Palūdziet piecām struktūrvienībām sniegt datus par vienu un to pašu lielumu — piemēram, pilnas noslodzes ekvivalentu (FTE) skaitu, autoparka degvielas patēriņu vai nolietoto materiālu — un jūs saņemsiet piecus nedaudz atšķirīgus argumentācijas veidus. Viena filiāle ieskaita pagaidu darbiniekus, otra ne. Viena rūpnīca rēķina litros, otra to jau pārrēķinājusi litros uz transportlīdzekli gadā un tādējādi iesniedz cita veida skaitli, nekā tika prasīts. Uz papīra tas viss saucas par to pašu metriku. Realitātē tās ir atšķirīgas definīcijas, kas pēc nejaušības nonākušas tajā pašā kolonnā.
Tā nav ievades kļūda. Neviens nav kaut ko nepareizi ierakstījis. Problēma slēpjas soli agrāk: nekad nav noteikts, kāda tieši ir šī datu punkta derīgā vērtība, un tāpēc katra struktūrvienība aizpilda šo tukšo vietu ar savu loģiku. Kas ir derīga vērtība un kas nav, ir izklāstīts sadaļā kas ir derīga vērtība — jautājums, kuram vajadzētu būt uzdotam pirms jebkāda salīdzinājuma starp struktūrvienībām.
Galvenais jautājums nav, vai novirzes rodas — tās rodas vienmēr — bet kurš tās pamana, pirms skaitlis nokļūst atskaitē. Daudzās organizācijās atbilde ir: neviens, kamēr kāda ārēja puse vai revidents nepamana skaitli, kas neatbilst pagājušā gada rādītājam. Tad jautājums jau ir uzdots pārāk vēlu.
Datu punktam bez signāla novirzes nav veida, kā pašam padarīt sevi aizdomīgu. Skaitlis, kas ir trīskāršs salīdzinājumā ar pagājušo gadu, automātiski nekrīt acīs, ja nav noteikts diapazons, kurā vērtība ir uzskatāma par ticamu. Kā jūs noteiktu šo diapazonu — fiksētu procentu, historisku izkliedi, sliekšņa vērtību uz vienību — ir izklāstīts sadaļā kā iestatīt signāla novirzi. Jautājums nav sarežģīts, bet tam jābūt uzdotam katram datu punktam, pirms tas tiek aizpildīts.
Signāla novirze uztver ekstrēmo gadījumu: skaitli, kas ir skaidri nepareizs. Bet lielākā daļa definīciju atšķirību starp struktūrvienībām ir smalkākas par to. Filiāle, kas ieskaita pagaidu darbiniekus, nesniedz absurdu skaitli — tā sniedz skaitli, kas izskatās pilnīgi normāls, un tieši tāpēc nekrīt acīs.
Tāpēc katram datu punktam nepieciešama vairāk nekā viena pārbaude: diapazons, kurā vērtībai jāietilpst, fiksēta mērvienība, avota prasība, kas norāda, kāds dokumenta veids kalpo par pamatojumu, un aprakstu par to, kas ietilpst un kas neietilpst uzskaitē. Kāda kontroļu kombinācija ir nepieciešama, atšķiras pēc datu punkta un organizācijas — pētniecības un attīstības izdevumi pieprasa citus drošības mehānismus nekā emisijas faktors. Pārskatu par to, kādas kontroles pieder kāda veida datu punktam, atradīsiet sadaļā kādas kontroles pieder datu punktam. Bez šīs kombinācijas rodas šķietama precizitāte: skaitlis ar divām zīmēm pēc komata, kas ir izveidots no piecām savstarpēji neatbilstošām definīcijām. No kurienes šī šķietamā precizitāte rodas un kā to atpazīt, ir izklāstīts sadaļā kā novērst šķietamu precizitāti.
Definīcija, kas uz papīra ir noteikta, automātiski nav definīcija, kas tiek piemērota. Kādam ir jāatbild uz jautājumu, kad struktūrvienība iesniedz robežgadījumu: vai šis sadarbības veids skaitās kā FTE vai nē, vai šis piegādātājs ietilpst 3. tvēruma emisijās vai nē. Bez noteikta atbildīgā šis jautājums nokrīt uz to, kurš gadās atrasties vistuvāk formai, un tad definīcija atkal klusi pārvietojas — pa struktūrvienībām.
Data Readiness Scan katram datu punktam nosaka, kāda ir derīgā vērtība, kāda signāla novirze piemērojama, kādas kontroles pieder šim konkrētajam datu punktam, un kurš ir definīcijas atbildīgais. Tas nav atskaišu rīks vai anketa — tas ir reģistrs, kas nosaka, kas atrodas zem atskaites, lai atšķirība starp struktūrvienībām būtu redzama, pirms skaitlis tiek summēts.
Pastāv sistēmas, kas var izpildīt šīs kontroles. Bet sistēma, kas darbojas virs piecām atšķirīgām, nekad nenoteiktām definīcijām, izpilda šīs kontroles, pamatojoties uz noteikumiem, par kuriem neviens nav vienojies. Rezultāts ir kārtīga saskarne ar neuzticamiem skaitļiem tajā. Kāpēc secība — vispirms definīcija, tad rīks — ir svarīga, ir izklāstīts sadaļā vispirms pirkt rīku vai vispirms iekārtot procesu. Un kādām prasībām rīkam patiesībā jāatbilst, neizriet no piegādātāju saraksta, bet no jūsu paša procesa — skatiet kādas funkcionālās prasības izriet no jūsu paša procesa.
Data Readiness Scan tiek izstrādāta. Ja jūs jau tagad cīnāties ar definīcijām, kas atšķiras pa struktūrvienībām, varat pieteikties gaidīšanas sarakstā un tiksiet informēts, tiklīdz instruments būs pieejams.
Kad ir noteikts, kas ir derīga vērtība, kurš uzrauga definīciju un kāda kontrole pieder kuram datu punktam, redzama kļūst arī tā, kura daļa no šī darba ir atkārtošanās: tos pašus avota dokumentus pārbaudīt pēc tā paša noteikuma, to pašu diapazonu pārbaudīt katrai jaunai ievadei. Tas ir darbs, kuru, tiklīdz tas ir padarīts skaidrs, var izrēķināt. FTE TO AI darba skaneris katram uzdevumam izrēķina, kuru daļu no darba var uzticēt AI — nevis kā aizvietotāju atbildīgajam, kurš lemj par definīciju, bet kā veidu, lai redzētu, kur kontrole un atkārtošanās ir atšķiramas viena no otras.
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.