Datapiste saa merkityksen vasta, kun on selvää, mitä siihen saa ja mitä siihen ei saa syöttää. Toimipisteen energiankulutus ei voi olla negatiivinen. Prosenttiluku ei nouse sadan yli. Päästökertoimen tulee pysyä tietyn vaihteluvälin sisällä, riippuen käytetystä lähteestä. Näiden rajojen puuttuessa mikä tahansa syötetty arvo voi virrata raporttiin, myös silloin kun se on väärän yksikön, väärän desimaalipilkun tai vaihtuneen sarakkeen seurausta.
Kelvollinen arvo ei siis ole laatuarvio luvun sisällöstä. Se on tekninen raja: vaihteluväli, tyyppi, pakollinen yksikkö, suhde toiseen datapisteeseen. Tämän rajan vahvistatte datapistekohtaisesti, ette raporttikohtaisesti. Siinä on ero tarkastuksen, jonka joku tekee käsin kerran vuodessa, ja säännön, joka on kiinnitetty itse datapisteeseen niin, että kaikki syöte kulkee sen läpi.
Jokainen poikkeama ei ole virhe. Kulutus, joka poikkeaa tänä vuonna voimakkaasti viime vuodesta, voi olla virhe, mutta myös seurausta remontista, yrityskaupasta tai eri mittausjaksosta. Sen takia on hyödyllistä erottaa toisistaan kaksi sääntötyyppiä.
Ensimmäinen tyyppi on kova raja: arvo, joka ei yksinkertaisesti voi olla totta. Negatiivinen siellä missä se ei voi olla, prosenttiluku sadan yli, päivämäärä tulevaisuudessa. Näiden arvojen tulee pysähtyä ennen kuin ne etenevät eteenpäin.
Toinen tyyppi on signaali: arvo, joka voi olla totta, mutta poikkeaa siitä, mitä odottaisitte. Voimakas nousu edelliseen vuoteen verrattuna, luku, joka on selvästi vertailukelpoisten toimipisteiden vaihteluvälin ulkopuolella, syöte, joka saapuu juuri määräaikana ilman perustelua. Signaali ei estä mitään. Se pyytää katsomaan asiaa tarkemmin, ja mahdollisesti selvitystä ennen kuin luku etenee eteenpäin. Miten näitä kahta sääntötyyppiä järjestetään ja erotetaan toisistaan, kuvataan sivulla signaalipoikkeaman määrittämisestä datapisteelle.
Sääntö, joka laukeaa mutta jota kukaan ei näe, ei ole sääntö. Kunkin datapisteen yhteydessä tulee siis olla raja-arvon lisäksi myös nimi: kuka on tämän datapisteen omistaja ja kuka näkee signaalin, kun arvo poikkeaa. Datapisteessä, jolla ei ole omistajaa, signaali katoaa järjestelmään, jota kukaan ei valvo, tai laskentataulukkoon, joka avataan uudelleen vasta vuositilinpäätöksen yhteydessä.
Tämän omistajuuden ei tarvitse olla monimutkaista. Kyse on nimestä datapisteen vierellä, ei prosessista. Mutta ilman tätä nimeä laatusääntö on sääntö paperilla. Mitkä tarkastukset kuuluvat luonnollisesti minkä tyyppiseen datapisteeseen ja miksi kaikki datapisteet ei tarvitse samaa tarkastusta, luette sivulla mitkä tarkastukset kuuluvat datapisteeseen.
Datapisteen rajat eivät tule tyhjästä. Ne johtuvat datapisteen määrittelystä: mitä se mittaa, missä yksikössä, miltä ajanjaksolta, minkä organisaatio-osan osalta. Jos tämä määrittely vaihtelee osastoittain — yksi toimipiste laskee neliömetreinä lattiapinta-alaa, toinen bruttolattia-alana — silloin myös se, mikä on kelvollinen arvo, vaihtelee, ja raja, joka pätee yhdelle toimipisteelle, muuttuu käyttökelvottomaksi toiselle. Miten tähän suhtaudutaan, kerrotaan sivulla mitä tehdä määrittelyille, jotka vaihtelevat osastoittain.
On myös toinen sudenkuoppa: raja-arvo, joka antaa vaikutelman, että luku on tarkempi kuin lähde sallii. Päästökerroin neljällä desimaalilla arvion takana, joka on tarkka kahdella numerolla, herättää tarkkuuden, jota ei ole. Laatusääntöjen tulisi torjua tämä näennäistarkkuus sen vahvistamisen sijaan, mitä käsitellään tarkemmin sivulla näennäistarkkuuden estämisestä.
On houkuttelevaa hankkia työkalu, joka tarkistaa virheet automaattisesti. Mutta työkalu, joka asetetaan järjestämättömän prosessin päälle, tarkastaa sääntöjä, joita ei ole vielä vahvistettu, datapisteitä vastaan, joilla ei ole omistajaa, määrittelyjen perusteella, jotka vaihtelevat osastoittain. Tuloksena on siistimpi raportti luvuista, joita ei edelleenkään ole tarkastettu.
Data Readiness Scan kartoittaa siksi ensin sen, mitä on olemassa: datapisterekisterin, kunkin luvun alkuperän, omistajuuden ja säännöt, jotka määrittävät, mikä on kelvollinen arvo ja mikä on signaali. Tämä on työtä, joka nykyään on usein hajallaan laskentataulukoissa, sähköpostiviesteissä ja muutaman ihmisen päässä. Työkalu, joka tukee tätä, on rakenteilla; ken tähän haluaa jo nyt tarttua, voi ilmoittautua odotuslistalle.
Kun on selvää, mitkä säännöt ja tarkastukset kuuluvat mihin datapisteeseen, syntyy myös hyvä kuva siitä, mikä osa tästä tarkastustyöstä on toistettavaa ja mikä osa vaatii arviointia. Tämä erottelu on keskeisessä osassa FTE TO AI:n työskannauksessa, joka laskee tehtäväkohtaisesti, mikä osa työstä on siirrettävissä tekoälylle ja mikä osa jää ihmiselle.
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.