Egy egészségügyi intézmény nagyrészt ingatlanvállalat, amelyre egy ellátási funkció épül. A kórházaknak, ápolási otthonoknak, mentálhigiénés intézményeknek és háziorvosi ügyeleteknek mindegyikének saját energiacsatlakozása, saját klímaberendezése és gyakran saját üzemeltetője van. Míg egy irodai szervezetnek egy vagy néhány épülettel van dolga, egy egészségügyi szervezetnek néha több tucat telephelye van, több önkormányzat területén szétszórva, mindegyik más életkorral, más szigetelési szinttel és más energiaszerződéssel. A központilag és a helyileg, telephelyenként kezelt adatok aránya ezáltal szerkezetileg máshogy alakul, mint egy egyetlen telephellyel működő szektorban. Ez az energia- és vízfogyasztás összesítését olyan feladattá teszi, amely azzal kezdődik, hogy kiderítsük, egyáltalán mely telephelyek léteznek, mielőtt bármilyen számra ránéznénk.
Az energiára, vízre és hulladékra vonatkozó legtöbb alapadat a facility osztályon vagy az ingatlankezelésen keresztül fut, és az az osztály gyakran más rendszerrel dolgozik, mint a pénzügyi nyilvántartás. Az energiaszámlák néha közvetlenül a szolgáltatótól érkeznek, néha egy facility management szoftveren keresztül, néha egy külső féltől, aki az intézmény nevében kezeli az ingatlant. Nagyobb egészségügyi csoportoknál az ingatlan gyakran külön alapítványban vagy Kft.-ben van elhelyezve, ami azt jelenti, hogy az egészségügyi ingatlan fenntarthatósági adatai nem automatikusan szerepelnek ugyanabban a nyilvántartásban, mint az ellátási adatok. Aki telephelyenkénti fogyasztást akar összeállítani, annak először tudnia kell, hogy ez a saját facility osztályon, egy külső ingatlankezelőn, vagy telephelytípusonként a kettő valamilyen kombinációján megy keresztül.
Az egészségügyi épületeknek olyan energiaprofiljuk van, amely eltér egy szokásos irodáétól: a sterilizáló berendezések, a képalkotó technológia, a szigorú higiéniai követelményekkel rendelkező légkezelés és az ápolási osztályokon a 24 órás világítás folyamatosan áramot fogyaszt. Ez a fogyasztás nem mindig kerül külön mérésre; sok telephelyen egyszerűen az épület főmérőjében jelenik meg. Aki meg akarja érteni, mely rész az energiafogyasztásból az orvosi funkciókhoz és mely rész az irodai funkciókhoz kapcsolódik, annak gyakran nincs almérés a rendelkezésére. Ez azt jelenti, hogy az első kérdés nem az, mennyi energiát fogyaszt egy épület, hanem hogy létezik-e felosztás, és ha nem, milyen feltételezésekre van szükség ahhoz, hogy mégis megszülessen a bontás.
Az otthoni ápolással, betegszállítással vagy körzeti ápolással rendelkező egészségügyi intézményeknek van egy mobilitási összetevője, amely szétszórva helyezkedhet el a személyzeti autók, lízingautók és saját szállítóeszközök nyilvántartásában. A kilométer-elszámolások a HR-en vagy a bérszámfejtésen keresztül futnak, a lízingszerződések egy külön lízingkezelőn keresztül, és a saját gépjárműpark, mint a telephelyek közötti eszközszállításra használt szolgálati autók, a facility managementen keresztül. Nagyobb otthoni ápolást végző szervezeteknél a munkavállalónkénti megtett kilométerek száma releváns a CO2-lábnyom szempontjából, de ezeket az adatokat általában elszámolási célokra rögzítik, nem fenntarthatósági jelentés céljából. Ennek eredménye, hogy a szállítási adatok egy része létezik, de olyan formában és olyan helyen, amely nincs berendezve az összesítésre.
A saját konyhával, mosodával vagy sterilizáló osztállyal rendelkező egészségügyi intézményeknek olyan hulladék- és fogyasztási áramlataik vannak, amelyek nem minden szektorban fordulnak elő. Az orvosi hulladékot elkülönítve gyűjtik és szállítják el szakosodott feldolgozók, saját jelentésekkel, amelyek elkülönülnek a rendes hulladékszerződéstől. A mosodai szolgáltatásokat néha egy külső mosodához adják ki, amitől a mosás víz- és vegyszerfelhasználása nem az intézmény saját mérőóra-adataiban jelenik meg, hanem a szolgáltató számláiban és jelentéseiben. Aki ezeket az áramlatokat is figyelembe akarja venni, annak a saját rendszerein kívülre kell néznie, külső szolgáltatók szerződéseire és jelentéseire, amelyek néha negyedévente, néha évente érkeznek.
Az orvosi eszközök láncolata, az eldobható eszközöktől a berendezésekig, egy beszerzési osztályon keresztül fut, amely elsősorban minőségi és szállítási követelményekkel dolgozik, nem környezeti adatokkal. Az orvosi termékek szállítói eltérő mértékben adnak betekintést termékeik eredetébe és környezeti hatásába, és ez az információ ritkán szerepel strukturáltan az egészségügyi intézmény saját beszerzési rendszerében. Aki a beszerzett egészségügyi termékek lánc-kibocsátásait szeretné feltérképezni, annak első feladata tehát felmérni, mely szállítók bocsátanak rendelkezésre környezeti adatokat és melyek nem, mielőtt becslést lehetne készíteni a hiányzó részről.
Ez az ingatlan, orvosi berendezések, szállítás, kiegészítő szolgáltatások és beszerzés szerinti felosztás kiindulópont ahhoz, hogy lássuk, hol keletkezik egy egészségügyi intézmény fenntarthatósági adata, és ki fér hozzá. Ugyanez a gondolkodásmód, egy másik szektorra alkalmazva, más szűk keresztmetszeteket hoz felszínre: a nagykereskedelemben a raktárhelyekről és a szállítási áramlatokról van szó, a feldolgozóiparban a termelési folyamatokról és a nyersanyag-felhasználásról, és az oktatásban az ingatlanokról, amelyek felépítésükben közel állnak az egészségügyhöz, de az orvosi összetevő nélkül. Az áttekintés arról, hol keletkezik az adat, egy szükséges lépés, de még semmit nem mond arról, ki kezeli a számokat, milyen formátumban vannak, és hozzá lehet-e kapcsolni őket egy ellenőrizhető forráshoz. Ez a Data Readiness Scan feladata: egy adatpont-nyilvántartás lineage-gel minden adatponthoz, a forrásrendszertől a jelentéssorig, tulajdonossal és minőségi szabályokkal együtt. A szkennelés fejlesztés alatt áll; aki érdeklődik iránta, feliratkozhat a várólistára.
Amint ismert, hol vannak az adatok és ki felelős értük, egy másik kérdés következik: mennyi az összegyűjtésből, ellenőrzésből és beviteli munkából vehető át egy rendszer által, és mennyi igényel még mindig emberi megítélést. Az FTE TO AI feladatonként kiszámítja, a munka mekkora része vehető át AI által, egy eredmény, amely kapcsolódik ehhez a feltérképezéshez, amint az adatpontok és tulajdonosaik ismertté válnak.
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.