Viesmīlības nozare atšķiras no daudzām citām nozarēm ar to, ka darbība ir izkliedēta pa vietām, kurām katrai ir savi skaitītāji, līgumi un piegādātāji. Ķēdei ar vairākām vienībām nav viena elektroenerģijas pieslēguma, bet gan desmiti, nav viena atkritumu līguma, bet gan lāsteku dažādu vietējo vienošanos kopums. Kur ražotne lielāko daļu savu emisiju mēra vienā vietā, viesmīlības nozare sadalās starp virtuvēm, dzesēšanas iekārtām, terašu apsildi un veļas mazgātavām, kas katra ir reģistrēta atsevišķi, bieži pie citas puses nekā galvenais birojs.
Papildus tam liela daļa relevanto datu nerodas pašā uzņēmumā, bet gan pie piegādātājiem: pie tirgotavas, kas piegādā pārtiku, pie veļas mazgātavas, kas apstrādā gultas veļu, pie brūža, kas piegādā mucas. Attiecība starp to, ko viesmīlības uzņēmums pats mēra, un to, kas jāievāc no ķēdes, tāpēc strukturāli atšķiras no nozares ar savu ražošanu. Lielākā daļa klimata ietekmes neatrodas ēkā, bet gan tajā, kas tajā ieplūst un iztek.
Energopatēriņš parasti ir pirmais datu punkts, ko vēlas ziņot, un tieši tas punkts, kur sākas izkliede. Restorānam ar savu virtuvi ir citāds patēriņa profils nekā hotelim ar veļas mazgātavu un baseinu, un ķēdei ar īrētiem īpašumiem bieži nav tiešas piekļuves skaitītāju rādījumiem, jo izīrētājs pārvalda līgumu. Rēķini ir izrakstīti uz vienības, uz holdinga vai uz trešās puses vārda, kura pārvalda skaitītāju. Kas vēlas summēt ķēdes kopējo patēriņu, vispirms jāsaprot, kurš skaitītājs pieder kurai vienībai un kurš saņem par to rēķinu.
Pārtikas iepirkums daudziem viesmīlības uzņēmumiem ir lielākais ķēdes emisiju avots un vienlaikus vismazāk strukturētais datu avots. Pasūtījumi tiek veikti caur tirgotavām, vietējiem piegādātājiem un dažreiz tieši no ražotājiem, katram ar savu rēķinu izrakstīšanas veidu un savu detalizācijas pakāpi par izcelsmi un apstrādi. Piegādes pavadzīme parāda, ko piegādāja, ne obligāti no kurienes tas nāk vai kā tas ražots. Kas šeit vēlas izgūt datu punktu, atklāj, ka emisijas faktora avots bieži trūkst un ka dažādas vienības iepirko to pašu izejvielu no dažādiem piegādātājiem, ar dažādiem pamatā esošajiem pieņēmumiem.
Atkritumu savākšana viesmīlības nozarē parasti tiek organizēta lokāli: katrai vienībai ir savs līgums ar savākšanas uzņēmumu, dažreiz pat vairāki - bioatkritumiem, stiklam un sadzīves atkritumiem. Pārtikas izšķērdēšana labākajā gadījumā tiek reģistrēta pa vienībām kases sistēmā vai atsevišķā reģistrācijas formā, mazāk labvēlīgā gadījumā - vispār netiek reģistrēta. Kad ziņošanas pienākums pieprasa skaitli par izšķērdēšanu vai atkritumu šķirošanu, šis skaitlis vispirms jāsastāda no visiem šiem atsevišķajiem, lokālajiem ierakstiem, ar risku, ka "atkritumu" definīcija atšķiras no vienas vienības uz otru.
HR sistēmas uztur datus par darbiniekiem, darba grafikiem un mainību, kamēr saimniecības vai nekustamā īpašuma sistēmas pārvalda datus par ēku: kvadrātmetrus, apsildes iekārtas, izolāciju. Abi ir relevanti ilgtspējas ziņošanai, taču reti tiek savienoti. Ķēde, kas vēlas zināt, cik kvadrātmetru tiek apsildīti uz vienu darbinieku, atklāj, ka šie divi dati atrodas divās sistēmās, kas nav izveidotas šim mērķim, un tāpēc automātiski nesavienojas.
Šo avotu summa veido skaitītāju, rēķinu, piegādes pavadzīmju un lokālo reģistru kopumu, kas katrs atrodas kaut kur citur, ar īpašumtiesībām, kas ne vienmēr ir noteiktas. Pēc definīcijas nekurš nav uzdevumā šos avotus sakārtot; tie vienkārši eksistē, izkliedēti pa vienībām un sistēmām. Pirms skaitlis par enerģiju, pārtiku vai atkritumiem ir uzticams, vispirms jābūt skaidram, kura sistēma ir avots, kurš par to ir atbildīgs un kurš noteikums nosaka, vai vērtība ir ticama. Tas attiecas uz viesmīlības nozari tieši tāpat kā uz citām nozarēm; kas vēlas veikt salīdzinājumu, var izlasīt arī no kurienes nāk ilgtspējas dati lauksaimniecības nozarē, kur piegādātāju ķēdei ir līdzīga loma, vai kā nekustamā īpašuma nozare risina izkliedētus ēku datus, ņemot vērā pārklāšanos ēku datos. Kas vēlas precīzi zināt, kuri datu punkti savai darbībai patiešām ir nepieciešami, nevis to, ko nosaka standarta saraksts, var vairāk par to uzzināt lapā par kurus datu punktus jūs patiešām vajadzat vairāku vienību vai uzņēmuma sadaļu gadījumā.
Kārdinājums ir iegādāties ziņošanas rīku, tiklīdz pienāk pieprasījums pēc skaitļiem. Rīks, kas pārklāj nesakārtotu skaitītāju, rēķinu un lokālo reģistru kopumu, sniedz sakārtotāku pārskatu par tiem pašiem neskaidrajiem skaitļiem. Data Readiness Scan ir paredzēts tam posmam, kas ir pirms tā: reģistrs ar datu punktiem, kas viesmīlības uzņēmumam ir nepieciešami, ar katram datu punktam fiksētu informāciju par to, no kurienes tas nāk, kurš to pārvalda un kurš noteikums nosaka, vai vērtība ir korekta. Šis skenējums ir izstrādes procesā; kas par to interesējas, var pierakstīties gaidīšanas sarakstā.
Tiklīdz ir skaidrs, kādi datu punkti pastāv un no kurienes tiem jānāk, seko pats par sevi jautājums, kurš turpmāk veiks šo datu ievākšanu, pārbaudi un ievadi. Šis darbs sastāv no vairākiem atpazīstamiem uzdevumiem, sākot no rēķinu nolasīšanas līdz vienību datu apkopošanai, un ne katrs uzdevums pieprasa vienādu apjomu cilvēka vērtējuma. FTE TO AI darba skenējums pa uzdevumiem aprēķina, kādu daļu no tā var pārņemt AI, tā, lai būtu skaidrs, kur cilvēki paliek nepieciešami un kur darbu var automatizēt.
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.