Un valore valido, un segnale e chi lo nota

Un numero senza limiti non è un numero controllato

Un punto dati acquista significato solo quando è stabilito cosa si può e cosa non si può inserire. Il consumo energetico di una sede non può essere negativo. Una percentuale non supera il cento. Un fattore di emissione deve rientrare in un determinato intervallo, in base alla fonte utilizzata. Senza questi limiti, qualsiasi valore inserito può confluire nel rapporto, anche se è il risultato di un'unità errata, una virgola sbagliata o una colonna scambiata.

Un valore valido non è quindi un giudizio di qualità sul contenuto della cifra. È un limite tecnico: un intervallo, un tipo, un'unità obbligatoria, una relazione con un altro punto dati. Questo limite lo si stabilisce per punto dati, non per rapporto. Questa è la differenza tra un controllo che qualcuno esegue manualmente una volta all'anno e una regola fissata insieme al punto dati stesso, in modo che ogni inserimento la debba superare.

La differenza tra un limite rigido e un segnale

Non ogni deviazione è un errore. Un consumo che quest'anno si discosta molto da quello dell'anno scorso può essere un errore, ma anche il risultato di una ristrutturazione, un'acquisizione o un periodo di misurazione diverso. Per questo è utile distinguere tra due tipi di regole.

Il primo tipo è un limite rigido: un valore che semplicemente non può esistere. Negativo dove non è possibile, una percentuale superiore a cento, una data nel futuro. Questi valori vanno bloccati prima che procedano oltre.

Il secondo tipo è un segnale: un valore che è possibile, ma che si discosta da quanto ci si aspetterebbe. Un forte aumento rispetto all'anno scorso, un numero molto al di fuori dell'intervallo di sedi comparabili, un inserimento che arriva esattamente alla scadenza senza motivazione. Un segnale non blocca nulla. Richiede uno sguardo, ed eventualmente una spiegazione prima che la cifra proceda oltre. Come impostare e distinguere questi due tipi di regole è descritto nella pagina su l'impostazione di una deviazione segnale per punto dati.

Chi vede il segnale è tanto importante quanto il segnale stesso

Una regola che si attiva ma che nessuno vede non è una regola. Ad ogni punto dati va quindi associato non solo un valore limite, ma anche un nome: chi è il responsabile di questo punto dati e chi riceve il segnale quando il valore si discosta. Con un punto dati senza responsabile, un segnale finisce in un sistema che nessuno controlla, o in un foglio di calcolo che viene riaperto solo alla chiusura annuale.

Questa responsabilità non deve essere complicata. Si tratta di un nome accanto al punto dati, non di un processo. Ma senza quel nome, una regola di qualità è una regola solo sulla carta. Quali controlli si applicano logicamente a quale tipo di punto dati, e perché non ogni punto dati necessita dello stesso controllo, lo si legge nella pagina su quali controlli spettano a un punto dati.

Da dove provengono i valori validi

I limiti di un punto dati non nascono dal nulla. Derivano dalla definizione del punto dati: cosa misura, in quale unità, per quale periodo, per quale parte dell'organizzazione. Se questa definizione varia da un'unità organizzativa all'altra — una sede calcola in metri quadrati di superficie utile, l'altra in superficie lorda — allora varia anche ciò che è un valore valido, e un limite corretto per una sede diventa inutilizzabile per un'altra. Come gestire questo aspetto è descritto nella pagina su cosa fare con le definizioni che variano tra le unità organizzative.

C'è anche un'altra insidia: un valore limite che suggerisce che una cifra sia più precisa di quanto la fonte permetta. Un fattore di emissione con quattro decimali dietro a una stima accurata solo a due cifre, crea una precisione che non esiste. Le regole di qualità dovrebbero contrastare questa falsa precisione invece di confermarla, un aspetto approfondito nella pagina su come prevenire la falsa precisione.

Perché non si comincia da uno strumento

È tentante acquistare uno strumento che controlla automaticamente gli errori. Ma uno strumento applicato a un processo non organizzato controlla regole che non sono ancora state stabilite, su punti dati di cui nessuno è responsabile, sulla base di definizioni che variano da un'unità organizzativa all'altra. Il risultato è un rapporto più ordinato su cifre che restano comunque non controllate.

La Data Readiness Scan quindi stabilisce prima cosa esiste: il registro dei punti dati, la provenienza di ogni cifra, la responsabilità e le regole che determinano cosa è un valore valido e cosa è un segnale. Questo è un lavoro che spesso oggi si trova sparso in fogli di calcolo, scambi di email e nella testa di poche persone. Lo strumento che supporta questo processo è in fase di sviluppo; chi desidera già iniziare a lavorarci può iscriversi alla lista d'attesa.