Lielākajā daļā organizāciju ar vairākām biznesa vienībām viens un tas pats datu punkts pastāv vairākas reizes. 2. tvēruma emisijas vienā filiālē ir norādītas energorēķinā, citā — telpu pārvaldnieka Excel eksportā, un trešajā — nekur, jo tur tās tiek novērtētas. Tā nav vienas nodaļas kļūda. Tas ir gadu sekas, kuru laikā neviens šo datu punktu nav centralizēti definējis, nemaz nerunājot par tā avotu.
Jautājums "kā jūs to darāt" pieņem, ka pastāv viena atbilde, kas der visur. Tas nav tā. Pieeja ir atkarīga no tā, kas jau ir pieejams katrā biznesa vienībā, un tas atšķiras.
Pirms pieņemat lēmumu par datu punktu bez avota, salīdziniet, kas faktiski ir katrā biznesa vienībā. Dažām vienībām avots pastāv, bet to neviens nav pierakstījis — sistēma, piegādātājs, lokāla administrācija. Citām šāda avota nav, un skaitlis tiek aizpildīts, pamatojoties uz aplēsi vai kolēģi, kurš to "apmēram zina". Šīs divas situācijas prasa atšķirīgu risinājumu. Kur datu punkts jau pastāv ir jautājums, uz kuru jāatbild vienība pēc vienības, pirms kaut ko pievienojat vai maināt reģistrā.
Tikai kad šis pārskats ir gatavs, redzēsiet, kur patiesībā ir problēma — nevis datu punktā kā konceptā, bet avotu izplatībā, kas tam ir pakļauta.
Datu punktu reģistrs katram datu punktam nesatur vienu rindu, bet gan tik rindu, cik ir avotu. Datu punktam, kas parādās trīs biznesa vienībās, ir trīs rindas: katra ar savu avotu, savu īpašnieku un savu kvalitātes noteikumu. Tas var izlikties apgrūtinoši, bet tas novērš kaut ko sliktāku — dažāda izcelsmes skaitļu apvienošanu vienā skaitlī, par kuru neviens vairs nevar pateikt, no kurienes tas nāk.
Katrā rindā ir vismaz: datu punkta definīcija, kāda tā attiecas uz šo vienību, avota sistēma vai dokuments, no kura skaitlis nāk, kurš atbild par tā iesniegšanu un pārbaudi, un noteikums, ar kuru pārbauda, vai vērtība ir ticama — diapazons, salīdzinājums ar iepriekšējo gadu, vienības pārbaude. Bez šī pēdējā noteikuma kļūdu pamanīsiet tikai tad, kad kāds nejauši to pārbaudīs.
Komplikācija, kas šī procesa laikā bieži nāk gaismā: vienība A un vienība B sauc "to pašu" datu punktu, bet mēra kaut ko citu. Viena 1. tvērumā ieskaita līzinga automašīnas, cita — nē. Tā nav avota problēma, bet definīcijas problēma, un tā jāatrisina, pirms tam pieskaita avotu. Kā atpazīt šāda veida atšķirības, aprakstīts kā atpazīt divkāršu datu punktu vairākās biznesa vienībās. Tikai kad definīcija visām vienībām ir vienāda, ir jēga savienot avotus — citādi trīs reizes reģistrējat kaut ko atšķirīgu ar vienu nosaukumu.
Ja pēc šīs izpētes izrādās, ka biznesa vienībai patiešām nav avota kādam datu punktam, ir divi risinājumi. Pirmais: pastāv sistēma vai process, no kura skaitlis varētu nākt, bet neviens to nekad nav noteikts par avotu. Tad jūs nosakāt šo avotu un fiksējat, kurš to pārvalda. Otrais: patiešām nekā nav, un skaitlis tagad tiek novērtēts vai pārņemts no citas vienības. Tad jūs to skaidri reģistrējat kā aplēsi, ar pieņēmumu, kas ir tās pamatā, nevis ļaujat tam iet cauri kā mērītai vērtībai. Abi risinājumi jāatspoguļo reģistrā — aplēse, kas nav apzīmēta kā aplēse, ir risks, kas parādās tikai pārbaudes laikā.
Pirms ieguldāt laiku, lai atrastu avotu katram trūkstošajam datu punktam, ir vērts noskaidrot, vai šis datu punkts šai biznesa vienībai vispār ir būtisks. Nelielam biroja ēkas objektam ar pieciem darbiniekiem varētu nebūt nepieciešams materiāls 3. tvēruma datu punkts, kas ir būtisks ražošanas objektam. Kādi datu punkti jums patiešām ir nepieciešami palīdz izdarīt šo atšķirību, lai netērētu laiku, meklējot avotu kaut kam, kas galu galā nebija nepieciešams.
Pastāv tendence meklēt avotus tik ilgi, kamēr viss ir perfekti nosegts. Tas nav kritērijs. Reģistrs ir gatavs, kad par katru būtisku datu punktu, katrā biznesa vienībā, ir zināms, vai tam ir avots, kas ir īpašnieks un kāda pārbaude tam tiek pielietota — nevis tad, kad katrs skaitlis ir izsekojams ar pilnīgu pārliecību. Kad reģistrs ir gatavs vairākās biznesa vienībās aprakstīta šī beigu punkta konkrēta definīcija, un cik daudziem no jūsu datu punktiem ir avots ir jautājums, ar kuru starplaikā mērāt progresu.
Šis darbs notiek vienība pēc vienības, nevis vienlaikus visai organizācijai. Cik daudz laika tas prasa, ir atkarīgs no biznesa vienību skaita, datu punktu skaita un tā, cik daudziem no tiem jau ir avots. Daļa no šī darba — īpašnieku aptaujāšana, avotu apkopošana, reģistra aizpildīšana — ir tāds uzdevums, kuru var strukturēt un daļēji paātrināt. FTE TO AI darba skenēšana aprēķina katram uzdevumam, kādu daļu no tā var pārņemt AI, lai jau pirms sākuma zinātu, kāda daļa paliks manuāla un kāda — ne.
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.