Kod više poslovnih jedinica često se javlja pitanje na koje nitko ne može precizno odgovoriti: koje su podatkovne točke uistinu potrebne, a koje se prikupljaju samo zato što su se i prošle godine tražile. Bez registra popis pitanja raste zajedno sa strahom da se nešto ne propusti. S registrom postaje vidljivo što svaka jedinica zapravo isporučuje, odakle to dolazi i je li odgovor na pitanje ista podatkovna točka kao kod susjedne jedinice.
Registar podatkovnih točaka nije predložak za izvještavanje niti upitnik. To je popis podatkovnih točaka s, za svaku točku: definicijom, jedinicom mjere, izvorom, vlasnikom i pravilom kvalitete kojemu mora odgovarati. Za organizaciju s više poslovnih jedinica to znači da je svaka podatkovna točka sljediva do konkretnog mjesta u konkretnom sustavu, kod konkretne odgovorne osobe. Ne 'emisije opsega 2 po jedinici', nego 'potrošnja kWh iz računa X, unesena od Y, sljediva do Z'.
Pitanje koje su podatkovne točke uistinu potrebne ne može se odgovoriti odjednom. Ono slijedi iz kombiniranja onoga što već postoji. Pregled toga gdje podatkovna točka već postoji kod više poslovnih jedinica pokazuje koji dio pitanja već odgovaraju postojeći sustavi, a koji dio još leži razbacan u proračunskim tablicama ili se nigdje ne bilježi. Tek kada se ta slika dobije, postaje jasno koje podatkovne točke stvarno treba tražiti a koje su postale suvišne.
Izrada registra ne počinje sa sustavom, nego s popisom pitanja: koje se podatkovne točke sada koriste, tko ih koristi i na temelju kojeg izvora. To je organizacijska vježba, a ne tehnička. Postupan pristup izradi registra podatkovnih točaka kod više poslovnih jedinica opisuje kako ta inventarizacija obično teče: po jedinici, po podatkovnoj točki, s izvorom i vlasnikom uz to.
Kod te inventarizacije pojavljuju se dva ponavljajuća problema. Prvi je podatkovna točka bez jasnog izvora: brojka koja se već godinama prenosi, a za koju nitko više ne može pokazati odakle dolazi. Pristup za podatkovnu točku bez utvrdljivog izvora kod više poslovnih jedinica razmatra što tada treba učiniti: podatkovnu točku ne prihvaćati jednostavno, nego prvo rekonstruirati izvor ili je označiti kao nepouzdanu dok se to ne uspije.
Drugi problem je dvostruka podatkovna točka: dvije poslovne jedinice koje, pod drugim nazivima i drugim jedinicama mjere, isporučuju isti temeljni podatak. Način prepoznavanja dvostruke podatkovne točke kod više poslovnih jedinica pomaže da se to učini vidljivim, tako da registar ne bilježi istu stvarnost dvaput pod dvije oznake.
Podatkovna točka u registru potpuna je jedino kada su utvrđene četiri stvari: definicija je jednoznačna, izvor je utvrdljiv, vlasnik je poznat i postoji pravilo kvalitete koje određuje kada se vrijednost smatra valjanom. Ako jedna od te četiri stvari nedostaje, podatkovna točka još nije spremna, koliko god puta je već bila isporučena.
Ovo vrijedi jednako i za pitanje je li registar kao cjelina dovršen. Registar nije potpun zato što u njemu stoji dug popis podatkovnih točaka, nego zato što je svaka podatkovna točka na tom popisu sljediva i svaka jedinica zna koji se dio popisa na nju odnosi. Provjera kada je registar dovršen kod više poslovnih jedinica opisuje tu granicu: ne potpunost po broju, nego potpunost po sljedivosti.
Koristan pokazatelj pri tome jednostavno je koliko podatkovnih točaka već ima izvor. Mjerenje koliko vaših podatkovnih točaka ima izvor daje početnu slika o tome koliko je organizacija stvarno daleko, bez obzira kako izvještaj ili upitnik izgledaju ove godine.
Privlačno je najprije nabaviti softver koji prikuplja, provjerava i izvještava o podatkovnim točkama. Taj redoslijed djeluje kontraproduktivno kada temeljni proces još nije organiziran: alat postavljen na neorganizirano prikupljanje podataka proizvodi urednije izvještaje o brojkama koje i dalje nisu sljedive. Registar — tko što isporučuje, iz kojeg izvora, po kojem pravilu — treba biti postavljen prije toga. Tek onda alat ima nešto pouzdano na čemu može raditi.
Čim registar postoji i po podatkovnoj točki je jasno tko je isporučuje, iz kojeg izvora i po kojem pravilu, postaje relevantno drugo pitanje: koji dio tog procesa isporuke još traži ljudski rad, a koji je dio dovoljno repetitivan da se prepusti sustavu. Radna analiza tvrtke FTE TO AI izračunava po zadatku koji se dio posla može prepustiti AI-u, i na temelju registra može po podatkovnoj točki naznačiti gdje ručni unos, provjera ili predaja ustupaju mjesto automatiziranom koraku.
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.