Dès que les données de durabilité proviennent de plus d'une unité opérationnelle, le problème apparaît avant même que le registre n'existe. Chaque unité a ses propres systèmes, ses propres feuilles de calcul, ses propres définitions de ce qu'est un point de données. Un registre qui n'organise pas cela comptera bientôt le même flux trois fois ou le manquera complètement.
Un registre de points de données n'est pas une liste de sujets de rapportage, mais un registre au niveau du point de données individuel : les émissions de portée 2 de l'établissement A, le nombre d'ETP sous contrat temporaire dans l'unité B, la consommation d'eau du site C. Pour chaque point de données, il convient de consigner ce qu'il mesure précisément, dans quelle unité, sur quelle période et pour quelle entité. Sans ces quatre éléments, un point de données n'est pas traçable et donc pas contrôlable.
En outre, le registre contient, pour chaque point de données, la source : le système, le fichier ou la personne d'où provient le chiffre. Ce n'est pas toujours aussi simple que cela paraît. Avec plusieurs unités opérationnelles, il arrive régulièrement qu'un point de données soit renseigné sans que personne puisse indiquer d'où il vient ; ce que vous faites d'un point de données sans source identifiable est donc une question à laquelle le registre lui-même doit pouvoir répondre, et non quelque chose que l'on éclaircit après coup.
La tentation, avec plusieurs unités opérationnelles, est de laisser chaque unité fournir séparément une liste et de fusionner ensuite ces listes. Cela ne fonctionne pas, car les unités utilisent rarement les mêmes définitions. L'une rapporte la consommation d'énergie par établissement, l'autre par ligne de production. L'une compte les travailleurs intérimaires dans ses effectifs, l'autre non. Lorsque ces listes sont fusionnées sans d'abord harmoniser les définitions, des doublons apparaissent qui ne sont pas reconnaissables comme tels.
L'ordre qui fonctionne : déterminer d'abord quels points de données comptent réellement pour l'organisation dans son ensemble, indépendamment de l'unité qui les fournit. C'est une question de nécessité, pas de disponibilité — quels points de données vous sont réellement nécessaires est une question différente de celle de savoir quels points de données figurent déjà quelque part dans une feuille de calcul. Ce n'est qu'ensuite que l'on détermine, pour chaque point de données, quelle unité, quel système et quelle personne en constituent la source. Ainsi naît un registre unique avec une définition unique par point de données, dans lequel plusieurs unités fournissent des données sans que le point de données lui-même se dédouble.
La détection des doublons reste ensuite nécessaire, car même avec de bonnes définitions, deux unités peuvent consigner sans le savoir le même fait sous-jacent sous un nom différent. Comment vous le remarquez — comment reconnaître un point de données en double entre unités opérationnelles — est un contrôle qui s'effectue sur le registre lui-même, pas sur le rapport qui en découle ensuite.
Une erreur fréquente consiste à attribuer la propriété au niveau de l'unité : l'unité A est responsable de toutes les données de l'unité A. Cela fonctionne tant que les unités restent claires, mais avec plusieurs unités opérationnelles ayant des processus qui se recoupent — un service achats partagé, un parc automobile centralisé — cette attribution devient rapidement floue. Il est préférable d'attribuer la propriété par point de données : un seul nom capable d'expliquer d'où vient le chiffre, quelle en est l'unité et quand il a été mis à jour pour la dernière fois. Ce nom n'est pas nécessairement celui de la personne qui saisit le chiffre, mais bien celui de la personne qui connaît la source.
Combien de points de données existants disposent déjà d'une telle source identifiable est généralement la première question qui se pose dès que l'on procède à une vérification systématique. Combien de vos points de données ont une source est précisément la question à laquelle il faut répondre séparément pour chaque unité opérationnelle, car la réponse peut varier fortement d'une unité à l'autre.
Avec plusieurs unités opérationnelles, la tentation est d'attendre que toutes les unités atteignent le même niveau d'approfondissement avant de considérer le registre comme achevé. Ce n'est pas un critère réaliste. Un registre est achevé lorsque, pour chaque point de données, il est clair qui en est le propriétaire, quelle en est la source et quelle règle de qualité s'y applique — même si, pour certains points de données, cette réponse est provisoirement « source inconnue, action à mener par l'unité X ». Une incomplétude visible et attribuée est gérable ; une incomplétude qui reste cachée derrière un chiffre renseigné ne l'est pas. Ce que ce critère implique précisément est détaillé dans quand un registre est-il achevé avec plusieurs unités opérationnelles.
Le temps que prend l'établissement d'un tel registre dépend du nombre d'unités opérationnelles, du nombre de systèmes par unité et de la mesure dans laquelle les définitions sont déjà harmonisées. Dans une organisation comptant quelques unités et des sources claires, ce travail est nettement moindre que dans une organisation comptant des dizaines d'unités sur différents systèmes ERP. Un aperçu de l'origine de ce travail figure dans combien de temps faut-il pour mettre un sujet en ordre.
L'établissement et la tenue d'un registre de points de données couvrant plusieurs unités opérationnelles se compose d'une série de tâches identifiables : recueillir les définitions, retrouver les sources, désigner les propriétaires, détecter les doublons. Une partie de ce travail est suffisamment répétitive pour être automatisée, une autre partie exige une appréciation qui doit rester du ressort d'une personne. Le scan de travail de FTE TO AI calcule, pour chaque tâche, quelle part de ce travail peut être reprise par l'IA, afin qu'il devienne clair où des heures humaines restent nécessaires et où ce n'est pas le cas.
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