Avec plusieurs unités opérationnelles surgit souvent une question à laquelle personne ne peut répondre précisément : quels points de données sont réellement nécessaires, et lesquels sont collectés simplement parce qu'ils l'étaient déjà l'année dernière. Sans registre, la liste de questions grandit avec la peur de manquer quelque chose. Avec un registre, il devient visible ce que chaque unité fournit réellement, d'où cela provient et si la réponse à la question est le même point de données que celui de l'unité voisine.
Un registre de points de données n'est ni un modèle de rapport ni une liste de questions. C'est une liste de points de données avec, pour chaque point : la définition, l'unité, la source, le propriétaire et la règle de qualité à laquelle il doit répondre. Pour une organisation comptant plusieurs unités opérationnelles, cela signifie que chaque point de données est traçable jusqu'à un endroit concret dans un système concret, chez une personne responsable concrète. Pas « émissions scope 2 par unité », mais « consommation en kWh selon la facture X, saisie par Y, traçable jusqu'à Z ».
La question de savoir quels points de données sont réellement nécessaires ne peut être résolue en une seule fois. Elle résulte de la combinaison de ce qui existe déjà. Un aperçu de l'endroit où un point de données existe déjà pour plusieurs unités opérationnelles montre quelle partie de la question est déjà couverte par les systèmes existants, et quelle partie se trouve encore éparpillée dans des feuilles de calcul ou n'est consignée nulle part. Ce n'est qu'une fois cette vue d'ensemble établie qu'il devient clair quels points de données doivent réellement être demandés et lesquels sont devenus superflus.
L'établissement d'un registre ne commence pas par un système, mais par une liste de questions : quels points de données sont utilisés actuellement, par qui, et sur la base de quelle source. C'est un exercice organisationnel, pas technique. Une approche par étapes pour établir un registre de points de données pour plusieurs unités opérationnelles décrit comment cet inventaire se déroule généralement : par unité, par point de données, avec la source et le propriétaire correspondants.
Lors de cet inventaire, deux problèmes récurrents apparaissent. Le premier est le point de données sans source claire : un chiffre transmis depuis des années, mais dont plus personne ne peut indiquer la provenance. Une approche pour un point de données sans source identifiable pour plusieurs unités opérationnelles aborde ce qu'il convient de faire dans ce cas : ne pas reprendre le point de données sans réflexion, mais d'abord reconstruire la source ou marquer le point de données comme peu fiable jusqu'à ce que cela soit possible.
Le second problème est le point de données en double : deux unités opérationnelles qui, sous des noms et des unités différentes, fournissent la même donnée sous-jacente. Une méthode pour reconnaître un point de données en double pour plusieurs unités opérationnelles aide à le rendre visible, afin que le registre ne consigne pas deux fois la même réalité sous deux étiquettes.
Un point de données dans le registre n'est complet que lorsque quatre choses sont établies : la définition est univoque, la source est identifiable, le propriétaire est connu et il existe une règle de qualité qui déterminE quand une valeur est considérée comme valide. Si l'un de ces quatre éléments manque, le point de données n'est pas encore prêt, quel que soit le nombre de fois où il a déjà été fourni.
Cela vaut également pour la question de savoir si le registre dans son ensemble est achevé. Un registre n'est pas complet parce qu'il contient une longue liste de points de données, mais parce que chaque point de données de cette liste est traçable et que chaque unité sait quelle partie de la liste la concerne. Un test permettant de déterminer quand un registre est achevé pour plusieurs unités opérationnelles décrit cette limite : non pas l'exhaustivité en nombre, mais l'exhaustivité en traçabilité.
Un indicateur utile à cet égard est simplement le nombre de points de données disposant déjà d'une source. Une mesure de la proportion de vos points de données disposant d'une source donne une première idée de l'état d'avancement réel de l'organisation, indépendamment de l'apparence du rapport ou de la liste de questions cette année.
Il est tentant d'acquérir d'abord un logiciel qui collecte, valide et rapporte les points de données. Cet ordre des choses se révèle contre-productif lorsque le processus sous-jacent n'est pas encore organisé : un outil placé au-dessus d'une collecte de données désorganisée produit des rapports plus soignés sur des chiffres qui restent introuvables à la source. Le registre — qui fournit quoi, à partir de quelle source, selon quelle règle — doit d'abord être en place. Ce n'est qu'alors qu'un outil dispose de quelque chose de fiable à traiter.
Dès que le registre est établi et que l'on sait, pour chaque point de données, qui le fournit, à partir de quelle source et selon quelle règle, une autre question devient pertinente : quelle partie de ce processus de fourniture nécessite encore un travail humain, et quelle partie est suffisamment répétitive pour être confiée à un système. Le scan de travail de FTE TO AI calcule, par tâche, quelle part du travail peut être reprise par l'IA, et peut, sur la base du registre, indiquer par point de données où la saisie manuelle, le contrôle ou la transmission cède la place à une étape automatisée.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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