Sustainability Data Readiness
I dati vengono aggregati manualmente ogni anno, mentre le definizioni differiscono tra le varie unità. Ciò genera una falsa precisione a livello di gruppo: numeri ordinati che poggiano su basi fragili. La responsabilità non è di nessuno e di tutti insieme, e manca una traccia di controllo — un problema serio non appena entra in gioco l'assurance. La trappola è allora acquistare uno strumento sopra un processo disorganizzato: questo produce report più ordinati sulle stesse cifre inattendibili.
Quali punti dati sono realmente necessari, per tema materiale e standard, e quali esistono già e dove.
Per ogni punto dato, il percorso dalla fonte attraverso le elaborazioni fino alla posizione nel report, con RACI e regole di qualità.
Requisiti per la selezione degli strumenti derivati dal processo progettato, più un punteggio parziale sulla maturità dei dati.
La porta d'ingresso offre la Data Readiness Scan con il registro dei punti dati come spina dorsale: cosa serve e cosa esiste già. Attorno ad essa si trova il mappatore source-to-report, uno strumento di lineage compilabile secondo una struttura fissa input-processo-output, con RACI per ogni punto dato e regole di qualità come valori validi e deviazioni segnalate. Dal processo progettato deriva un generatore di requisiti funzionali, così che la selezione degli strumenti segua il processo invece del contrario. Il databootcamp di tre giorni incentrato su un tema — di solito prima la CO2 — è un prodotto del percorso 2/3 del partner, ma il modello di progettazione è integrato anche nello strumento, così il percorso 1 può seguire lo stesso schema in autonomia.
Selezionare i temi materiali, oppure partire da esgia.
Il generatore di registro elenca i punti dati necessari.
Registrare per ogni punto dato la fonte, le elaborazioni, la responsabilità e le regole di qualità.
Ordine e indicazione dei tempi per tema, seguiti da una misurazione periodica successiva.
Elk rapport eindigt in drie routes. U kiest; wij leveren de analyse, niet het traject.
Percorso 1 — fare da soli: modello bootcamp per tema, esportazione del registro e checklist di controllo per l'assurance.
Percorso 2 — parzialmente assistito: il partner conduce i bootcamp, lo strumento resta il registro e il lineage.
Percorso 3 — esternalizzare: implementazione completa a cura del partner, sulla piattaforma stessa di FTE TO AI.
De volgende stap
Raccogliere i punti dati è un lavoro di compiti: trascrivere fatture, inseguire email, consolidare. La scansione del lavoro calcola quanto di questo lavoro di raccolta può essere assunto dall'IA una volta stabilito il lineage, precompilata con i processi di raccolta del registro.
Naar de werkscan →Stiamo costruendo i dataset su cui si basa l'analisi. Fatecelo sapere se volete essere aggiornati, così saprete non appena le prime misurazioni saranno disponibili.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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