Egy nyilvántartást egy business unithoz egy adott ponton sikerül lezárni. A datapontok szerepelnek benne, mindegyik forrással és tulajdonossal, és a definíciók ellenőrzöttek. Több business unit esetén megváltozik a kérdés. Már nem az a lényeg, hogy egy lista teljes-e, hanem hogy a listák együtt egy egységes képet adnak-e a szervezetről.
Ez más jellegű munka, mint egyszerűen több sort felvenni. A csapda az a feltételezés, hogy a nyilvántartás akkor van lezárva, amint minden unit kitöltötte a saját táblázatát. Négy teljesen kitöltött táblázat négy különböző definícióval ugyanahhoz a datapointhoz nem eredményez egy nyilvántartást, hanem négy egymás mellett létező nyilvántartást.
Minden unitnál ugyanaz az alapmunka ismétlődik: mely datapontok szükségesek, honnan származnak, és ki felelős értük. Ez azzal a kérdéssel kezdődik, hogy mely datapontokra van valóban szüksége, mert egy unit, amely túl sok datapontot vesz nyilvántartásba, mindenekelőtt karbantartási terhet gyűjt anélkül, hogy a riportolás ettől jobb lenne.
Minden megmaradó datapontnál ugyanazt a kérdést kell feltenni: létezik-e már valamilyen rendszerben, vagy még le kell kérni. A hol létezik már egy datapont oldal ezt a felderítő munkát írja le. Több business unit esetén a válasz gyakran eltérő: az A unitnál az energiafogyasztás már szerepel egy létesítménygazdálkodási rendszerben, a B unit még egy táblázatban vezeti, amelyet egyetlen controller kezel. Ennek a különbségnek láthatónak kell lennie a nyilvántartásban, nem szabad elrejteni egy egységes oszlop mögé, amely mindenhol azt mondja, hogy 'megvan'.
A legnagyobb kockázat több unit esetén nem az, hogy hiányoznak datapontok, hanem hogy ott szerepelnek ugyanazon a néven, míg valójában más dolgot mérnek. A 'vízfogyasztás' egyik unitnál csak a székházra vonatkozhat, a másiknál a gyártócsarnokra is. A 'FTE-k száma' lehet, hogy kölcsönmunkaerővel vagy nélkül van megszámolva. Amíg ez a különbség nincs megnevezve, senki nem tudja összeadni a problémát addig a pillanatig, amikor az adatokat összesíteni kell a konszolidált riporthoz.
Egy nyilvántartás, amely ezt megoldja, minden datapontnál rögzíti a definíciót a szervezet szintjén, majd megmutatja unitonként, hogy azt a definíciót valóban úgy alkalmazták-e. Ahol ez nem így van, az nyitott pontként szerepel a nyilvántartásban, nem hallgatólagos feltevésként. Ennek a struktúrának a felépítése le van írva a hogyan állítson össze egy adatpont-nyilvántartást oldalon, és ez a sorrend nem változik, ha több unit van: először a datapontokat és a definícióikat kell rögzíteni szervezeti szinten, majd unitonként kitölteni, hogy mi van már meg és mi hiányzik.
Az a feltevés, hogy csak a kisebb vagy kevésbé fejlett unitoknál vannak hiányosságok a forrásokban, ritkán igaz. Egy nagy unit, amely kiterjedt ERP-rendszerrel dolgozik, bizonyos környezeti adatoknál éppúgy kézi számlálásra hagyatkozhat, mint egy kis telephely. A forrás nélküli datapontok aránya a témától és attól függ, hogy egy unit mennyi ideje foglalkozik ezekkel az adatokkal, nem az unit méretétől. Az, hogy hány datapontnak van forrása, ezért egy olyan kérdés, amelyre unitonként külön választ kell adni, lásd hány datapontnak van forrása. Csak amikor ez unitonként átlátható, lehet valamit mondani az egészről.
A forrás nélküli datapontok nem tűnnek el a nyilvántartásból, mert kényelmetlenek. Kapnak egy státuszt és egy következő lépést, amelyet a mit tegyen egy forrás nélküli datapointtal oldal ír le. Több business unit esetén érdemes ezt a státuszt unitok között összehasonlítani: ha négy unitból háromnak van forrása egy datapointhoz és a negyediknek nincs, ott többnyire karnyújtásnyira van egy megoldás annál a három unitnál, ahelyett hogy a negyedik unitnak kellene újra feltalálnia a kereket.
Egy több business unitot érintő nyilvántartás nem attól helyes, hogy teljesnek látszik, hanem attól, hogy egyszerre három dolog igaz rá. Először: minden datapointnak szervezeti szinten egyetlen definíciója van, és ezt a definíciót minden unitnál ugyanúgy alkalmazták, vagy a különbség kifejezetten rögzítve van. Másodszor: minden datapontnál unitonként világos, hogy van-e forrás, és ha nincs, mi a státusza. Harmadszor: a tulajdonjog azon a szinten van kijelölve, ahol a tudás valóban megvan, nem automatikusan az unit legmagasabb vezetőjénél.
Mennyi ideig tart ez a munka, attól függ, hány unit van, hány téma és milyen állapotban vannak az alapul szolgáló rendszerek; egy erre vonatkozó becslés le van írva a mennyi ideig tart, hogy egy témát rendbe hozzon oldalon. Ez nem egy fix átfutási idő, hanem az unitonként és datapontonként még elvégzendő munka összeadása.
Ezeknek a nyilvántartásoknak az összehozása, a definíciók visszavezetése és a források unitonkénti egymás mellé állítása nagyrészt ismételhető munka: ugyanazok a kérdések, mindig újra alkalmazva egy másik osztályra vagy egy másik datapointra. Melyik része vehető át AI által, és melyik része marad emberi munka, pontosan erre készült a FTE TO AI munkaszkennere: az feladatonként kiszámolja, mennyi tér van arra, hogy ezt a fajta nyilvántartási munkát felgyorsítsák, anélkül hogy az eredmény olyan feltevésektől függene, amelyeket senki nem ellenőrzött.
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.