Un registre pour une seule unité d'affaires, vous finissez par le boucler à un moment donné. Les points de données y figurent, chacun avec une source et un propriétaire, et les définitions ont été vérifiées. Avec plusieurs unités d'affaires, la question change. Il ne s'agit plus de savoir si une liste est complète, mais si les listes s'additionnent entre elles pour former une image unique de l'organisation.
C'est un autre type de travail que le simple ajout de lignes. Le piège consiste à penser qu'un registre est achevé dès que chaque unité a rempli son propre tableau. Quatre tableaux remplis avec quatre définitions différentes du même point de données ne donnent pas un registre, mais quatre registres qui se trouvent par hasard côte à côte.
Par unité, le même travail de base se répète : quels points de données sont nécessaires, d'où viennent-ils, et qui en est responsable. Cela commence par la question de quels points de données avez-vous réellement besoin, car une unité qui enregistre trop de points de données accumule surtout une charge d'entretien sans que le rapport en devienne meilleur.
Pour chaque point de données restant, la même question doit être posée : cela existe-t-il déjà dans un système, ou faut-il encore le demander. La page sur où un point de données existe-t-il déjà décrit ce travail de recherche. Avec plusieurs unités d'affaires, la réponse varie souvent : l'unité A a déjà sa consommation d'énergie dans un système facilitaire, l'unité B la tient encore dans un tableau géré par un seul contrôleur. Cette différence doit être visible dans le registre, et non disparaître derrière une colonne uniforme qui indique partout « présent ».
Le plus grand risque avec plusieurs unités n'est pas l'absence de points de données, mais le fait qu'ils figurent bien sous le même nom tout en mesurant autre chose. La « consommation d'eau » peut, pour une unité, ne concerner que le siège social et, pour une autre, inclure aussi l'atelier de production. Le « nombre d'ETP » peut être compté avec ou sans les intérimaires. Tant que cette différence n'est pas nommée, personne n'additionne le problème jusqu'au moment où les chiffres doivent être consolidés pour le rapport agrégé.
Un registre qui résout cela fixe, pour chaque point de données, la définition au niveau de l'organisation, puis indique, par unité, si cette définition a été appliquée de la même manière. Là où ce n'est pas le cas, cela figure dans le registre comme un point ouvert, et non comme une hypothèse silencieuse. La construction de cette structure est décrite dans comment établir un registre de points de données, et cet ordre ne change pas lorsqu'il y a plusieurs unités : d'abord fixer les points de données et leurs définitions au niveau de l'organisation, puis, par unité, remplir ce qui existe déjà et ce qui manque.
L'hypothèse selon laquelle seules les unités plus petites ou moins matures présentent des lacunes dans leurs sources est rarement vraie. Une grande unité disposant d'un système ERP complet peut, pour certaines données environnementales, dépendre autant d'un comptage manuel qu'une petite implantation. La part des points de données sans source solide dépend du sujet et de la durée pendant laquelle une unité travaille déjà avec ces chiffres, non de la taille de l'unité. Combien de vos points de données disposent d'une source est donc une question qui doit être répondue séparément pour chaque unité, voir combien de vos points de données disposent d'une source. C'est seulement une fois cela établi par unité qu'on peut dire quelque chose sur l'ensemble.
Les points de données sans source ne disparaissent pas du registre parce qu'ils sont gênants. Ils reçoivent un statut et une étape suivante, décrits sous que faire d'un point de données sans source. Avec plusieurs unités d'affaires, il est judicieux de comparer ce statut entre les unités : si trois unités sur quatre disposent d'une source pour un point de données et la quatrième non, une solution se trouve généralement à portée de main auprès de ces trois unités, plutôt que de laisser la quatrième réinventer la roue.
Un registre portant sur plusieurs unités d'affaires n'est pas correct parce qu'il paraît complet, mais parce que trois choses sont vraies en même temps. Premièrement : chaque point de données a une seule définition au niveau de l'organisation, et cette définition a été appliquée de la même manière dans chaque unité, ou la différence est explicitement consignée. Deuxièmement : pour chaque point de données, il est clair, par unité, s'il existe une source, et si non, quel en est le statut. Troisièmement : la propriété est attribuée au niveau où se trouve réellement la connaissance, et non automatiquement au responsable le plus élevé de l'unité.
La durée de ce travail dépend du nombre d'unités, du nombre de sujets et de l'état des systèmes sous-jacents ; une estimation à ce sujet est décrite dans combien de temps faut-il pour mettre un sujet en ordre. Ce n'est pas un délai fixe, mais une addition du travail qui reste à accomplir par unité et par point de données.
Rassembler ces registres, retracer les définitions et comparer les sources par unité constitue en grande partie un travail répétitif : les mêmes questions, appliquées encore et encore à un autre service ou à un autre point de données. Quelle part de ce travail peut être reprise par l'IA et quelle part reste un travail humain, c'est précisément ce pour quoi le scan de travail de FTE TO AI a été conçu : il calcule, tâche par tâche, la marge disponible pour accélérer ce type de travail de registre, sans que le résultat ne dépende d'hypothèses que personne n'a vérifiées.
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