csrdready Kérem, tegyenek a várólistára

Sustainability Data Readiness

Fenntarthatósági adatai rendszerek és táblázatok között szóródnak szét — és senki nem a felelőse

Az adatokat évente kézzel gyúrják össze, miközben az egyes egységek eltérő definíciókat használnak. Ez látszólagos pontosságot ad csoportszinten: szép számok bizonytalan alapokon. A felelősség senkié és mindenkié egyszerre, és nincs auditnyom — ez fájdalmasan kiderül, amint szóba kerül az assurance. A csapda ekkor az, hogy egy eszközt vásárolnak egy rendezetlen folyamat fölé: ez csak csinosabb jelentést ad ugyanazokról a megbízhatatlan számokról.

1

Adatpont-nyilvántartás

Mely adatpontokra van valójában szükség, témánként és szabványonként, és melyek léteznek már valahol.

2

Forrás-jelentés térkép

Adatpontonként az út a forrástól a feldolgozáson át a jelentésben elfoglalt helyig, RACI-val és minőségi szabályokkal.

3

Funkcionális követelmények és érettség

Az eszközválasztáshoz szükséges követelmények a megtervezett folyamatból, plusz egy részpontszám az adatérettségről.

4 tengelyaz adatérettséget négy tengelyen mérjük
5 szintminden tengelyt öt szinten értékelünk
3 napaz adat-bootcamp egy témát dolgoz fel három nap alatt
3 útvonalminden jelentés három rögzített kimenetben végződik

Mit ad ez

A belépési pont a Data Readiness Scan, gerinceként az adatpont-nyilvántartással: mire van szükség, és mi van már meg. Ezt egészíti ki a forrás-jelentés térkép, egy kitölthető lineage-eszköz rögzített input-folyamat-output struktúra szerint, adatpontonkénti RACI-val és minőségi szabályokkal, mint érvényes értékek és jelzésértékű eltérések. A megtervezett folyamatból következik egy funkcionális követelménygenerátor, így az eszközválasztás a folyamatot követi, nem fordítva. A háromnapos adat-bootcamp, amely egy témára összpontosít — jellemzően először a CO2-re — a partner 2/3-as útvonalú terméke, de a tervezősablon az eszközben is megtalálható, így az 1-es útvonal ugyanazt a menetet önállóan is végigjárhatja.

Hogyan működik

Témák kiválasztása

Válassza ki a lényeges témákat, vagy induljon el az esgiából.

Nyilvántartás felépítése

A nyilvántartás-generátor összeállítja a szükséges adatpontokat.

Lineage és RACI kitöltése

Adatpontonként rögzítse a forrást, a feldolgozásokat, a felelősséget és a minőségi szabályokat.

Readiness-jelentés és újramérés

Sorrend és átfutási idő-jelzés témánként, majd időszakos újramérés.

Ami ez határozottan nem

  • Nem jelentéskészítő eszköz Maga a jelentés, VSME vagy CSRD alatt, az esgia munkaterülete.
  • Nem kérdőívkitöltő eszköz Mások kérdőívének megválaszolása a supplia vagy az esgreply feladata.
  • Nincs bizonyított múlt Nincsenek elvégzett projektek, amelyekre hivatkozhatnánk; az eszköz strukturál, nem bizonyít semmit.

De drie uitkomsten

Elk rapport eindigt in drie routes. U kiest; wij leveren de analyse, niet het traject.

1

Zelf doen

1. útvonal — önállóan: bootcamp-sablon témánként, nyilvántartás-export és ellenőrzési lista az assurance-hoz.

2

Deels begeleid

2. útvonal — részben kísérve: a partner vezeti a bootcampeket, az eszköz marad a nyilvántartás és a lineage helye.

3

Uitbesteden

3. útvonal — kiszervezve: teljes körű beállítás a partnernél, az FTE TO AI saját gépén.

De volgende stap

A nyilvántartástól a munkaszkennerig

Az adatpontok összegyűjtése rutinmunka: számlák átírása, e-mailek utáni futkosás, konszolidálás. A munkaszkenner kiszámítja, mennyit tud ebből a gyűjtőmunkából átvenni az AI, amint a lineage megvan, előre feltöltve a nyilvántartásból származó gyűjtési folyamatokkal.

Naar de werkscan →

Ez a scan még épül

Az elemzés alapját képező adathalmazokat építjük. Jelezze, hogy figyelemmel kíséri, és elsőként értesítjük, amint az első mérések elérhetővé válnak.

Marvinde assistent van de Data Readiness Scan

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.