Šis jautājums parasti nav pirmais. Vispirms tiek jautāts, cik maksā rīks, vai kura platforma visātrāk sagatavo pārskatus. Jautājums par izpildes laiku parādās tikai tad, kad kāds saprot, ka pārskats ir tikpat labs, cik dati zem tā, un ka šiem datiem no kaut kurienes jāparādās, tie jāsaskaita un jāpārbauda kādam, kurš par tiem ir atbildīgs.
Uz šo jautājumu nav noteiktas atbildes, un ikviens, kas to sniedz, kaut ko pārdod. Ko mēs varam izdarīt, ir izskaidrot, kur laiks tiek pavadīts, lai jūs pats varētu novērtēt, kas jūsu organizācijai ir reāli.
Pirmais faktors ir avotu skaits, cauri kuriem datu punkts pāriet. Emisiju rādītājs, kas nāk tieši no viena energorēķina, atšķiras no emisiju rādītāja, kas veidots no iepirkuma datiem, izklājlapas ar pārrēķina koeficientiem un piegādātāja aplēses, kurš pats īsti nezina, no kurienes viņa skaitlis nāk. Jo vairāk posmu, jo vairāk laika prasa avota un pārskata izsekojamības (lineage) noskaidrošana.
Otrais faktors ir īpašumtiesības (eigenaarschap). Ja par datu punktu ir skaidrs, kurš to piegādā, kurš to pārbauda un kurš ir atbildīgs novirzes gadījumā, kvalitātes noteikumu izveide notiek relatīvi ātri. Ja šis jautājums nekad nav uzdots un atbilde atšķiras katrai nodaļai, izšķirt, kurš par ko atbild, prasa bieži vairāk laika nekā noteikumu izveide pati.
Trešais faktors ir tas, cik daudz no procesa jau tagad notiek manuāli. Datu punktam, kas ceļo starp trim izklājlapām, kopējot un ielīmējot, ir vairāk uzmanības vērtu vietu nekā datu punktam, kas automātiski nāk no sistēmas. Nevis tāpēc, ka izklājlapas pēc definīcijas ir problēma — kāpēc izklājlapas nav problēma izskaidro, ka nekārtīga izklājlapa bieži ir simptoms procesam, kas nekad nav ticis fiksēts — bet tāpēc, ka katrs manuāls solis ir vieta, kur kaut kas var noiet greizi, nevienam to nepamanot.
Lielākā daļa organizāciju, kas izgāja šo procesu, sāk ar CO2 emisijām. Nevis tāpēc, ka šī tēma ir vissvarīgākā, bet tāpēc, ka tā bieži ir visnoteiktākā tēma: pastāv skaidras aprēķina metodikas, un galvenie avoti — energija, degviela, ceļošana — parasti jau kaut kur ir reģistrēti. Kāpēc CO2 parasti ir pirmā tēma apraksta šo izvēli sīkāk. CO2 gadījumā datu punktu reģistra, izsekojamības un īpašumtiesību izveide var noritēt ātrāk nekā tēmai kā biodaudzveidība vai darba apstākļi ķēdē, kur avoti biežāk trūkst vai nekad nav sistemātiski fiksēti.
Tas nav garantija, ka CO2 tiks pabeigts ātrāk. Tas tomēr ir iemesls, kāpēc daudzas organizācijas ar to sāk nevis nejauši: tā ir tēma, kurā visvairāk jau ir pieejams, uz kā balstīties.
Šī procesa izpildes laiks nav fiksēts sprints ar noslēguma datumu. Tas nav kaut kas, ko pabeidz vienas dienas darbnīcā, un tas arī nav kaut kas, kas pēc vienreizējas darbības ir pabeigts un vairs nekad nav uzmanības vērts. Kvalitātes noteikumi jāuztur, īpašumtiesības mainās, kad cilvēki maina funkcijas, un jaunas pārskatu sniegšanas prasības dažkārt atnes jaunus datu punktus, kuriem atkal jāizgaiet cauri tiem pašiem soļiem.
Kas tomēr ir reāli: organizācija, kas ierobežotam skaitam datu punktu noskaidro, no kurienes dati nāk, kurš par tiem atbild un kādas pārbaudes tiem ir noteiktas, pēc tam iegūst veidni, ko var ātrāk pielietot citām tēmām. Pirmā kārta parasti ir vislēnākā, ne tāpēc, ka tēma ir sarežģītāka, bet tāpēc, ka darba metode vēl ir jāatrod.
Pirms uz jautājumu par izpildes laiku ir jēgpilni atbildēt, palīdz zināt, kur jūsu organizācija tagad atrodas. Kas ir datu brieduma pakāpe un kā to novērtēt apraksta, kā jūs varat to novērtēt, neizdarot pieņēmumus par to, kur jums vajadzētu jau būt. Organizācija, kur neviens nezina, kurš piegādā skaitli, sāk citā punktā nekā organizācija, kur tas jau ir fiksēts, bet trūkst pārbaudes. Abas var izgāt šo procesu, tikai laika novērtējums atšķiras.
Daļa no kavēšanās šajā procesā nav domāšanas darbā, bet gan izpildes darbā apkārt tam: skaitļu pārrakstīšana, avotu meklēšana, statusu uzturēšana. Tas ir tāda veida darbs, kura daļu var pārņemt AI, neatdodot no rokām kontroli pār īpašumtiesībām un kvalitātes noteikumiem. Ja vēlaties zināt, kura šī darba daļa jūsu organizācijā ir piemērota tam, FTE TO AI darba skenēšana (werkscan) sniedz par to novērtējumu katram uzdevumam.
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.