La distribuzione al dettaglio ha una caratteristica che rende i suoi dati di sostenibilità più complessi rispetto a un'azienda con un unico sito produttivo: la maggior parte dell'impatto non si genera negli edifici propri, ma altrove. Un retailer vende prodotti realizzati altrove, trasportati da soggetti che non sono suoi dipendenti, e imballati in materiali scelti dai fornitori. I negozi e i centri di distribuzione propri forniscono solo una parte del quadro complessivo. Il resto si trova in una catena di fornitori, operatori logistici e talvolta i loro stessi sub-fornitori. Chi cerca i dati di sostenibilità di un'organizzazione retail cerca quindi, in gran parte, dati che non sono stati misurati dall'organizzazione stessa.
La parte più accessibile dei dati riguarda l'impronta immobiliare propria: consumo energetico di negozi, centri di distribuzione e uffici, spesso reperibile nelle fatture dei fornitori di energia o nei sistemi di gestione degli edifici. In una catena con molti punti vendita, questo diventa rapidamente un insieme di contratti separati, letture dei contatori e fatture per singola sede, gestiti da diversi responsabili regionali o da un team facility. I dati esistono, ma sono così frammentati su tante sedi che nessuno ne fa automaticamente un quadro unitario.
I dati sui trasporti — consumo di carburante dei mezzi propri, ma soprattutto dei vettori esterni incaricati — si trovano in gran parte fuori dall'organizzazione. Un retailer che esternalizza il trasporto riceve fatture e talvolta report dal vettore, ma raramente in un formato che corrisponde alle proprie esigenze di rendicontazione. Questi dati devono essere richiesti, tradotti e collegati ai volumi interni, il che aggiunge un passaggio manuale che si perde facilmente tra acquisti, logistica e sostenibilità.
La parte più consistente dell'impatto climatico di un retailer si trova generalmente nella produzione dei beni venduti, ben lontano dalla propria porta. Questi dati, quando disponibili, provengono da fornitori che utilizzano metodi di misurazione diversi tra loro, oppure da medie di settore generiche che gli acquisti o la sostenibilità hanno reperito in passato. Con un assortimento composto da molti prodotti e fornitori diversi, si crea un foglio di calcolo con dati di qualità variabile: alcune cifre sono misurate, altre stimate, altre riprese da un vecchio report. Nessuno nell'organizzazione ha una visione completa di quale cifra provenga da dove.
I dati sugli imballaggi — peso, materiale, riciclabilità — sono spesso registrati dagli acquisti o da specialisti del packaging, per categoria di prodotto o per contratto con il fornitore. I dati sui rifiuti di negozi e centri di distribuzione provengono invece dagli operatori di gestione rifiuti, con formati di rendicontazione e unità di misura propri. Entrambi i flussi raramente finiscono nello stesso sistema dei dati energetici o di trasporto, per cui chi vuole un quadro completo deve passare attraverso più reparti per raccogliere i pezzi del puzzle.
Oltre ai dati climatici, la rendicontazione di sostenibilità richiede anche indicatori sociali: turnover del personale, diversità, condizioni di lavoro nella catena. Per l'organizzazione propria, questi dati si trovano solitamente presso le risorse umane, in sistemi non progettati pensando alla rendicontazione di sostenibilità. Per la catena — le condizioni di lavoro presso i fornitori — i dati sono spesso ancora più scarsi e dipendono da audit o certificazioni che non vengono svolti ogni anno nello stesso modo.
Il filo conduttore nella distribuzione al dettaglio è che i dati raramente nascono in un unico luogo e quasi mai vengono gestiti in un unico luogo. Per ogni punto dato è rilevante la domanda: proviene da un sistema proprio o da una terza parte, chi lo ha fornito, come è stato misurato, e quando è stato aggiornato l'ultima volta. Senza un registro che risponda a queste domande, i dati dietro un report restano una raccolta di file separati di cui nessuno può indicare con certezza la provenienza. Questo registro è esattamente ciò a cui è dedicata la Data Readiness Scan: non il report in sé, ma la tracciabilità (lineage) per ogni punto dato, la titolarità e le regole di qualità che determinano se una cifra è solida.
La sfida qui descritta si ripresenta in forma analoga in altri settori, seppur con baricentri diversi. In un'impresa della ristorazione l'accento è sui flussi alimentari e sul consumo energetico per sede, in un'azienda ICT sui data center e sull'uso delle attrezzature, e in un'impresa immobiliare sulla prestazione energetica degli edifici durante l'intero ciclo di vita. In ciascuno di questi settori vale la stessa domanda di fondo: dove nasce la cifra, e chi può renderne conto.
La Data Readiness Scan di csrdready.net è attualmente in fase di costruzione. Chi vuole già riflettere su come dovrebbe essere strutturato un registro dei punti dati per un'organizzazione con molti punti vendita e una lunga catena di fornitori, può iscriversi alla lista d'attesa. Al momento non viene venduto nulla, si riserva solo un posto per quando lo strumento diventerà disponibile.
Una volta che il quadro dei punti dati, delle fonti e dei proprietari inizia a essere in ordine, si presenta una domanda successiva: quale parte della raccolta, del controllo e dell'aggiornamento di questi dati è lavoro manuale, e quale parte può essere svolta con il supporto dell'IA. FTE TO AI offre a questo scopo una scansione del lavoro che calcola, per ciascuna attività, quale parte del lavoro può essere trasferita, un'integrazione utile solo dopo che è chiaro quali attività esistono esattamente e da dove provengono.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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