Mažmeninė prekyba turi savybę, dėl kurios jos tvarumo duomenis surinkti sunkiau nei įmonei su viena gamybos vieta: didžioji dalis poveikio susidaro ne nuosavuose pastatuose, o pas kitus. Mažmenininkas parduoda produktus, kurie pagaminti kitur, pervežti šalių, kurios nėra jo darbuotojai, ir supakuoti į medžiagas, kurias pasirinko tiekėjai. Nuosavos parduotuvės ir platinimo centrai sudaro tik dalį viso vaizdo. Likusi dalis yra tiekėjų, logistikos paslaugų teikėjų ir kartais jų pačių subtiekėjų grandinėje. Todėl tas, kas ieško mažmeninės prekybos organizacijos tvarumo duomenų, iš tikrųjų didžia dalimi ieško duomenų, kurių pati organizacija nėra matavusi.
Lengviausiai pasiekiama duomenų dalis susijusi su nuosavu nekilnojamojo turto pėdsaku: parduotuvių, platinimo centrų ir biurų energijos suvartojimu, kurį dažnai galima rasti energijos tiekėjų sąskaitose arba pastatų valdymo sistemose. Tinkle su daug filialų tai greitai tampa atskirų sutarčių, skaitliukų rodmenų ir sąskaitų rinkiniu, tvarkomu skirtingų regionų vadovų ar ūkio tarnybos. Duomenys egzistuoja, tačiau yra taip išskaidyti tarp tiek daug vietų, kad niekas savaime nesujungia jų į vieną visumą.
Transporto duomenys — nuosavo transporto parko ir, svarbiausia, samdomų vežėjų kuro sąnaudos — didžia dalimi yra už organizacijos ribų. Mažmenininkas, kuris transportą perduoda išorės paslaugų teikėjui, gauna sąskaitas ir kartais ataskaitas iš vežėjo, tačiau retai tokiu formatu, kuris atitiktų jo pačio ataskaitų teikimo poreikius. Šiuos duomenis reikia užklausti, pertvarkyti ir susieti su vidiniais apimčių rodikliais, o tai pridedanti rankinį žingsnį, kuris lengvai pasimeta tarp pirkimų, logistikos ir tvarumo padalinių.
Didžiausia mažmenininko klimato poveikio dalis paprastai susikaupia parduodamų prekių gamyboje, gerokai už paties mažmenininko durų. Šie duomenys, jei jie iš viso pasiekiami, gaunami iš tiekėjų, kurie taiko skirtingus matavimo metodus, arba iš bendrinių sektoriaus vidurkių, kuriuos pirkimų ar tvarumo padalinys kadaise susirado. Kai asortimente yra daug skirtingų produktų ir tiekėjų, susidaro lentelė su nevienodos kokybės duomenimis: kai kurie skaičiai matuoti, kiti apskaičiuoti, treti perimti iš senos ataskaitos. Niekas organizacijoje neturi pilno vaizdo, iš kur kiekvienas skaičius atsirado.
Pakuočių duomenis — svorį, medžiagą, perdirbamumą — dažniausiai fiksuoja pirkimų padalinys ar pakuočių specialistai, pagal produktų kategoriją ar tiekėjo sutartį. Parduotuvių ir platinimo centrų atliekų duomenys savo ruožtu gaunami iš atliekų tvarkytojų, su savais ataskaitų formatais ir matavimo vienetais. Abu šie duomenų srautai retai patenka į tą pačią sistemą kaip energijos ar transporto duomenys, todėl tam, kas nori susidaryti pilną vaizdą, reikia praeiti per kelis skyrius, kad būtų surinktos dėlionės dalys.
Be klimato duomenų, tvarumo ataskaitos reikalauja ir socialinių rodiklių: darbuotojų kaitos, įvairovės, darbo sąlygų grandinėje. Nuosavos organizacijos atveju šie duomenys dažniausiai priklauso personalo skyriui, sistemose, kurios nebuvo kurtos turint mintyje tvarumo ataskaitų teikimą. Grandinės atveju — tiekėjų darbo sąlygos — duomenys dar retesni ir priklauso nuo auditų ar sertifikavimų, kurie ne kiekvienais metais atliekami vienodu būdu.
Bendra gija mažmeninėje prekyboje yra ta, kad duomenys retai susikuria vienoje vietoje ir beveik niekada nėra tvarkomi vienoje vietoje. Kiekvienam duomenų punktui aktualus klausimas: ar jis kilo iš nuosavos sistemos, ar iš trečiosios šalies, kas jį pateikė, kaip jis buvo matuotas ir kada paskutinį kartą atnaujintas. Neturint registro, kuris atsakytų į šiuos klausimus, duomenys už ataskaitos lieka atskirų failų rinkiniu, kurio kilmę niekas negali tvirtai nurodyti. Tam ir yra skirtas Data Readiness Scan: ne pati ataskaita, o kiekvieno duomenų punkto kilmės grandinė, priskirtas savininkas ir kokybės taisyklės, lemiančios, ar skaičius yra patikimas.
Aprašytas iššūkis panašia forma kartojasi ir kituose sektoriuose, tik su skirtingais akcentais. Viešbučių ir maitinimo įmonėje akcentas krypsta į maisto srautus ir energijos suvartojimą pagal padalinį, IT įmonėje — į duomenų centrus ir įrangos naudojimą, o nekilnojamojo turto įmonėje — į pastatų energetinį naudingumą visą jų gyvavimo ciklą. Visuose šiuose sektoriuose galioja tas pats pagrindinis klausimas: kur skaičius atsiranda ir kas gali už jį atsakyti.
csrdready.net Data Readiness Scan šiuo metu yra kuriamas. Tie, kurie norėtų jau dabar prisidėti prie diskusijos apie tai, koks turėtų būti duomenų punktų registras organizacijai su daug filialų ir ilga tiekėjų grandine, gali užsiregistruoti į laukiančiųjų sąrašą. Šiuo metu nieko nėra parduodama, tik rezervuojama vieta, kai įrankis bus paruoštas naudoti.
Kai duomenų punktų, šaltinių ir savininkų apžvalga pradės susitvarkyti, kils papildomas klausimas: kokia dalis šių duomenų rinkimo, tikrinimo ir atnaujinimo darbo yra rankinis darbas, ir kokią dalį galima atlikti su AI pagalba. FTE TO AI tam siūlo darbo skenavimo įrankį, kuris pagal kiekvieną užduotį apskaičiuoja, kokią darbo dalį galima perduoti, ir šis papildymas prasminga tik tuomet, kai jau aišku, kokios užduotys tiksliai egzistuoja ir iš kur jos kilo.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.