Egy adatpont ellenőrzés nélkül olyan szám, amely véletlenül áll valahol. Lehet, hogy helyes, lehet, hogy elütés, lehet, hogy egy régi verziója egy olyan adatnak, amelyet közben egy másik fájlban már frissítettek. Ellenőrzés nélkül a különbséget nem látja. Az a kérdés, hogy milyen kontrollok tartoznak egy adatponthoz, ezért nem technikai részletkérdés, hanem a fenntarthatósági jelentéshez kapcsolódó adatkezelés egyik alapkérdése.
Egy adatpont kontrollja többől áll, mint egy határértékből egy táblázatban. A lényeg szerint három dolgot kell rögzíteni, és ezeket egymástól függetlenül kell megnevezni.
Először: mi számít érvényes értéknek. Egy energiafogyasztás nem lehet negatív. Egy százaléknak 0 és 100 között kell lennie. A munkavállalók száma egész szám. Ez triviálisan hangzik, a gyakorlatban azonban ezt ritkán rögzítik explicit módon adatpontonként — ez annak a fejében él, aki egykor létrehozta a táblázatot, és eltűnik, amint az illető funkciót vált. Hogy pontosan mi számít érvényes értéknek, és mit tesz, ha egy érték ezen kívül esik, azt részletesen kifejti az érvényes értékekről és arról, hogy ki veszi észre, ha valami hibázik szóló oldal.
Másodszor: mi számít jelzésnek. Az érvényes érték nem egyenlő a plauzibilis értékkel. Egy fogyasztás, amely a megengedett határokon belül van, de háromszor akkora, mint tavaly, érvényes, és ugyanakkor jelzés is, amelyet valakinek meg kell néznie. A jelzés tehát nem kemény elutasítás, hanem figyelemfelhívás: ez eltér a mintától, nézzék meg, mielőtt továbbmegy a jelentésbe. Hogyan állít be egy ilyen eltérést, és — legalább annyira fontos — ki kapja meg azt, azt részletesen kifejti a jelzéseltérés beállításáról és arról, hogy ki veszi észre szóló oldal.
Harmadszor: ki látja. Egy kontroll, amely senkihez nem ér el, a gyakorlatban nem létezik, még ha papíron létezik is. Ha egy érték kilép a határon, vagy egy jelzés aktiválódik, tisztázni kell, ki kapja meg az értesítést, milyen határidőn belül, és mi történik, ha az illető nem reagál. Ez általában az a rész, ami hiányzik: a szabály megvan, de a nyomonkövetés felelőssége nincs elosztva.
A legtöbb szervezetnél a fenntarthatósági adatok táblázatokon futnak, amelyek egy első jelentési kötelezettségből nőttek ki. Volt nyomás, volt egy határidő, és volt valaki, aki készített egy munkalapot. A kontrollok gyakran informálisak: valaki, aki ismeri a számot, észreveszi a furcsa kiugró értéket. Ez működik, amíg az illető szabadságon van, munkahelyet vált, vagy amíg az adatpont tízről száz sorra nő.
Ennek következménye, hogy a szervezetek gyakran csak akkor veszik észre, hogy nem volt kontroll, amikor egy hiba már bekerült a jelentésbe. Ekkor a kérdés már nem az, milyen kontrolloknak kellett volna lenniük, hanem hogyan kell helyreállítani a jelentést — ez pedig drágább és láthatóbb kérdés, mint amilyennek eredetileg lennie kellett volna.
Léteznek rendszerek, amelyek automatikusan felismerik a határértékeket és az eltéréseket. Ezek a rendszerek hasznosak, de csak akkor, ha az alapul szolgáló kérdésekre már megvan a válasz: mi számít érvényes értéknek ennél a konkrét adatpontnál, mi számít itt jelzésnek, és ki az a felelős, aki megkapja az értesítést. Egy eszköz, amelyet egy rendezetlen folyamatra helyeznek, mindenekelőtt olyan értesítéseket produkál, amelyeket senki nem kezel, vagy olyan határokat, amelyeket önkényesen állítottak be, mert senkinek nem volt ideje alaposan átgondolni őket. A kontroll ilyenkor automatizáltnak néz ki, de tartalmilag nem az. Ez ugyanaz a csapda, mint a látszatpontosság: egy sok tizedesjegyet tartalmazó szám, amely olyan pontosságot sugall, amellyel az alapul szolgáló adat nem rendelkezik. Hogy hogyan kerülheti el ezt, és kinek kell ehhez odafigyelnie, azt elolvashatja a látszatpontosság elkerüléséről és arról, hogy ki veszi észre szóló oldalon.
Egy kontroll, amely csak a jelentéskészítés pillanatában létezik, túl későn jön. Ha egy értéket csak akkor ellenőriznek, amikor a jelentést összeállítják, kicsi az esély, hogy még van idő a forrás korrekciójára — a nyomás akkor a határidő betartására irányul, nem az adat helyreállítására. Egy kontroll ezért az adatponthoz magához tartozik, abban a pillanatban, amikor bevitelre vagy frissítésre kerül, egy felelőssel, aki látja azt, mielőtt a szám tovább halad a láncban.
Pontosan ez áll a Data Readiness Scan adatpont-nyilvántartásának középpontjában: nem a jelentés felépítése, hanem az, hogy adatpontonként rögzítsék, mi számít érvényes értéknek, mi számít jelzésnek, és ki az a felelős, aki látja azt. Egy teljes áttekintés arról, milyen kontrollok tartoznak melyik adatponthoz, és hogyan van elosztva ehhez a felelősség, összefoglalva megtalálható a kontrollokat és a felelősséget adatpontonként összekapcsoló oldalon. Aki emellett azzal küzd, hogy a definíciók országonként, márkánként vagy egységenként kissé eltérően kerülnek megfogalmazásra, az megtalálja az ehhez vezető megközelítést az egységenként eltérő definíciókkal foglalkozó oldalon.
Az érvényes értékek, jelzések és felelősségek kidolgozása adatpontonként pontosan olyan típusú munka, amely részben rendszeres jellegű, részben megítélést igényel. Hogy ennek melyik része vehető át MI által, és melyik résznek kell embernél maradnia, nem becslés kérdése, hanem számítás. Az FTE TO AI ehhez kínálja a werkscant: ez feladatonként kiszámítja, a munka mely része vehető át MI által, így nem tippel, hanem számol.
A Data Readiness Scan jelenleg készül. Aki szeretné, hogy az adatpontjai körüli kontrollrétegen gondolkodjanak vele, amint ez elérhetővé válik, feliratkozhat a várólistára.
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.