Une organisation comptant plusieurs unités commerciales comptabilise souvent les mêmes données de durabilité à plusieurs reprises, sans que personne ne s'en aperçoive. La consommation d'énergie d'un site figure dans un fichier Excel du responsable des services généraux, dans un outil de reporting de l'unité commerciale et dans un tableau d'agrégation du groupe. Trois endroits, trois chiffres potentiellement différents, et personne ne peut affirmer avec certitude lequel est le bon.
Ce n'est pas une exception. C'est l'état normal des données de durabilité dans une organisation qui s'est développée par unité commerciale, où chaque entité a construit ses propres systèmes, définitions et feuilles de calcul avant que le reporting ne devienne un sujet commun.
Un registre des points de données consigne, pour chaque point de données : ce qu'il est, d'où il provient, qui en est le propriétaire et quelles règles de qualité lui sont applicables. Pour une organisation comptant plusieurs unités commerciales, cela signifie que vous n'enregistrez pas seulement l'existence d'un point de données « consommation d'énergie », mais aussi où ce point de données est consigné pour chaque unité commerciale, dans quel système, par qui, et selon quelle définition.
Dès que ces éléments sont mis côte à côte, il devient visible si les unités commerciales mesurent la même chose. Il s'avère souvent que l'une enregistre la consommation en kWh et l'autre en valeur CO2 convertie, ou que le périmètre de « consommation d'énergie » ne comprend que l'électricité pour une unité et inclut aussi le gaz pour l'autre. Le point de données porte le même nom, mais n'est pas comparable sur le fond. Vous ne détecterez pas cette différence en consultant un rapport. Vous la détecterez en comparant la source, la définition et le propriétaire de chaque unité.
Le registre ne se remplit pas de lui-même. Quelqu'un doit interroger chaque unité commerciale sur les points de données consignés, dans quel système, et sur la base de quelle source. Il s'agit d'un travail d'inventaire : se renseigner auprès du propriétaire de chaque système, remonter l'origine de chaque chiffre jusqu'à son enregistrement d'origine, et consigner ce que vous constatez, même si c'est flou ou incohérent.
La manière dont vous structurez cet inventaire déterminera si le chevauchement devient visible ou reste caché. Une approche par unité commerciale, menée séparément, produit cinq registres qui ne sont pas comparables entre eux. Une approche par point de données, transversale à toutes les unités, produit la vue d'ensemble dont vous avez besoin. La manière de mettre cela en place est décrite dans comment établir un registre des points de données pour plusieurs unités commerciales. Il s'agit d'une structure qui met en évidence les doublons plutôt que d'être elle-même à l'origine de leur maintien.
Un registre des points de données n'est pas complet dès qu'une liste de points de données existe. Il est complet lorsque chaque point de données possède une source traçable, un propriétaire qui en assume la responsabilité, et une définition consignée qui peut être comparée avec celle des autres unités commerciales. Sans cela, vous pouvez constater un chevauchement, mais pas déterminer s'il s'agit d'un problème ou d'un choix délibéré.
La question de savoir combien de vos points de données remplissent réellement cette condition est souvent, en pratique, plus faible qu'espéré. Certains points de données n'ont pas de source identifiable, seulement un chiffre repris depuis des années du rapport précédent. La manière de dresser cet état des lieux est expliquée dans combien de vos points de données ont une source identifiable. Et si vous rencontrez un point de données pour lequel aucune source ne peut être trouvée, même après enquête, une approche spécifique est décrite dans que faire d'un point de données sans source pour plusieurs unités commerciales.
Le moment où le registre est « achevé » n'est pas un point fixe dans le temps, mais un statut par point de données. Certains points de données sont rapidement en ordre, d'autres nécessitent plusieurs cycles de vérification et d'enquête. Ce que cela implique pour votre planification est expliqué dans quand un registre est-il achevé pour plusieurs unités commerciales.
Une fois que vous constatez que trois unités commerciales consignent le même point de données, la question suivante se pose : s'agit-il d'un doublon que vous pouvez supprimer, ou de trois points de données qui portent par coïncidence le même nom mais ont un périmètre différent ? Cette distinction n'est pas toujours immédiate à établir, et elle est au cœur de la reconnaissance d'un point de données en double pour plusieurs unités commerciales, ce qui est approfondi dans comment reconnaître un point de données en double pour plusieurs unités commerciales. Il s'agit d'un travail de précision : comparer la définition, le périmètre et la règle de calcul de chaque exemplaire avant de conclure qu'il s'agit du même point de données.
La cartographie des points de données, des sources et de la propriété au sein de plusieurs unités commerciales est un travail récurrent : de nouvelles périodes de reporting, de nouvelles réglementations et des changements organisationnels exigent de répéter la même enquête. Une partie de ce travail, comme la comparaison des définitions ou la recherche d'une source dans un système, est suffisamment répétitive pour justifier d'examiner si l'IA peut en prendre en charge une partie. FTE TO AI calcule, tâche par tâche, quelle part du travail s'y prête, avec le scan de travail comme point de départ pour examiner cela pour votre situation.
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