Gandrīz katrā sarunā par ilgtspējas datiem ir viens fiksēts brīdis: kāds norāda uz izklājlapu. Pārāk daudz cilnes, pārāk daudz roku darba, pārāk liela kļūdu iespējamība. Secinājums šķiet pats par sevi saprotams: nomainiet izklājlapu pret sistēmu, un problēma ir atrisināta. Šis secinājums parasti ir izdarīts pārsteidzīgi.
Izklājlapa ir virsma. Tā parāda skaitļus, saskaita tos, savieno tos savā starpā. Ko tā nedara — tā nepaskaidro, no kurienes skaitlis cēlies, kurš par to atbild, vai tas vēl atbilst definīcijai, kas noteikta pirms diviem gadiem. Šie jautājumi izklājlapai nekad nav uzdoti — tie nekad nekur nav fiksēti. Izklājlapa saņem vainu par kaut ko, kas jau iepriekš ir noritējis nepareizi: datu vākšanā, pārrakstīšanā, pieņēmumā, ka kolēģis zināja, kurš skaitlis tika domāts.
Nomainiet izklājlapu pret programmatūras pakotni, un šie jautājumi paliek neatbildēti. Sistēma tad rāda tikai glītāku pārskatu par to pašu nenoteiktību. Pārskats izskatās profesionālāks; pamatā esošie dati nav kļuvuši uzticamāki. Tā ir slazda vieta: rīka iegāde pirms ir skaidrs, ko šim rīkam vajadzētu sakārtot.
Parasti runa ir par trim lietām, kas ir izveidojušās neatkarīgi vienai no otras. Nav aktuāla pārskata par to, kādi datu punkti organizācijai ir nepieciešami — šāds pārskats kādreiz tika izveidots vecam pārskatu standartam un nekad nav atjaunināts. Nav fiksētas līnijas no avota līdz pārskata skaitlim, tāpēc neviens nevar ar pārliecību pateikt, vai skaitlis nāk no viena sistēmas vai otra, vai no aplēses, ko kāds kādreiz ievadīja, jo īstie dati nebija pieejami. Un nav noteikta īpašnieka katram datu punktam — persona, kas piegādā skaitli, automātiski nav tā, kura var paskaidrot, no kurienes tas nāk vai kāda ir tā kvalitāte.
Šīm trim lietām nav nekāda sakara ar izklājlapām. Tās radītu tieši to pašu problēmu jebkurā sistēmā. Izklājlapa tikai padara tās redzamākas, jo virs tām nav slāņa, kas apslēptu nekārtību.
Datu punktu reģistrs ar avota-uz-pārskatu izsekojamību (lineage) fiksē, no kurienes datu punkts nāk, kas par to atbild un kādi kvalitātes noteikumi tam attiecas. Tas ir noderīgi, un tas ir arī ierobežoti. Reģistrs nerāda satura vērtējumu par to, vai skaitlis ir pareizs — tas rāda, vai ceļš uz šo skaitli ir izsekojams. Divas organizācijas ar vienādu reģistru var tomēr uzrādīt atšķirīgu datu kvalitātes rezultātu, jo vienai organizācijai ir avots, kas pašā pēc sevis ir neprecīzs, un otrai nav. Reģistrs padara šo atšķirību redzamu; tas to neatrisina.
Svarīgi ir arī tas, ka ne katram datu punktam ir nepieciešams vienāds izsekojamības apjoms. Dažiem skaitļiem pietiek ar vienkāršu, labi dokumentētu avotu; citiem nepieciešama lielāka detalizācija, jo starp avotu un pārskatu ir vairāk soļu. Kādi datu punkti organizācijai tiešām ir nepieciešami, ir atkarīgs no pārskatu sniegšanas pienākuma un nozares, un tas atšķiras no pieņēmuma, ka viss pelna vienādu uzmanību. Tas, cik lielai daļai esošo datu punktu jau ir avots, ievērojami atšķiras starp organizācijām — vienai tas ir fiksēts ERP savienojumā, citai — viena darbinieka atmiņā.
Reģistra un izsekojamības izveide nav jautājums par sistēmas ieslēgšanu. Tas ir process, kurā pa tēmām tiek pārbaudīts, kur skaitlis rodas, kas to pārbauda, pirms tas nonāk pārskatā, un kas notiek, ja šī persona vairs nav pieejama. Šis darbs atšķiras pa tēmām: vienai tēmai avots jau ir gatavs, citai tas vēl ir jāatrod vai jārekonstruē. Kas vēlas zināt, cik daudz laika tas prasa katrai tēmai, atrod reālistiskāku atbildi pieejā par to, cik ilgs laiks nepieciešams uz vienu tēmu, nekā rīka demonstrācijā, kas apsola, ka viss notiks automātiski.
Šī pieeja nesniedz pārskatu — to izveido citas rīces, izmantojot šos datus kā pamatu. Ko tā tomēr sniedz, ir struktūra, kas paliek pastāvīga arī tad, kad izklājlapa tiek nomainīta, arī tad, kad darbinieks, kurš visu zināja, pamet organizāciju. Kas tas praktiski nozīmē tam, kurš vēlāk skatīsies reģistrā, ir aprakstīts par to, kas lasa jūsu datu punktu reģistru, kad tā izveidotāja vairs nav, un kas mainās, tiklīdz izsekojamība ir noteikta, ir aprakstīts sekās, kas rodas, kad izsekojamība ir noteikta.
Izklājlapas nav problēma, taču tās ir pirmais redzamais simptoms. Kas nomaina izklājlapu, iepriekš nezinot, kādi datu punkti tiešām ir nozīmīgi, kāds avots tiem pieder un kurš par tiem atbild, pārvieto problēmu uz dārgāku sistēmu. Tas, kas tad paliek, ir jautājums, kas ir priekšnoteikums šim darbam: kādi datu punkti tiešām ir nepieciešami pārskatu sniegšanas pienākumam, un vai daļa no tiem, iespējams, jau eksistē organizācijā, bez tā, ka kāds to zina, kā aprakstīts par to, kur datu punkts jau varētu eksistēt.
Šis ir darbs, ko cilvēki tagad lielā mērā veic manuāli: avotu meklēšana, definīciju salīdzināšana, īpašumtiesību noskaidrošana. Daļu no šī izpētes darba var strukturēt un paātrināt ar AI, daļu — nevar; šī atšķirība ir precīzi tas, uz ko skatās FTE TO AI darba skenēšana (werkscan). Werkscan aprēķina katrai uzdevuma daļai, cik lielu daļu no darba var pārņemt AI, tādējādi sniedzot reālistisku priekšstatu, nevis pieņēmumu, ka rīks atrisina problēmu pilnībā.
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.