Energetikos sektorius turi savybę, kurios turi mažai kitų sektorių: jame nuolat kažkas matuojama. Išmaniųjų skaitiklių matavimo duomenys, nuosavo turto gamybos rodikliai, įrenginių suvartojimo duomenys, taršos faktoriai, kurie skiriasi pagal energijos nešiklį ir pagal šaltinį. Kur paslaugų teikėjas dar turi išsiaiškinti, ar duomenys iš viso egzistuoja, energetikos įmonė dažnai skęsta duomenyse, kurie jau yra. Klausimas ne tiek, ar skaičius egzistuoja, kiek – kuri iš penkių sistemų, registruojančių jį, yra tinkama, ir ar tos penkios sistemos naudoja tą pačią matavimo vieneto apibrėžtį.
Tai kitokia spąstų rūšis nei sektoriuose, kur tvarumo duomenis reikia gauti iš išorinių šalių. Čia problema slypi gausoje ir fragmentacijoje: SCADA sistemos, skaitiklių duomenų valdymo platformos, ERP finansinei pusei, atskiros skaičiuoklės grandinės apimties 3 vertinimams. Kiekviena sistema turi savo požiūrį į tai, ką reiškia duomenų taškas, ir niekas nėra užfiksavęs, kuris šaltinis atitinka kurį ataskaitos punktą.
Energetikos įmonėse susipina dvi duomenų rūšys, kurios neturi tos pačios kilmės. Gamybos ir suvartojimo duomenys paprastai gaunami iš operacinių sistemų, sukurtų pirmiausia veiklai, ne ataskaitoms. Taršos duomenys, priešingai, dažnai apskaičiuojami atgaline data, naudojant konversijos faktorius, kurie skiriasi pagal šaltinį, pagal metus ir pagal ataskaitos sistemą. Didžioji dalis diskusijų apie duomenų kokybę šiame sektoriuje nėra apie patį matavimą, o apie vertimą iš matavimo reikšmės į taršos skaičių: kuris faktorius, kuris šaltinio laikotarpis, kuri prielaida.
Tai daro kilmės sekimą (lineage) čia ypač svarbų. Skaičius tvarumo ataskaitoje, pavadintas „bendra CO2 tarša“, gali būti sudarytas iš skaitiklio rodmens, taršos faktoriaus iš išorinės duomenų bazės ir rankinio pataisymo skaičiuoklėje. Neužfiksavus kilmės kiekviename žingsnyje, neįmanoma nustatyti, ar praėjusių metų nuokrypis yra gamybos pokytis, pakoreguotas faktorius, ar klaida perduodant duomenis tarp sistemų.
Energetikos įmonėse duomenys retai priklauso vienam skyriui. Operaciniai matavimo duomenys patenka į turto valdymo ar techninės tarnybos sritį. Finansiniai ir suvartojimo duomenys – į finansų ar kontrolės sritį. Grandinės apimties 3 vertinimai, susiję su tiekėjais ir klientais, dažnai priklauso pirkimų skyriui arba pačiam tvarumo skyriui, kuris šių duomenų nekuria, tačiau turi už juos atsiskaityti. Todėl klausimas, kas yra duomenų taško savininkas, nėra techninis, o organizacinis: kas gali paaiškinti kilmę, kas gali įvykdyti pataisymą, kas pasirašo už teisingumą.
Šis nuosavybės paskirstymas pasikartoja ir kituose sektoriuose su daug techninio turto. Panašumai su tuo, kur slypi tvarumo duomenys statybos sektoriuje yra didesni, nei tikėtasi: ir ten matavimo duomenys priklauso techniniam skyriui, o taršos duomenys – atskirai funkcijai, su mažai koordinacijos tarp jų. Įrengimų sektoriuje pasireiškia panašus modelis, kai operaciniai duomenys apie įrenginius yra atskirti nuo ataskaitų ciklo, kuris iš jų vėliau sudaromas.
Energetikos įmonė, kuri įsigyja ataskaitų teikimo įrankį šiai fragmentacijai, gauna tvarkingesnį prietaisų skydelį apie tą pačią neaiškią kilmę. Prietaisų skydelis rodo skaičių, tačiau klausimas, ar tas skaičius kilęs iš tinkamo skaitiklio, ar buvo pritaikytas tinkamas faktorius, ir ar jį patikrino tinkamas asmuo, lieka neatsakytas. Įrankis prideda sluoksnį virš problemos, o ne problemos sprendimą.
Kas iš tiesų padeda – tai iš pradžių užfiksuoti, kuris duomenų taškas kilęs iš kurio šaltinio, kokiais tarpiniais žingsniais jis pasiekia ataskaitos punktą, ir kas už kiekvieną žingsnį atsakingas. Tai registras, ne prietaisų skydelis: duomenų taškų sąrašas su jų kilme, savininku ir taisyklėmis, pagal kurias tikrinama kokybė. Tik kai tai bus sudėta, ataskaitų teikimo įrankis turės kuo patikimu pagrįsti savo veikimą.
Energetikos įmonės su keliais padaliniais — gamyba, distribucija, mažmenine prekyba — susiduria su papildoma komplikacija: tas pats terminas kiekviename padalinyje reiškia kitką. „Suvartojimas“ distribucijoje yra kitas skaičius nei „suvartojimas“ mažmeninėje prekyboje. Šiam klausimui naudinga pažvelgti į kokie duomenų taškai tikrai reikalingi, kai ataskaitas teikia keli verslo padaliniai, ir į kur duomenų taškas galbūt jau egzistuoja kitame verslo padalinyje, prieš jį kuriant iš naujo. Jau egzistuojančio, patvirtinto šaltinio pakartotinis naudojimas dažnai yra greitesnis nei naujo matavimo įrengimas.
Kai duomenų taškų registras sudarytas — su kilme, savininku ir kokybės taisykle kiekvienam taškui — atsiveria vaizdas ir apie už jo esantį darbą: kas renka, kas tikrina, kas taiso, ir kiek iš tų žingsnių yra rutininiai. Šiuo etapu aktualus FTE TO AI [darbo skanavimas](https://ftetoai.com): jis pagal kiekvieną užduotį apskaičiuoja, kokią darbo dalį galima perduoti AI, remdamasis užduotimis, iškylančiomis iš duomenų taškų registro, o ne iš anksto padarytu įverčiu.
Data Readiness Scan energetikos sektoriui yra kuriamas. Kas norėtų, kad savo organizacijai būtų sudarytas duomenų taškų registras, kai tik jis bus pasiekiamas, gali registruotis laukiančiųjų sąraše.
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.