Mitme äriüksuse puhul tekib sageli küsimus, millele keegi täpselt vastata ei oska: milliseid andmepunkte on nüüd tegelikult vaja ja milliseid kogutakse, kuna neid küsiti ka eelmisel aastal. Ilma registrita kasvab küsimustik koos hirmuga midagi vahele jätta. Registri olemasolul on näha, mida iga üksus tegelikult esitab, kust see pärineb ja kas vastus küsimusele on sama andmepunkt kui kõrvalasuval üksusel.
Andmepunktide register ei ole raporteerimismall ega küsimustik. See on andmepunktide loend, kus iga punkti kohta on kirjas: definitsioon, ühik, allikas, omanik ja kvaliteedireegel, millele see peab vastama. Mitme äriüksusega organisatsiooni jaoks tähendab see, et iga andmepunkt on jälgitav konkreetse süsteemi konkreetsesse asukohta, konkreetse vastutava isiku juures. Mitte 'scope 2 heitkogused üksuse kohta', vaid 'kWh-tarbimine arvest X, sisestanud Y, jälgitav Z-ni'.
Küsimusele, milliseid andmepunkte tegelikult vajatakse, ei saa vastata korraga. See tuleneb olemasoleva kombineerimisest. Ülevaade sellest, kus andmepunkt juba eksisteerib mitme äriüksuse puhul näitab, kui suure osa küsimusest vastavad juba olemasolevad süsteemid ja kui suur osa on veel lahtiselt tabelites või kusagil üldse mitte fikseeritud. Alles kui see pilt on olemas, saab selgeks, milliseid andmepunkte tegelikult tuleb küsida ja millised on muutunud ülearuseks.
Registri koostamine ei alga süsteemist, vaid küsimuste loendist: milliseid andmepunkte praegu kasutatakse, kelle poolt ja millise allika põhjal. See on organisatoorne, mitte tehniline harjutus. Samm-sammuline lähenemine andmepunktide registri koostamiseks mitme äriüksuse puhul kirjeldab, kuidas see inventuur tavaliselt kulgeb: üksuste kaupa, andmepunktide kaupa, koos allika ja omanikuga.
Selle inventuuri käigus ilmneb kaks korduvat probleemi. Esimene on andmepunkt, millel puudub selge allikas: number, mida on aastaid edastatud, kuid mille algupära ei suuda enam keegi näidata. Lähenemine andmepunktile, mille allikas ei ole tuvastatav mitme äriüksuse puhul käsitleb, mida sellisel juhul ette võtta: andmepunkti ei tuleks lihtsalt üle võtta, vaid esmalt tuleks allikas taastada või märkida andmepunkt ebausaldusväärseks, kuni see on võimalik.
Teine probleem on kahekordne andmepunkt: kaks äriüksust, mis esitavad erinevate nimede ja ühikute all sama alusandmestikku. Viis, kuidas tuvastada kahekordne andmepunkt mitme äriüksuse puhul aitab selle nähtavaks teha, et register ei fikseeriks sama tegelikkust kaks korda erinevate märgistuste alla.
Registris olev andmepunkt on täielik alles siis, kui neli asja on kindlaks tehtud: definitsioon on üheselt mõistetav, allikas on tuvastatav, omanik on teada ja on olemas kvaliteedireegel, mis määrab, millal väärtus kehtib. Kui üks neist neljast puudub, ei ole andmepunkt veel valmis, ükskõik kui palju kordi see juba esitatud on.
Sama kehtib küsimuse kohta, kas register tervikuna on valmis. Register ei ole täielik seetõttu, et see sisaldab pikka andmepunktide loendit, vaid seetõttu, et iga loendis olev andmepunkt on jälgitav ja iga üksus teab, milline osa loendist tema kohta kehtib. Kontroll selle kohta, millal register on valmis mitme äriüksuse puhul kirjeldab seda piiri: mitte täielikkus arvult, vaid täielikkus jälgitavuselt.
Kasulik näitaja on seejuures lihtsalt see, kui paljudel andmepunktidel on juba allikas. Mõõtmine selle kohta, kui paljudel teie andmepunktidest on allikas annab esmase pildi sellest, kui kaugel organisatsioon tegelikult on, sõltumata sellest, milline raport või küsimustik sel aastal välja näeb.
On ahvatlev soetada esmalt tarkvara, mis kogub, valideerib ja raporteerib andmepunkte. See järjekord toimib vastupidiselt, kui alusprotsess ei ole veel korraldatud: vahend korrastamata andmekogumise peal toodab korrektsemaid raporteid arvude kohta, mis on ikka veel jälgimatud. Register — kes esitab mida, millisest allikast, millise reegli järgi — peaks olema paigas esimesena. Alles siis on vahendil midagi usaldusväärset, mille peal töötada.
Niipea kui register on olemas ja iga andmepunkti kohta on selge, kes selle esitab, millisest allikast ja millise reegli järgi, muutub asjakohaseks teine küsimus: milline osa sellest esitamisprotsessist vajab veel inimtööd ja milline osa on piisavalt korduv, et jätta see süsteemi hooleks. FTE TO AI töövoo skaneering arvutab ülesande kaupa välja, milline osa töö tegemisest saab üle anda AI-le, ja saab registri põhjal iga andmepunkti kohta näidata, kus käsitsi sisestamine, kontroll või üleandmine annab teed automatiseeritud sammule.
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.