Egy kibocsátási szám két tizedesjeggyel bizalmat kelt. De a megjelenítés pontossága semmit nem mond a forrás megbízhatóságáról. Egy táblázat, amely három kézi átgépeléssel arrébb van, ugyanolyan jól mutathat két tizedesjegyet, mint egy szám, amely egyenesen egy validált rendszerből származik. A különbség nem abban van, hogy hogyan néz ki a szám, hanem abban, hogy mi van rögzítve arról, honnan származik és mi számít érvényes értéknek.
A látszólagos pontosság akkor keletkezik, amikor egy szám nagyobb bizonyosságot áraszt, mint amennyit az alapul szolgáló adat indokol. Ez nem rosszindulat miatt történik. Azért történik, mert senki nem rögzítette, mik egy adatpont határai: mely értékek plauzibilisek, mely eltérések normálisak és melyek kell, hogy jelzést adjanak. Ezen határok nélkül minden szám egyformán hihetőnek tűnik, még az is, amely egy átgépelési hiba vagy egy hibás mértékegység eredménye.
A mi számít érvényes értéknek kérdésre ezért minden adatpontnál választ kell adni, nem utólag egy mintavétel során, hanem előre, azon a pillanaton, amikor az adatpontot rögzítik. Az érvényes érték nem csak egy sávon belüli szám. Egy helyes mértékegység is, egy megfelelő időszak is, és egy ismert forrás is.
Egy minőségi szabály többet tesz, mint hogy egy értéket jóváhagy vagy elutasít. Azt is meghatározza, mikor kell egy eltérésnek jelzéssé válnia. Egy energiafogyasztás, amely húsz százalékkal magasabb, mint az előző évben, lehet hiba, de lehet valós bővülés is. A szabály önmagában nem rögzíti, mi történt; azt rögzíti, hogy ez a típusú eltérés értékelést igényel, mielőtt továbbáramlik.
Hogyan állít be egy jelzési eltérést ezáltal más kérdés, mint hogy mi számít érvényes értéknek. Az egyik kérdés az elfogadható határáról szól, a másik a figyelemre méltó határáról. Mindkét határra szükség van, és mindkettőt adatpontonként kell rögzíteni, nem pedig az egész beszámolóra vonatkozó általános ökölszabályként.
Egy jelzés, amelyet senki nem lát, nem jelzés. Ez az a pont, ahol sok adatstruktúra megáll: a szabály megvan, az eltérést észlelik, de nincs rögzítve, ki kapja meg a jelzést és mit kell azzal a személynek tennie. Adatpontonkénti felelősség nélkül egy jelzés eltűnik egy listában, amelyet senki nem olvas át, vagy olyan emberhez kerül, aki nem ismeri az adatpontot, és így nem is tudja megítélni.
Mely ellenőrzések tartoznak egy adatponthoz ezért nem csak a szabályt magát öleli fel, hanem az útvonalat is: ki a felelős, mikor kap az a személy jelzést, és mi történik, ha az a személy nem reagál. Egy adatpont felelős nélkül olyan adatpont, amelynél a beszámoló végfelhasználóján kívül senki soha nem fogja észrevenni, hogy elromlott, és akkor már túl késő tenni valamit az alapul szolgáló ok ellen.
Léteznek eszközök, amelyek eltéréseket észlelnek és irányítópultokat mutatnak. Ezek az eszközök hasznosak, amint a szabályok megvannak. De egy eszköz, amely egy adatpontregiszteren fut rögzített érvényes értékek, jelzésdefiníciók és hozzárendelt felelősök nélkül, elsősorban olyan jelzéseket produkál, amelyeket senki nem tud értelmezni. A először egy eszközt vásároljon, vagy először a folyamatot alakítsa ki kérdés itt közvetlenül alkalmazható: egy eszköz egy rendezetlen folyamat fölé állítva a probléma formáját változtatja meg, nem a tartalmát.
Ugyanez vonatkozik a definíciókra is. Ha a szervezet két része eltérően érti ugyanazt az adatpontot, akkor egy minőségi szabály az egyik résznél hamis jelzést fog eredményezni a másiknál. Mit tesz azokkal a definíciókkal, amelyek részlegenként eltérnek, és milyen választást rögzít ezért előre megválaszolandó kérdés, máskülönben minden szabály olyan kompromisszummá válik, amely sehova nem illik igazán.
Az érvényes értékek, jelzések és felelősség nem olyan dolgok, amelyeket általánosan határoznak meg, majd mindenhol alkalmaznak. Abból következnek, hogyan rögzíti a szervezet valójában az adatpontot, ki férhet hozzá a gyakorlatban, és milyen hibák történtek a múltban. Mely funkcionális követelmények következnek a saját folyamatából leírja, hogyan vezetik le ezeket a szabályokat a meglévő folyamatból, egy általános ellenőrzőlista helyett.
Mihelyt egyértelmű, mely értékek érvényesek, mely eltérések jelentenek jelzést és ki értékeli azt a jelzést, betekintés is nyílik az azon ellenőrzés mögött rejlő munkába: ki keresi meg az adatokat, ki hasonlítja össze az előző időszakokkal, ki továbbítja a jelzést. Ez a munka feladatokra bontható, és ezek egy részénél megállapítható, hogy a szoftver átveheti-e. Az FTE TO AI munkaszkennere feladatonként kiszámítja, mekkora hányadát a munkának veheti át az AI, ugyanazon rögzített szabályok és útvonalak alapján, amelyek az adatminőséget alátámasztják.
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.