ICT sektor odstupa od sektora s fabrikama, vozničkim parkovima ili zgradama. Softversko poduzeće nema visoke peći i obično nema vlastitu poslovnu zgradu od značaja. To sektor na prvi pogled čini lakšim u emisijama, ali podaci o održivosti nisu nestali — samo su premješteni. Ne nalaze se u vlastitoj imovini, nego u lancu dobavljača, u ugovorima s pružateljima cloud usluga, i u opremi koju koriste zaposlenici. Onaj koji u ICT-u gleda samo na vlastiti ured, propušta najveći dio priče.
Za mnoga ICT poduzeća težište klimatskog utjecaja premjestilo se na računalni kapacitet koji nabavljaju. Onaj koji koristi AWS, Azure, Google Cloud ili lokalnog pružatelja hostinga, u biti kupuje potrošnju energije koja se negdje drugdje proizvodi i obračunava. Podaci o tome obično se ne nalaze u internom sustavu, nego u računima, ugovorima o pružanju usluga i izvještajima o održivosti koje same objavljuju pružateljice cloud usluga. Neki pružatelji dostavljaju podatke o emisijama po klijentu ili po radnom opterećenju, drugi samo opći prosjek. Razlika između ta dva određuje koliko precizno poduzeće može podastrijeti vlastitu emisiju povezanu s cloudom — a ta razlika često nije poznata onome koji izrađuje izvještaj.
Drugo mjesto na kojem se nakupljaju podaci o održivosti je oprema: laptopi, serveri, mrežna oprema, telefoni. Ti podaci nastaju u više trenutaka životnog ciklusa. Kod nabave, informacije o korištenju materijala i emisijama proizvodnje nalaze se kod dobavljača, često u proizvodnom putovnici ili ekološkoj izjavi koja se ne traži standardno. Tijekom uporabe, IT upravljanje generira podatke o potrošnji energije podatkovnih centara i serverskih prostorija, ponekad u facilitetskim sustavima, ponekad u alatima za upravljanje IT imovinom koji ne komuniciraju s financijama. Kod zbrinjavanja nastaju novi podaci: postoci ponovne upotrebe, certifikati recikliranja, ugovori s obrađivačima elektroničkog otpada. Tri faze, tri vrste izvora, i rijetko jedno mjesto na kojem se sve to spaja.
Poduzeća koja primarno isporučuju softver ili digitalne usluge imaju dodatnu komplikaciju: njihov proizvod sam nema fizički otisak, ali radi na infrastrukturi koja ga ima. Pitanje koji dio emisija cloud usluge treba pripisati kojem proizvodu ili kojem klijentu zahtijeva metode alokacije koje često još nisu utvrđene. Onaj koji o tome izvještava mora prvo odrediti koja podatkovna točka služi kao osnova — računalna snaga, pohrana, promet podataka — prije nego što se nešto može mjeriti. To je metodološki izbor koji stoji odvojeno od izvještaja, ali mu prethodi.
Budući da je sektor radno intenzivan i ima relativno malo fizičke imovine, stavke povezane s osobljem često imaju veći utjecaj nego u industrijskim sektorima: putovanje na posao i s posla, rad od kuće, poslovna putovanja, energija poslovnih zgrada koje se ponekad dijele s drugim zakupcima. Ti podaci nalaze se raspršeni po HR sustavima, platformama za rezervaciju putovanja, pružateljima facilitetskih usluga i ponekad u proračunskim tablicama koje vodi pojedini zaposlenik. Volumen po stavci je mali, ali broj izvora je velik, što konsolidaciju čini dugotrajnijom nego što bi se moglo pomisliti na temelju obujma.
U sektorima kao što su građevinarstvo ili sektor nekretnina podaci su često koncentrirani oko ograničenog broja fizičkih lokacija ili projekata. U ICT sektoru vrijedi suprotno: podaci su rasprostranjeni po mnogim malim, digitalnim i ugovornim izvorima. To zahtijeva drugačiji pristup pri izradi registra podatkovnih točaka — ne počinjati od zgrada ili strojeva, nego od ugovora, sustava i pitanja tko unutar organizacije upravlja kojim dijelom lanca.
I unutar ICT poduzeća s više poslovnih jedinica — na primjer odvojene cloud, konzultantske i softverske grane — vraća se isto pitanje: koje podatkovne točke stvarno trebate kod više poslovnih jedinica i gdje u organizaciji ta podatkovna točka već postoji. Prije nego što se ponovno traži podatak o potrošnji clouda ili inventaru hardvera, vrijedi provjeriti bilježi li se taj podatak već negdje, na primjer putem gdje podatkovna točka već postoji kod više poslovnih jedinica. To sprječava da svaka jedinica izgradi svoju vlastitu, malo drugačiju verziju istog broja.
Kod raspršenih podataka postoji iskušenje da se prvo nabavi alat koji sve pregledno prikazuje. Alat koji se postavi na neorganiziran proces ipak proizvodi prvenstveno urednije izgledajući izvještaj o brojevima koji u osnovi još nisu točni. Prvo razjasniti odakle dolazi svaka podatkovna točka, tko je za nju odgovoran i koja se pravila kvalitete na nju primjenjuju, korak je koji prethodi odabiru sustava, a ne slijedi ga.
Čim je jasno koje podatkovne točke postoje, odakle dolaze i tko njima upravlja, otvara se i uvid u koliko se ručnog rada još oko toga skriva: pretipkavanje, provjeravanje, traženje kod kolege. To je upravo vrsta posla za koju FTE TO AI, pomoću skeniranja rada po zadatku, izračunava koji se dio može prepustiti AI-u, kao nadopuna uvidu koji registar podatkovnih točaka već pruža.
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.