Kysymys tuntuu yksinkertaiselta, kunnes sitä yritetään vastata. Kestävyysdata tulee HR-järjestelmistä, kiinteistöpalveluiden hallintapaneeleista, energiantoimittajilta, yksittäisten työntekijöiden laskentataulukoista ja toisinaan sen henkilön muistista, joka on vuosia toimittanut samat luvut. Ilman yleiskuvaa kukaan ei tiedä tarkalleen, mitä datapisteitä on olemassa, mistä ne ovat peräisin ja pitävätkö ne yhä paikkansa verrattuna siihen, mitä alun perin kirjattiin.
Datapisterekisteri on vastaus tähän sekaannukseen. Ei raportointivälineenä, vaan itse datan hallintana: mikä datapiste on, mistä se tulee, kuka on siitä vastuussa ja mitä sääntöjä sen on täytettävä ennen kuin sitä voi käyttää.
Rekisteri on enemmän kuin luettelo lukujen nimistä. Jokaisesta datapisteestä on vähintään kirjattava seuraavat tiedot:
Ilman näitä kenttiä datapisteluettelo on kokoelma nimiä vailla alkuperää. Näiden kenttien avulla näkyy, mistä data on peräisin ja missä heikot kohdat sijaitsevat.
Järjestys, jossa rekisteri rakennetaan, ratkaisee, tuottaako se tulosta. Aloittakaa ette raportointirakenteesta, vaan siitä, mitä on jo kirjattu. Sivulla mistä datapiste on jo olemassa kerrotaan, miten sen jäljittää: usein luku on jo olemassa jossain toisessa järjestelmässä kuin odotettiin, eri nimellä tai eri yksikössä.
Sen jälkeen tulee kysymys siitä, miten itse rakenne luodaan, mitkä kentät ovat pakollisia ja missä järjestyksessä datapisteitä lisätään niin, että rekisteri ei muutu hallitsemattomaksi. Tämä prosessi on kuvattu sivulla miten datapisterekisteri laaditaan.
Jokaisella datapisteellä ei ole heti osoitettavaa lähdettä. Osa luvuista on aikoinaan syötetty käsin, otettu vanhasta raportista tai arvioitu henkilön toimesta, joka ei ole enää palveluksessa. Mitä tässä tilanteessa tehdään ja miten se erotetaan datapisteistä, joilla on lähde, kerrotaan sivulla mitä tehdään datapisteelle, jolla ei ole lähdettä.
Toinen toistuva ongelma on päällekkäisyys: sama datapiste päätyy rekisteriin kahta reittiä, hieman eri arvoilla. Miten tämän havaitsee ennen kuin se johtaa ristiriitaisiin lukuihin, kerrotaan sivulla miten tunnistetaan kaksoiskappaleena oleva datapiste.
Se, että datapiste on rekisterissä, ei tarkoita, että se pitää paikkansa. Paikkansapitävyyden varmistaminen on erillinen vaihe: arvon on vastattava lähdemääritelmää, yksikön on täsmättävä laatusäännön odottamaan yksikköön, ja omistajan on pystyttävä vahvistamaan, että prosessissa ei ole muuttunut mitään viimeisimmän varmistuksen jälkeen.
Tätä varten on tarpeen tietää, miten datapiste kulkee lähteestä raporttiin. Tämän reitin kartoittamista kutsutaan source-to-report-kartoitukseksi, ja se on erillinen vaihe määritelmän kirjaamisen ohella. Mitä tämä kartoitus tarkalleen tarkoittaa ja miksi rekisteri jää vaillinaiseksi ilman sitä, luette sivulta mitä on source-to-report-kartoitus.
Kysymykseen, milloin rekisteri on riittävän kattava, jotta siihen voi luottaa, ei ole kiinteää vastausta datapisteiden lukumäärän perusteella. Se riippuu raportointivelvoitteen laajuudesta, siitä kuinka monella datapisteellä on jo varmistettu lähde ja omistaja, ja siitä kuinka monta on merkitty avoimeksi tai epäselväksi. Rekisteri ei ole valmis siksi, että se näyttää kattavalta, vaan siksi, että avoimet kohdat ovat tiedossa ja hallinnassa. Miten tämän toteaa, kerrotaan sivulla milloin rekisteri on valmis.
Datapisterekisteri on tilannekuva siitä, mitä nyt on kirjattu. Ilman huoltoa se vanhenee yhtä nopeasti kuin laskentataulukot, jotka sen piti korvata: lähteet muuttuvat, omistajat lähtevät, määritelmät liukuvat ilman että kukaan päivittää rekisteriä.
Suuri osa työstä, joka pitää rekisterin ajan tasalla, on tunnistettavaa ja toistettavaa: lähteiden tarkistaminen, arvojen testaaminen laatusääntöjä vasten, muutosten havaitseminen. Mikä osa tästä huoltotyöstä on tuettavissa tekoälyllä ja mikä osa vaatii edelleen ihmisen arviointia, ei ole yleispätevästi sanottavissa. FTE TO AI:n työscan laskee tämän tehtäväkohtaisesti, sen perusteella mitä tehtävä tarkalleen sisältää ja miten usein se toistuu, jotta selviää, mikä osa työstä voidaan siirtää ja mikä osa ei.
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.