Egy energiaszámla kilowattórát tartalmaz, egy tankolási bizonylat litert, egy fuvarokmány tonnakilométert. Mielőtt ezek a számok egy fenntarthatósági jelentésben egymás mellett szerepelhetnének, valakinek át kell számítania őket egy közös egységre, és gyakran egy közös kibocsátási tényezőre. Ezt az átszámítást normalizálásnak nevezik. Ez gyakran egy táblázatban történik, egy olyan képlettel, amelyet senki nem talál már meg, amint felmerül a kérdés, hogy egy szám honnan származik.
A normalizálás nem egyetlen művelet, hanem döntések sorozata. Melyik forrás adja a nyers értéket. Melyik egység számít szabványnak. Milyen kibocsátási vagy átszámítási tényezőt alkalmaznak, és ez a tényező melyik forrásból vagy melyik évből származik. Történik-e korrekció a fűtőértékre, a hőmérsékletre, egy eltérő üzleti évre. Minden döntés egy feltevés, és minden feltevés meghatározza az eredményt. Két olyan szervezet, amely ugyanazokat a nyers adatokat eltérő tényezővel vagy eltérő kiindulási évvel normalizálja, más számhoz jut, anélkül, hogy bármelyik hibát csinálna.
A probléma nem az első számításnál keletkezik. Egy évvel később keletkezik, amikor valaki megkérdezi, miért tér el kissé a 2023-as adat a 2024-es adattól, vagy amikor egy controller azt akarja tudni, melyik kibocsátási tényezőt használták egy adott energiaáramláshoz. Rögzítés nélkül a válasz: ezt már nem tudjuk, vagy: ezt kiderítjük. Rögzítéssel a válasz egy hivatkozás arra a szabályra, amely leírja az átszámítást. A két helyzet közötti különbség pontosan az, amiről miért több egy audit trail, mint egy naplófájl szól: az audit trail nem utólagos beszámoló, hanem a döntés rögzítése abban a pillanatban, amikor az megtörténik.
A normalizálás egyike azoknak a műveleteknek, amelyek a forrás és a jelentés között zajlanak, az összeadás, a szűrés és az átosztás mellett. Pontosan mely műveletekről van szó, és milyen sorrendben érintik az adatokat, azt milyen műveletek zajlanak a forrás és a jelentés között, ha a forrás egy táblázat írja le. Minden műveletnél ugyanaz a kérdés érvényes: megállapítható-e, mi történt, ki által, milyen szabály alapján. A normalizálásnál ehhez egy további réteg társul, mivel a szabály maga is származhat külső forrásból — egy kibocsátási tényezőket tartalmazó adatbázisból, amelyet évente frissítenek. Ha ez az adatbázis megváltozik, és senki nem rögzítette, melyik verziót használták melyik jelentési évhez, az évek közötti számok összehasonlíthatósága nem támasztható alá.
Minden olyan adatponthoz, amely normalizáláson megy keresztül, szükség van néhány adatra, hogy a lépés nyomon követhető legyen. A nyers érték és annak forrása. A célegység, valamint a használt átszámítási vagy kibocsátási tényező, beleértve a tényező eredetét és verzióját. Az az időpont vagy időszak, amelyre a tényező vonatkozik. Az a személy vagy rendszer, amely az átszámítást végrehajtotta. És az a hely a jelentésben, ahol a normalizált szám megjelenik. Ez valójában a source-to-report mapping egy sajátos formája, amelynél nem csak egy szám eredetét rögzítik, hanem azt a számítási szabályt is, amely útközben megváltoztatta azt. Hogyan néz ki ez a mapping, ha a forrás egy táblázat, azt mi a source-to-report mapping, ha a forrás egy táblázat fejti ki.
A gyakorlatban a normalizálási tényezőkkel kapcsolatos tudás gyakran egyetlen munkatársnál összpontosul, aki tudja, melyik munkalap melyik tényezőt használja, és miért. Amint az illető szabadságra megy, megbetegszik vagy más pozícióba kerül, ez a tudás már nem kérhető le, csak rekonstruálható — azzal a kockázattal, hogy a rekonstrukció más eredményre vezet, mint az eredeti. A személytől független rögzítés azt jelenti, hogy a szabály egy nyilvántartásban nyomon követhető, nem egy fejben. Ennek a nyilvántartásnak nem kell bonyolult rendszernek lennie; lehet egy állandó formátum, amelyet minden táblázatnál karbantartanak. Hogyan néz ez ki anélkül, hogy erre eszközt szereznének be, azt hogyan hozhat létre lineage-t eszköz nélkül írja le, a normalizálásra vonatkozó, táblázatokra szabott megközelítést pedig hogyan rögzíti a normalizálást, ha a forrás egy táblázat.
Léteznek eszközök, amelyek automatizálják a normalizálást, és áttekintésben mutatják a használt tényezőket. Ez hasznos, amint a szabályok ismertek és a feltevések rögzítettek. Egy olyan eszköz, amely egy senki által nem ellenőrzött tényező alapján normalizál, vagy amely egy kibocsátási tényezőket tartalmazó adatbázis elavult verzióját használja anélkül, hogy ezt bárki észrevette volna, egy szabályosnak látszó eredményt ad egy hibás számításról. A sorrend az, hogy először rögzítik, milyen szabályt alkalmaznak és miért, majd csak azután állítanak be egy rendszert, amely ezt a szabályt következetesen végrehajtja.
A normalizálási szabályok rögzítése maga is időt igénylő feladat: tényezők felkutatása, verziók feljegyzése, a nyers érték és az átszámított szám közötti kapcsolatok dokumentálása. Ennek a munkának egy része ismételhető és szabályhoz kötött, ami jelöltté teszi az AI általi támogatásra. A FTE TO AI a werkscan-ban feladatonként kiszámítja, hogy a munka mekkora része vehető át ilyen módon, hogy világossá váljon, hol van továbbra is szükség emberekre a döntések meghozatalához, és hol veheti át a végrehajtást egy rendszer.
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.