Un'organizzazione con più business unit spesso conta gli stessi dati di sostenibilità più volte, senza che nessuno se ne accorga. Il consumo energetico di una sede si trova in un file Excel del facility manager, in uno strumento di reportistica della business unit e in una tabella di aggregazione del gruppo. Tre luoghi, tre cifre potenzialmente diverse, e nessuno che possa dire con certezza quale sia quella corretta.
Questo non è un'eccezione. È la condizione normale dei dati di sostenibilità in un'organizzazione che è crescita per business unit, dove ogni unità ha costruito i propri sistemi, definizioni e fogli di calcolo prima che la rendicontazione diventasse un tema condiviso.
Un registro dei dati registra, per ogni dato: cosa è, da dove proviene, chi ne è il responsabile e quali regole di qualità gli si applicano. In un'organizzazione con più business unit, questo significa non limitarsi a registrare che esiste un dato "consumo energetico", ma anche dove quel dato viene rilevato per ciascuna business unit, in quale sistema, da chi, e con quale definizione.
Non appena questi elementi vengono messi a confronto, diventa visibile se le business unit misurano la stessa cosa. Spesso risulta che una registra il consumo in kWh e l'altra in un valore CO2 convertito, oppure che l'ambito di "consumo energetico" in un'unità comprende solo l'elettricità e nell'altra anche il gas. Il dato si chiama nello stesso modo, ma non è confrontabile nel contenuto. Questa differenza non la si trova guardando un rapporto. Si trova mettendo a confronto la fonte, la definizione e il responsabile per ogni unità.
Il registro non si riempie da solo. Qualcuno deve chiedere, per ogni business unit, quali dati vengono registrati, in quale sistema e sulla base di quale fonte. È un lavoro di inventario: interpellare il responsabile di ogni sistema, ricondurre l'origine di ogni cifra alla registrazione originale, e documentare ciò che si trova, anche quando risulta poco chiaro o incoerente.
Il modo in cui si struttura questo inventario determina se la sovrapposizione diventa visibile o resta nascosta. Un approccio per business unit separate produce cinque registri non confrontabili tra loro. Un approccio per dato, trasversale a tutte le unità, produce la visione d'insieme di cui avete bisogno. Come impostarlo è descritto in come impostare un registro dei dati con più business unit. Si tratta di una struttura che rende visibile la duplicazione, invece di essere essa stessa a mantenerla in vita.
Un registro dei dati non è completo nel momento in cui esiste un elenco di dati. È completo quando ogni dato ha una fonte tracciabile, un responsabile che se ne assume la responsabilità, e una definizione documentata che sia confrontabile con quella di altre business unit. Senza questo, potete vedere una sovrapposizione, ma non stabilire se quella sovrapposizione sia un problema o una scelta consapevole.
La domanda su quanti dei vostri dati soddisfino effettivamente questa condizione ha, nella pratica, spesso una risposta più modesta del previsto. Alcuni dati non hanno una fonte individuabile, solo una cifra che viene ripresa da anni dal rapporto precedente. Come mappare questo numero lo trovate in quanti dei vostri dati hanno una fonte individuabile. E per il caso in cui incontriate un dato per il quale semplicemente non si trova una fonte, nemmeno dopo aver interpellato tutti, è descritto un approccio separato in cosa fare con un dato senza fonte in più business unit.
Il momento in cui il registro è "pronto" non è un punto fisso nel tempo ma uno stato per ogni singolo dato. Alcuni dati vengono messi in ordine rapidamente, altri richiedono più cicli di richieste e verifiche. Cosa significhi questo per la vostra pianificazione è descritto in quando un registro è pronto in più business unit.
Una volta che si vede che tre business unit registrano lo stesso dato, si pone la domanda successiva: è una duplicazione che si può eliminare, o si tratta di tre dati che per caso hanno lo stesso nome ma un ambito diverso? Questa distinzione non è sempre immediata da fare, e farla è al centro del riconoscimento di un dato duplicato in più business unit, approfondito in come riconoscere un dato duplicato in più business unit. È un lavoro che richiede precisione: confrontare la definizione, l'ambito e la regola di calcolo di ogni occorrenza prima di concludere che si tratta dello stesso dato.
Mappare dati, fonti e responsabilità in più business unit è un lavoro ricorrente: nuovi periodi di rendicontazione, nuove normative e cambiamenti organizzativi richiedono di ripetere la stessa raccolta di informazioni. Una parte di questo lavoro, come confrontare le definizioni o individuare una fonte in un sistema, è sufficientemente ripetitiva da valutare se l'IA possa farsene carico in parte. FTE TO AI calcola, per ciascuna attività, quale parte del lavoro si presta a questo, con la werkscan come punto di partenza per verificarlo nella vostra situazione.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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