Dubults datu punkts reti izceļas ar nosaukumu. Divas rindas reģistrā parasti sauc atšķirīgi — 'biroja energopatēriņš' un 'NL filiāles elektroenerģijas patēriņš' — kamēr tās atsaucas uz to pašu skaitītāju, to pašu rēķinu vai to pašu avotu. Dublēšanās nav tekstā, bet izcelsmē. Kas meklē tikai pēc nosaukuma, dublikātus neatradīs.
Datu punktu reģistrs nav pārskata rindu saraksts, bet gan pamatā esošo datu reģistrs: katram datu punktam definīcija, avots, īpašnieks un ceļš no avota līdz pārskatam. Katram datu punktam ir fiksēta vieta ar četriem fiksētiem laukiem: kas tas ir, no kurienes tas nāk, kurš par to atbild un kādas apstrādes tam veiktas, pirms tas nonāk pārskatā. Bez šiem četriem laukiem reģistrs ir vārdnīca, nevis kontroles instruments.
Jautājums kas ir source-to-report mapping sīki aprakstīts trešais posms: ceļš, ko skaitlis veic no avota sistēmas līdz pārskata rindai. Tas pats ceļš ir instruments, ar kuru dublēšanās kļūst redzama. Divi datu punkti ar atšķirīgu nosaukumu, bet identisku avota-uz-pārskatu līniju, ir viens un tas pats datu punkts, ievadīts divreiz.
Dubulti datu punkti parasti rodas nevis no neuzmanības, bet no organizācijas struktūras. Saimniecības nodrošinājuma komanda reģistrē energopatēriņu ēku pārvaldībai, ilgtspējas komanda reģistrē to pašu patēriņu CSRD pārskatam. Abas komandas strādā ar savu izklājlapu, ar savu nosaukumu piešķiršanu, neredzot viena otras reģistrāciju. Ja ir vairākas filiāles vai biznesa vienības, šis modelis pavairojas: katra vienība fiksē līdzīgus datus ar savu apzīmējumu.
Lapa kur datu punkts jau eksistē vairākās biznesa vienībās runā tieši par šo mehānismu: pirms datu punkta pievienošanas reģistram pirmais jautājums ir, vai tas jau kur nekur organizācijā eksistē, tikai ar citu nosaukumu vai citā departamentā. Uzdodot šo jautājumu pirms reģistrācijas, tiek novērsta liela daļa dublēšanos, kuras citādi vajadzētu izmeklēt pēc fakta.
Drošs veids, kā atpazīt dublēšanos, nav aprakstu salīdzināšana, bet avotu salīdzināšana. Divi datu punkti, kas nāk no vienas un tās pašas sistēmas, vienas un tās pašas tabulas vai viena un tā paša eksporta faila, ar vienu un to pašu pārskata datumu un vienu un to pašu vienību, ir kandidāti apvienošanai — pat ja nosaukums to nemaz nenorāda. Un otrādi: divi datu punkti ar līdzīgu nosaukumu, bet atšķirīgu avotu, iespējams, nav dublēšanās, bet gan divi patstāvīgi mērījumi, kas nejauši ir līdzīgi.
Šo atšķirību var izdarīt tikai tad, ja reģistrs fiksē avotu katram datu punktam, ne tikai galīgo vērtību. Reģistrs, kas vienkārši apkopo skaitļus bez izcelsmes, dublēšanos nevar atklāt — augstākais, tas var to nojaust.
Bez avota otra norāde ir īpašumtiesības. Kad divi datu punkti dalās vienā avotā, bet ir reģistrēti pie dažādiem īpašniekiem, tas pats par sevi nav problēma — tas var norādīt uz datu punktu, ko izmanto vairākas nodaļas. Signāls tas kļūst tad, kad abi īpašnieki neatkarīgi viens no otra veic vienas un tās pašas apstrādes, nezinot viens par otra darbu. Tad dublēts nav datu punkts, bet process tā apkārt.
Jautājums kādas apstrādes notiek starp avotu un pārskatu šeit ir būtisks: divi datu punkti ar vienu avotu, bet dažādām apstrādēm, iespējams, dod atšķirīgus skaitļus, kaut pārskatā tie parādās ar vienu un to pašu apzīmējumu. Tā ir riskantāka situācija nekā vienkārša dublēšanās, jo skaitļi var atšķirties, un neviens to nepamana.
Dublēto datu punktu izmeklēšana nav vienreizējs pasākums, kas beidzas noteiktā brīdī. Augoša organizācija, jaunas sistēmas vai izmainītas pārskatu robežas radīs jaunus dublēšanās kandidātus. Lapa kad reģistrs ir pabeigts apraksta, ka reģistrs nav pilnīgs noteiktā datumā, bet gan brīdī, kad katram datu punktam ir avots, īpašnieks un pārbaudāms ceļš uz pārskatu — ieskaitot pārbaudi, vai šis datu punkts jau eksistēja citur.
Organizācijās ar vairākām biznesa vienībām jautājums kādi datu punkti jums faktiski ir nepieciešami vairākās biznesa vienībās ir labs sākumpunkts, jo šis jautājums nosaka reģistra apjomu, pirms sākas dublēšanās meklēšana. Mazāks, precīzāk noteikts reģistrs pats par sevi ietver mazāku pārklāšanās telpu.
Manuāla avotu, īpašnieku un apstrāžu pārmeklēšana, lai atrastu dublēšanos, ir tieši tāds darbs, ko var iedalīt atkārtojamos soļos: datu salikšana blakus, atbilstību signalizēšana, apvienošanas priekšlikuma sagatavošana izskatīšanai. Organizācijām, kas vēlas zināt, kuru daļu no šī salīdzinošā darba var nodot AI risinājumam un kura daļa paliek cilvēka vērtējumam, FTE TO AI darba skenēšana to izrēķina uzdevumu līmenī. Skenēšana neizvērtē jūsu reģistru, bet sniedz uzdevumu, kas tajā parādās, sadalījumu — atskaites punktu, pirms izvēlaties, kā organizēt dublēšanās izmeklēšanu.
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.