Advokatų kontora, buhalterinės apskaitos įmonė ar konsultacijų biuras neturi gamybos linijos, reikšmingo transporto priemonių parko ir dažniausiai nuosavo gamybinio pastato. Emisijos slypi ne mašinose, o žmonėse: biurų pastatuose, nešiojamuosiuose kompiuteriuose, verslo kelionėse ir paslaugose, kurios įsigyjamos iš kitų. Kai pramonės įmonė gali išmatuoti didžiąją dalį emisijų savo pačios sienose, verslo paslaugų sektoriuje didžiausia dalis atsiranda tiesiog už tų sienų. Tai pakeičia klausimą iš „ką mes išmetame“ į „ką išmeta šalys aplink mus“, ir tas pokytis yra tiksliai ta vieta, kur duomenys tampa sudėtingi.
Pagrindinius duomenis apie nuosavą pastatą dažniausiai vis dar galima rasti: energijos sąskaitos pas ūkio dalies vadovą, priežiūros sutartys pas pastato valdytoją, nuomos sutartys finansų skyriuje. Bet kai tik aprėptis platėja, duomenys pasklinda tarp padalinių, kurie nebūtinai bendrauja tarpusavyje. Kelionių išlaidos ir sąskaitos yra HR arba išlaidų sistemoje, dažnai nedarant skirtumo tarp skrydžio, traukinio ar automobilio. IT paslaugų, debesijos saugyklos ir programinės įrangos licencijų pirkimas vyksta per pirkimų skyrių arba per atskiras padalinių sutartis, su sąskaitomis, kuriose nenurodomas tiekėjo energijos suvartojimas. Popieriaus naudojimas, spausdinimas ir catering priklauso ūkio daliai. Laikini darbuotojai ir laisvai samdomi specialistai kartais patenka, kartais ne, į personalo skaičius, priklausomai nuo to, kaip sutvarkyta HR administracija.
Didžiausias straipsnis – iš kitų įmonių įsigytos paslaugos – dažniausiai yra neaiškiausias. Konsultacijų biuras, kuris naudoja subrangovus, buhalterinės apskaitos įmonė, kuri perduoda darbą kitai kontorai, teisininkų komanda, kuri pasitelkia išorės ekspertus: tokia paslaugų grandinė sukuria emisijas, kurios niekur automatiškai nefiksuojamos, nes sąskaitoje rodoma tik suma, o ne kilmė.
Kadangi nėra prietaiso, kuris nuolat matuotų, tvarumo duomenys verslo paslaugų sektoriuje dažnai kuriami rankiniu būdu: kažkas paprašo sąskaitų iš ūkio dalies, paprašo kelionių duomenų iš HR, paprašo pirkimų duomenų iš pirkimų skyriaus, ir tai sulipinama į skaičiuoklę. Ta skaičiuoklė tampa faktine tiesos sistema, nors niekas negali nurodyti, kas valdo kiekvieno skaičiaus šaltinį ar kaip dažnai jis atnaujinamas. Kitame ataskaitų rengimo etape darbas dažnai daromas iš naujo, su kiek kitokiu šaltinių pasirinkimu, todėl skaičiai iš metų į metus sunkiai palyginami.
Kyla pagunda įsigyti ataskaitų rengimo priemonę, kai tik pradeda plaukti klausimynai. Bet priemonė, uždėta virš išsibarstyto, rankinio duomenų rinkimo, padaro rezultatą tvarkingesnį, ne patikimesnį. Pagrindinis klausimas lieka neatsakytas: kas yra kelionių duomenų taško savininkas, iš kur atsiranda pastato energijos skaičius, kokia kokybės taisyklė nustato, ar išbrauktas laisvai samdomas specialistas įskaičiuojamas, ar ne. Neturint registro, kuriame kiekvienam duomenų taškui nurodyta, kur jis atsiranda, kas jį valdo ir kokia taisyklė saugo kokybę, kiekviena ataskaita liks tik akimirkos nuotrauka to, ką kažkas tą mėnesį sugebėjo surinkti.
csrdready.net Duomenų parengtumo skenavimas (Data Readiness Scan) sudaro tokį registrą specifiškai šiam sektoriui: kiekvienam duomenų taškui – šaltinio sistemos, kelias nuo šaltinio iki ataskaitos, savininkas organizacijoje ir taisyklė, kuri nustato, ar reikšmė teisinga. Biurų organizacijai tai dažnai reiškia ūkio dalies sistemų, HR administracijos, pirkimų skyriaus ir rankinio duomenų įvedimo kombinaciją, kur kiekviena dalis turi savo ritmą ir savo valdytoją. Skenavimas fiksuoja šią kombinaciją, kad ji nebūtų iš naujo išgalvojama kiekvienais metais.
Būdas, kaip atsiranda šis susiskaidymas, skiriasi pagal sektorių. Kas norėtų palyginti, kaip tai atrodo panašiuose atvejuose, gali pažvelgti į energijos ir pirkimų duomenų pasiskirstymą mažmeninėje prekyboje, į kliento kelionių ir serverio duomenų vaidmenį IT sektoriuje, arba į investicinių duomenų ir nuosavos veiklos sąsają finansinių paslaugų teikėjuose. Modeliai skiriasi, bet esmė visada ta pati: duomenys atsiranda sistemose, kurios nebuvo sukurtos turint mintyje ataskaitų rengimą.
Data Readiness Scan dabar yra kuriamas. Šiandien dar neturime veikiančio produkto, kurį galėtumėte išbandyti, ir čia nieko nėra parduodama, kas jau egzistuotų. Kas norėtų savo organizacijai užfiksuoti, nuo kur turėtų prasidėti duomenų taškų registras, gali užsiregistruoti į laukiančiųjų sąrašą ir bus informuotas, kai skenavimas taps pasiekiamas.
Kai tik tampa aišku, kuris duomenų taškas iš kurios sistemos atsiranda ir kas už tai atsakingas, dėmesys dažnai pasislenka į klausimą, kiek pačio rinkimo darbo dar reikia daryti rankiniu būdu. Sąskaitų prašymas, skaičiuoklių sujungimas ir skaičių tikrinimas – tai užduotys, kurias galima suskirstyti į dalį, kuri seka fiksuotą modelį, ir dalį, kuriai reikia vertinimo. FTE TO AI apskaičiuoja pagal užduotį, kokią dalį šio darbo gali perimti DI, kaip kitą žingsnį po to, kai duomenų taškų registras yra sukurtas.
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.