Datapiste, kuten scope 1 -päästöt tai sairauspoissaolot, esiintyy raportointikehikossa nimellä ja määritelmällä. Se, mitä siinä ei kerrota: kuka organisaatiossa määrittää, mitä tuo määritelmä käytännössä tarkoittaa, kuka toimittaa lähdearvon, ja kuka on vastuussa, kun arvo ei täsmää yksiköiden välillä. Yhden yksikön tapauksessa tämä on usein rekonstruoitavissa tottumuksen perusteella. Useamman yksikön tapauksessa, joilla on kukin oma kirjanpitonsa, omat järjestelmänsä ja joskus oma tulkintansa siitä, mitä työntekijä tai hiilidioksiditonni tarkoittaa, omistajuudesta tulee kysymys, jonka jonkun on aktiivisesti vastattava.
Datapisteen omistajuus ei ole sama kysymys kuin prosessin tai kontrollin omistajuus. Kyse on erityisesti siitä: kuka määrittää, mitä datapiste tarkoittaa, mitkä lähdejärjestelmät lasketaan mukaan, ja mikä laskentasääntö on pätevä, kun kahdella yksiköllä on ollut erilainen lähestymistapa. Tämä erottelu on olennainen, koska prosessi sen ympärillä ja sen valvonta voivat olla eri henkilön vastuulla kuin itse määritelmä. Mitä tämä ero käytännössä tarkoittaa, kuvataan sivuilla kuka omistaa taustalla olevan prosessin useamman yksikön ryhmässä ja kuka omistaa kontrollin useamman yksikön ryhmässä.
Datapiste, jolla ei ole nimettyä omistajaa, saa käytännössä omistajan sattumalta: sen, joka viimeksi toimitti luvun, tai sen, joka sai kysymyksen konsolidoinnista. Tämä henkilö ei useinkaan ole se, joka pystyy arvioimaan, pitääkö määritelmä paikkansa kaikkien yksiköiden osalta, eikä usein myöskään se, jolla on valtuudet korjata poikkeavaa lähestymistapaa tytäryhtiössä.
Useamman yksikön muodostamassa ryhmässä ongelma ei tyypillisesti synny konsernitason määritelmässä, vaan sen kääntämisessä paikallisiin lähteisiin. Yksikkö A mittaa energiankulutuksen energiantoimittajan laskujen perusteella, yksikkö B rakennuksen hallintajärjestelmän avulla, yksikkö C arvioi sen neliömetrien perusteella. Kaikki kolme kutsuvat tulosta "energiankulutukseksi" saman datapisteen alla, mutta alkuperä, tarkkuus ja oletukset eroavat toisistaan. Ellei ole nimettyä omistajaa, joka voi havaita ja arvioida näitä eroja, tämä tieto katoaa konsolidointivaiheessa: luvut lasketaan yhteen ja alkuperä häviää.
Kysymys siitä, mikä arvo datapisteelle on todellisuudessa pätevä — mikä lähde, mikä yksikkö, mikä vaihteluväli — kuuluu datapisteen omistajalle, ei sille, joka sattuu kokoamaan raportin. Mitä pätevä arvo tarkoittaa ja miten se määritellään datapisteittäin, on selitetty sivulla mikä on pätevä arvo.
Jos kukaan ei omista datapistettä, tapahtuu muutamia asioita, jotka paljastuvat vasta myöhemmin. Määritelmää koskeviin kysymyksiin vastaa se, joka sillä hetkellä on tavoitettavissa, ei se, jolla on parhaat vastaukset. Yksiköiden väliset poikkeamat jäävät huomaamatta, koska kenelläkään ei ole tehtävänä verrata niitä. Ja tarkastuksen tai auditoinnin yhteydessä ei ole yhteyshenkilöä, joka voisi selittää, miksi arvo on sellainen kuin se on — vain joukko laskentataulukoita ja muisto siitä, kuka ne täytti.
Tämä kuvio ei useinkaan toistu yhden datapisteen kohdalla, vaan suuressa osassa datapisterekisteriä samanaikaisesti, yksinkertaisesti siksi, että omistajuutta ei koskaan käsitelty erillisenä aiheena, kun raportointikehikko otettiin käyttöön. Lähestymistapa tämän ratkaisemiseksi jäsennellysti — ennen kuin se ratkaistaan yksittäisen datapisteen kohdalla — kuvataan sivulla mitä tehdä, kun kukaan ei ole omistaja useamman yksikön ryhmässä.
Nimen kirjaaminen datapisteen yhteyteen on ensimmäinen askel, ei ratkaisu. Omistajuudella on arvoa vain, jos omistaja myös saa signaalin, kun arvo poikkeaa odotetusta — hyppäys kahden ajanjakson välillä, arvo, joka on tuon yksikön tavanomaisen vaihteluvälin ulkopuolella, puuttuva syöte määräaikaan. Ilman tällaista signaalia omistajuus jää hallinnolliseksi tosiasiaksi, jota kukaan ei aktiivisesti käytä. Miten määritellään poikkeama, joka todella on ilmoituksen arvoinen, selitetään sivulla miten asetetaan signaalipoikkeama.
Datapisteen omistajan nimeäminen on organisatorinen valinta, ei tekninen. Se vaatii selkeyttä siitä, kuka jokaisessa yksikössä tuntee lähdearvon, kuka konsernitasolla hallinnoi määritelmää, ja kenellä on valtuudet korjata poikkeama ennen kuin se saavuttaa raportin. Tämä on juuri Data Readiness Scanin alue: datapisterekisteri, jossa on omistajuus, alkuperä ja laatusäännöt datapisteittäin, riippumatta siitä, miltä raportti tulevaisuudessa näyttää. Skannaus on kehitteillä; ken haluaa lähteä tähän mukaan, voi ilmoittautua odotuslistalle.
Omistajuuden osoittaminen, määritelmien yhteensovittaminen yksiköiden välillä ja poikkeamien signaloiminen on työtä, joka nykyään usein tehdään käsin, sähköpostitse ja laskentataulukoin. Osa näistä tehtävistä — lähdearvojen vertailu, määritelmäerojen jäljittäminen, signaalipoikkeamien valvominen — soveltuu AI:n tukemaan työhön, osa ei. FTE TO AI:n werkscan laskee tehtävittäin, kuinka suuri osa tästä työstä on siirrettävissä, jotta käy selväksi, missä automaatio auttaa ja missä arviointi jää ihmisen tehtäväksi.
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.