Egy gyár a hulladék tömegét a hídmérlegen méri. Egy másik gyár konténertérfogat alapján becsüli azt. Mindkettő ad egy számot a jelentés ugyanazon soráhozI. Senki nem hazudott, senki nem hibázott. Csak soha nem lett rögzítve, hogy pontosan mi is az adott adatpont definíciója, így minden részleg a legkézenfekvőbb megoldást választotta, amely rendelkezésre állt.
Ez nem kivétel. Ez a normál állapota egy olyan szervezetnek, ahol ugyanazt a metrikát különböző csapatok, különböző forrásrendszerekkel és különböző előtörténettel szolgáltatják. A kérdés nem az, hogyan szüntesse meg ezt a különbséget még mielőtt keletkezne. A kérdés az, mit tesz vele, amint észreveszi.
A lépés, amelyet leggyakrabban kihagynak, az, hogy a definíció maga valahol rögzítve legyen. Nem a controller fejében, aki évek óta így csinálja, hanem egy nyilvántartásban: ez az adatpont ezt jelenti, így mérik, és ezek az egységek számítanak bele vagy nem. Mi számít érvényes értéknek ezen belül, és ki veszi észre, ha egy beküldött adat ezen kívül esik, arról a mi az érvényes érték, és ki veszi észre, ha egy érték ezen kívül esik oldal szól. E rögzítés nélkül minden részlegeken átívelő összesítés olyan dolgok összesítése, amelyek épp nem ugyanazok, egyetlen számba csomagolva, amely épp egyértelműnek tűnik.
Ez a rögzítés pontosan az, amit a Data Readiness Scan végez: nem a jelentés újraírása, hanem az adatpont-nyilvántartás felépítése, amelyben minden adatpontnál szerepel, hogy mi az, honnan származik, és ki felel érte. Ez a nyilvántartás az a hely, ahol a részlegek közötti eltérés láthatóvá válik, ahelyett hogy csak azután derülne ki, hogy a szám már összesítve van.
Ha egyszer meglátja, hogy az A és a B részleg valami mást ért ugyanazon adatpont alatt, nagyjából három útvonal van.
Az első a harmonizálás: egyetlen definíció kikényszerítése az egész szervezetre, minden ehhez tartozó rendszermódosítással. Ez gyakran a helyes útvonal hosszabb távon, de nem valami, ami máról holnapra elkészül.
A második a dokumentálás és korrigálás: az eltérést ott hagyni, ahol van, de rögzíteni, mekkora az, és egy állandó átszámítással biztosítani, hogy az összesen mégis helyes legyen. Ez akkor működik, ha a különbség stabil és ismert — például amikor egy telephely tartósan más, visszavezethető mérési módszert alkalmaz.
A harmadik a jelzés: nem korrigálni, hanem jelzőt állítani, amint egy beküldött adat eltér a részlegtől megszokott mintától. Hogyan állíthat be egy ilyen jelzőeltérést, és ki kap erről értesítést, azt a hogyan állít be jelzőeltérést, és ki veszi észre, ha megtörténik oldal fejti ki. Ez az útvonal nem a probléma megoldására szolgál, hanem annak megakadályozására, hogy észrevétlen maradjon, míg egy strukturális megoldás felé dolgozik.
Melyik útvonal a megfelelő, attól függ, hány részleg tér el, mennyire stabil ez az eltérés, és mennyi idő van hátra, mielőtt a szám bekerül egy jelentési időszakba. Ez olyan megfontolás, amely szervezetenként eltér, és amelyet ez a nyilvántartás nem old meg Önnek — de láthatóvá teszi, hogy a megfontolást el kell végezni.
A definíciós eltérés az egyik legcsendesebb hiba, amely létezik, mert minden részlegnek külön-külön igaza van. A telephely, amely konténertérfogat alapján becsül, semmit nem csinál rosszul saját folyamatán belül. A probléma csak azon a szinten keletkezik, ahol a számok összefutnak, és éppen ott gyakran senki nincs kijelölve annak ellenőrzésére, hogy az alapul szolgáló definíciók egyáltalán összehasonlíthatók-e.
Ez az oka, hogy az adatponthoz tartozó felelősség pontosan olyan fontos, mint a definíció maga. Mely ellenőrzések tartoznak egy adatponthoz, és ki veszi észre, ha egy ilyen ellenőrzést kihagynak, arról a mely ellenőrzések tartoznak egy adatponthoz, és ki veszi észre, ha egy hiányzik oldal szól. Kijelölt felelős nélkül a „de tulajdonképpen ki látja ezt” kérdés megválaszolatlan marad, még akkor is, ha a definíció papíron rögzítve van.
Csábító ezt a problémát egy olyan rendszerrel megoldani akarni, amely automatikusan normalizálja a beküldött adatokat. De egy eszköz, amelyet definiálatlan adatpontok gyűjteménye fölé állítanak, semmit nem normalizál — ugyanazokat a különbségeket csomagolja egy szebb felületbe. A módszer, amely megáll a lábán, az, hogy előbb rögzíti a definíciót és a felelősséget, és csak azután nézi meg, melyik rendszer illik hozzá. Miért nem véletlen ez a sorrend, azt a előbb eszközt vásároljon, vagy előbb a folyamatot alakítsa ki oldal fejti ki.
Amint minden adatpontnál rögzítve van, mi a definíció, ki a felelős, és milyen eltéréseket jeleznek, egy másik típusú kérdés merül fel: ki fogja elvégezni az ezekhez az ellenőrzésekhez tartozó munkát — az újraszámolást, a rákérdezést az eltérő részlegnél, a nyilvántartás magának a karbantartását. Ennek a munkának egy része eléggé ismétlődő ahhoz, hogy egy automatikus lépésre bízzák, egy része olyan megítélést igényel, amely embernél marad. Az FTE TO AI munkaszkennere feladatonként kiszámítja, mely rész vehető át AI által, ugyanolyan konkrétság alapján, mint ez a nyilvántartás: nem az a kérdés, hogy az automatizálás lehetséges-e, hanem az, mely rész tartozik melyik feladathoz.
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.