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Dove esiste in realtà già un datapoint?

Prima che una cifra finisca in un rapporto, ha già una storia. Proviene da una fattura energetica, un sistema HR, un file Excel che qualcuno aggiorna ogni trimestre, o una stima fatta tre anni fa e non più rivista. La domanda "dove esiste già questo datapoint" sembra semplice, ma nella maggior parte delle organizzazioni la risposta non è registrata da nessuna parte. Sta nelle teste delle persone, nello scambio di email dell'anno scorso, o in nessun luogo.

Un registro dei datapoint è il luogo dove questa risposta è effettivamente presente. Non come rapporto, ma come amministrazione: per ogni datapoint viene registrato da dove proviene il valore, chi ne è responsabile e a quali regole il valore deve rispondere prima che lo utilizzi.

Cosa contiene un registro dei datapoint

Un registro contiene per ogni datapoint un insieme fisso di campi. Il nome e la definizione del datapoint, in modo che due persone non intendano qualcosa di diverso con lo stesso termine. I sistemi o documenti di origine da cui proviene il valore. Il proprietario: la persona che può spiegare da dove proviene la cifra e che è il punto di contatto se non è corretta. Le elaborazioni che avvengono tra la fonte e la rendicontazione, dalla conversione di unità alla somma tra sedi. E le regole di qualità a cui il valore deve rispondere, come un intervallo previsto o un controllo rispetto all'anno precedente.

Questo non è un documento di rendicontazione. È lo strato sottostante: il luogo dove può verificare da dove proviene un numero, senza dover chiamare qualcuno.

Come un datapoint entra nel registro

Un registro non si riempie automaticamente. Inizia con l'elenco dei datapoint di cui ha bisogno, e per ciascuno di essi la domanda: esiste già da qualche parte, e dove esattamente. Per la maggior parte dei datapoint la risposta non è una fonte unica, ma una serie di passaggi: un'esportazione da un sistema, un'elaborazione in un foglio di calcolo, un'integrazione manuale, e poi il valore finale. Ogni passaggio di questa sequenza dovrebbe essere registrato, non solo l'ultimo.

A questo si aggiungono due domande che non vengono saltate. In primo luogo: chi è il proprietario di questo datapoint, non come formalità ma come qualcuno che può rispondere del valore. In secondo luogo: cosa succede a un datapoint di cui non è possibile ricostruire la fonte. Quest'ultimo caso si verifica più spesso di quanto ci si aspetti, e cosa fare con un datapoint senza fonte è una domanda che non viene saltata definendola semplicemente complicata.

La costruzione di questo registro è un percorso separato con un proprio ordine: prima identificare i datapoint, poi rintracciare le fonti, poi individuare i proprietari, poi formulare le regole. Come impostare un registro dei datapoint descrive quest'ordine passo dopo passo.

Quando un datapoint è corretto

Avere un datapoint registrato non è lo stesso che avere un datapoint corretto. Essere corretto significa che la fonte è rintracciabile, che le elaborazioni tra fonte e cifra di rapporto sono note, e che esiste una regola con cui il risultato può essere verificato. Senza questi tre elementi, una cifra è un'ipotesi con un numero sopra.

Le elaborazioni sono in questo caso l'elemento che manca più spesso. Un datapoint raramente va direttamente dalla fonte al rapporto; di solito c'è di mezzo una conversione, un'aggregazione o una correzione. Quali elaborazioni si trovano tra fonte e rapporto è quindi una domanda separata rispetto a dove si trova la fonte stessa, e queste due domande insieme costituiscono quello che è noto come source-to-report mapping: il percorso completo dalla fonte grezza alla cifra di rendicontazione, mappato per intero.

Un secondo problema che diventa visibile solo nel momento in cui si compila il registro è la duplicazione: lo stesso datapoint fornito tramite due percorsi, con due valori leggermente diversi. Come riconoscere un datapoint duplicato non è quindi una domanda teorica ma un controllo pratico che si esegue sul registro prima di considerarlo attendibile.

E poiché un registro non è mai completo in un'unica volta, esiste una domanda separata per il momento in cui si può smettere di cercare: quando un registro è completo descrive da cosa dipende questo, invece di indicare un numero fisso di datapoint o una scadenza.

Cosa questo non risolve

Un registro dei datapoint le dice da dove proviene un datapoint e chi ne è responsabile. Non le dice quanto tempo occorre per raccogliere nuovamente questi dati ogni anno, né quale parte di quel lavoro di raccolta rimane manuale e quale parte può essere automatizzata. Non appena il registro è pronto e sa quali passaggi si ripetono, questa domanda emerge automaticamente. La werkscan di FTE TO AI calcola per ciascuna attività quale parte del lavoro può essere svolta dall'AI, e si collega così esattamente al punto in cui il registro si ferma: non dove si trovano i dati, ma quanto lavoro costa recuperarli ogni volta di nuovo.