Odvjetnički ured, računovodstveni ured ili konzultantska tvrtka nema proizvodnu liniju, nema vozni park od značaja i najčešće nema vlastitu poslovnu zgradu u industrijskom smislu. Emisije se ne nalaze u strojevima nego u ljudima: uredskim zgradama, laptopima, poslovnim putovanjima i uslugama koje se nabavljaju od drugih. Dok industrijska tvrtka najveći dio emisija može mjeriti unutar vlastitih zidova, kod poslovnih usluga najveći dio nalazi se baš izvan tih zidova. To pomiče pitanje od "što mi emitiramo" prema "što emitiraju strane oko nas", a taj pomak je upravo mjesto gdje podaci postaju problematični.
Osnovni podaci o vlastitoj zgradi obično se još mogu pronaći: računi za energiju kod facilitarnog upravljanja, ugovori o održavanju kod upravitelja zgrade, ugovori o najmu kod financija. Ali čim se opseg proširi, podaci se raspadaju po odjelima koji ne moraju međusobno komunicirati. Troškovi putovanja i naknade nalaze se u sustavu za ljudske resurse ili troškovima, često bez razlike između zrakoplova, vlaka ili automobila. Nabava IT usluga, pohrane u oblaku i softverskih licenci ide preko procurementa ili preko zasebnih odjelnih ugovora, s računima koji ne navode potrošnju energije dobavljača. Potrošnja papira, tisak i catering nalaze se kod facilitarne službe. Privremeni radnici i freelanceri nekad se, a nekad se ne uključuju u kadrovske podatke, ovisno o tome kako je uređena kadrovska administracija.
Najveća stavka, nabavljene usluge drugih tvrtki, obično je najnejasnija. Konzultantska tvrtka koja angažira podizvođače, računovodstveni ured koji dio posla prepušta drugom uredu, pravni tim koji angažira vanjske stručnjake: taj lanac usluga generira emisije koje se nigdje automatski ne bilježe, jer račun prikazuje samo iznos, a ne podrijetlo.
Budući da ne postoji uređaj koji kontinuirano mjeri, podaci o održivosti u poslovnim uslugama često nastaju ručnim prikupljanjem: netko traži račune od facilitarne službe, traži podatke o putovanjima od kadrovske službe, traži podatke o nabavi od procurementa i to lijepi zajedno u proračunsku tablicu. Ta proračunska tablica postaje stvarni sustav istine, bez da bilo tko može pokazati tko upravlja izvorom svakog broja ili koliko se često ažurira. U sljedećem krugu izvještavanja posao se često obavlja iznova, s malo drugačijim izborom izvora, zbog čega je brojke iz godine u godinu teško uspoređivati.
Iskušenje je nabaviti alat za izvještavanje čim stignu upitnici. Ali alat koji se postavlja iznad raspršenog, ručnog prikupljanja podataka, rezultat čini uglavnom pregledniji, ne pouzdaniji. Temeljno pitanje ostaje neodgovoreno: tko je vlasnik podatkovne točke o putovanjima, odakle dolazi broj o potrošnji energije zgrade, koje pravilo kvalitete određuje ubraja li se isključeni freelancer ili ne. Bez registra u kojem je za svaku podatkovnu točku navedeno gdje nastaje, tko njome upravlja i koje pravilo čuva kvalitetu, svaki izvještaj ostaje trenutni presjek onoga što je netko taj mjesec uspio prikupiti.
Data Readiness Scan tvrtke csrdready.net mapira taj registar za ovaj specifičan sektor: po podatkovnoj točki izvorne sustave, put od izvora do izvještaja, vlasnika unutar organizacije i pravilo koje određuje je li vrijednost točna. Za organizaciju s uredskim poslovanjem to često znači kombinaciju facilitarnih sustava, kadrovske administracije, procurementa i ručnog unosa, svaki sa svojim ritmom i svojim upraviteljem. Skeniranje tu kombinaciju bilježi tako da se ne izmišlja iznova svake godine.
Način na koji ta raspršenost nastaje razlikuje se po sektoru. Tko želi usporediti kako to izgleda kod slična pitanja, može pogledati raspršenost podataka o energiji i nabavi u trgovini na malo, ulogu podataka o korisničkim putovanjima i poslužiteljima u IT sektoru, ili povezanost podataka o ulaganjima i vlastitog poslovanja kod financijskih pružatelja usluga. Obrasci se razlikuju, ali srž je uvijek ista: podaci koji nastaju u sustavima koji nisu izgrađeni s izvještavanjem na umu.
Data Readiness Scan trenutno se izrađuje. Još ne postoji funkcionalan proizvod koji se danas može proći, i ovdje se ne prodaje ništa što još ne postoji. Tko za vlastitu organizaciju želi utvrditi gdje bi registar podatkovnih točaka trebao započeti, može se prijaviti na listu čekanja i bit će obaviješten čim skeniranje bude dostupno.
Kad je jasno koja podatkovna točka dolazi iz kojeg sustava i tko je za nju odgovoran, pažnja se često pomiče prema pitanju koliko od samog posla prikupljanja još treba biti ručno. Prikupljanje računa, spajanje proračunskih tablica i provjera brojki zadaci su koji se mogu podijeliti na dio koji slijedi fiksan obrazac i dio koji zahtijeva procjenu. FTE TO AI po zadatku izračunava koji dio tog posla može preuzeti AI, kao sljedeći korak nakon što registar podatkovnih točaka postoji.
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.