exceli väljavõtetega kui varem, ainult nüüd süsteemi sees, mis annab mõista, et see on kontrollitud.
On olemas näivkindlus, mis on kõige kulukam. Tööriist veenva töölauaga jätab mulje, et andmed on korras. See mulje püsib kuni kindlustandmise protsessi, audiitori või nõukogu küsimuseni numbri päritolu kohta. Siis selgub, et keegi ei suuda näidata, kes on allika esitanud, milline eeldus on sisse arvestatud, kas selle aasta number on arvutatud samal viisil kui eelmisel aastal. Tööriist ei teadnud seda, kuna tööriist ei ole seda küsimust kunagi esitanud — ta eeldas, mida sisestati.
Ja on olemas asendamine. Tööriist, mis valiti ilma ülevaateta selle aluseks olevast protsessist, vahetatakse aja jooksul teise tööriista vastu, lootuses, et see toimib paremini. Probleem liigub edasi, kuid ei kao: kõigepealt tööriista ostmine või kõigepealt protsessi korraldamine on täpselt see valik, mis seisab ees igal asendamisel uuesti, ja mis protsessi külje küsimusele vastamata langeb uuesti samal viisil valesti välja.
Kui raske vale järjekord kaalub, sõltub sellest, kus andmed tekivad. Ehitusettevõttes on suur osa jätkusuutlikkuse andmetest allhankijate käes, ehitusplatsil ja projektihalduses, mis ei olnud loodud raporteerimise jaoks — kust tuleb jätkusuutlikkuse andmed ehituses määrab, milliseid ühendusi tööriist tegelikult vajab. Paigaldusvaldkonnas on andmed jaotunud teenustšekkide, materjaliregistreerimiste ja hoolduslepingute vahel, ja kus asuvad jätkusuutlikkuse andmed paigaldusvaldkonnas näitab, et üldine tööriist, mis on ehitatud kontoriorganisatsiooni jaoks, jääb siin kiiresti puudulikuks. Tööriist, mis neid erinevusi ei tunne, ei saa neid ka lahendada — ükskõik kui hea liides on. Kes soovib ikkagi kõigepealt tööriista valida, tasub lugeda kuidas valida tööriist ilma tagantjärele kahetsuseta, kuigi tuum jääb samaks: tööriist ei lahenda protsessi, mida ei ole olemas.
Järelejääv järjekord ei ole keeruline, kuid on vähem atraktiivne pakkuda: kõigepealt kaardistada, milliseid andmepunkte on olemas, kust need tulevad, kes nende eest vastutab ja millised kvaliteedireeglid nendega kaasnevad. See on töö, mille jaoks on loodud CSRDready.net Data Readiness Scan — andmepunktide register, source-to-report lineage andmepunkti kaupa, omandiõigus ja kvaliteedireeglid, ilma et sellega kaasneks veel tööriist või raportivorm. Tööriist on väljatöötamisel; kes soovib sellega juba nüüd tegelema hakata, saab registreeruda ootenimekirja.
Kui andmepunktide register on kord paigas, on veel üks küsimus, mida ei pea tarkvaratarnijale esitama: kui palju sellest tööst — samade andmepunktide kogumine, kontrollimine ja kordamine — peab jääma inimtööks ja millise osa saab üle võtta. Selleks on loodud FTE TO AI töökava skann: see arvutab ülesande kaupa välja, kui suure osa tööst saab AI üle võtta, teie organisatsioonis tegelikult teostatavate ülesannete põhjal.
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.