Datu punkts, piemēram, 1. tvēruma emisijas vai darbnespējas rādītājs, ir ietverts pārskatu sniegšanas ietvarā ar nosaukumu un definīciju. Kas tur nav minēts: kurš organizācijā nosaka, ko šī definīcija praksē nozīmē, kurš sagādā avota vērtību, un kurš ir atbildīgs, ja vērtība starp vienībām nesakrīt. Ar vienu vienību to bieži var atjaunot no ieraduma. Ar vairākām vienībām, katrai ar savu grāmatvedību, savām sistēmām un dažkārt savu izpratni par to, kas ir darbinieks vai tonna CO2, piederība kļūst par jautājumu, uz kuru kādam aktīvi jāatbild.
Datu punkta piederība nav tas pats jautājums kā procesa vai kontroles piederība. Runa ir konkrēti par to: kurš nostiprina, ko datu punkts nozīmē, kuras avota sistēmas skaitās, un kurš aprēķina noteikums ir spēkā, ja divām vienībām ir bijusi atšķirīga pieeja. Šī atšķirība ir svarīga, jo process apkārt tam un kontrole pār to var būt kāda cita pārziņā nekā pati definīcija. Kā šī atšķirība izpaužas praksē, ir aprakstīts lapā kam pieder process, kas ir tam pamatā, grupā ar vairākām vienībām un lapā kam pieder kontrole grupā ar vairākām vienībām.
Datu punktam bez norādīta īpašnieka praksē īpašnieks rodas nejauši: tas ir tas, kurš pēdējais sniedzis skaitli, vai tas, kuram uzdots jautājums no konsolidācijas. Šī persona parasti nav tā, kas var novērtēt, vai definīcija ir pareiza visām vienībām, un bieži arī nav tā, kam ir pilnvaras koriģēt atšķirīgu pieeju kādā meitasuzņēmumā.
Grupā ar vairākām vienībām problēma parasti neradas definīcijas līmenī grupas mērogā, bet tās pārtulkošanā uz lokāliem avotiem. Vienība A mēra energopatēriņu, izmantojot energoapgādes uzņēmuma rēķinus, vienība B — izmantojot ēkas pārvaldības sistēmu, vienība C to novērtē, pamatojoties uz kvadrātmetriem. Visas trīs sauc rezultātu par "energopatēriņu" tā paša datu punkta ietvaros, taču izcelsme, precizitāte un pieņēmumi atšķiras. Bez norādīta īpašnieka, kas var šīs atšķirības redzēt un novērtēt, šī informācija pazūd konsolidācijas brīdī: skaitļi tiek summēti, un izcelsme tiek pazaudēta.
Jautājums, kāda vērtība datu punktam patiesībā ir derīga — kāds avots, kāda mērvienība, kāds diapazons — ir datu punkta īpašnieka, ne tā, kurš nejauši sastāda pārskatu, kompetencē. Kas ir derīga vērtība un kā to nostiprināt katram datu punktam, ir izklāstīts lapā kas ir derīga vērtība.
Ja nevienam nepieder datu punkts, notiek vairākas lietas, kas atklājas tikai vēlāk. Uz jautājumiem par definīciju atbild tas, kurš tobrīd ir pieejams, ne tas, kuram ir labākā atbilde. Atšķirības starp vienībām netiek pamanītas, jo nevienam nav uzdevuma tās salīdzināt. Un pārbaudes vai audita gadījumā nav kontaktpersonas, kas var izskaidrot, kāpēc vērtība ir tāda, kāda tā ir — tikai izklājlapu kopums un atmiņas par to, kurš tās aizpildījis.
Šis modelis bieži atkārtojas ne tikai pie viena datu punkta, bet vienlaikus lielā daļā datu punktu reģistra, vienkārši tāpēc, ka piederība nekad nav bijusi izvirzīta kā atsevišķs jautājums, ieviešot pārskatu sniegšanas ietvaru. Pieeja, kā to strukturēti risināt — pirms tas tiek risināts pie individuāla datu punkta —, ir aprakstīta lapā ko darīt, ja nevienam nepieder, grupā ar vairākām vienībām.
Vārda pievienošana pie datu punkta ir pirmais solis, ne risinājums. Piederībai ir vērtība tikai tad, ja īpašnieks arī saņem signālu, kad vērtība atšķiras no tā, ko var sagaidīt — lēciens starp diviem periodiem, vērtība ārpus šai vienībai raksturīgā diapazona, trūkstošs ieraksts termiņā. Bez šāda signāla piederība paliek administratīvs fakts, ko neviens aktīvi nelieto. Kā definēt atšķirību, kas patiešām ir vērta paziņojuma, ir izskaidrots lapā kā iestatīt signāla atšķirību.
Datu punkta īpašnieka noteikšana ir organizatoriska izvēle, ne tehniska. Tas prasa skaidrību par to, kurš katrā vienībā zina avota vērtību, kurš grupas līmenī pārvalda definīciju, un kuram ir pilnvaras koriģēt atšķirību, pirms tā sasniedz pārskatu. Tas ir tieši Data Readiness Scan joma: datu punktu reģistrs ar piederību, izcelsmi un kvalitātes noteikumiem katram datu punktam, atsevišķi no jautājuma, kā pārskats vēlāk izskatīsies. Skenēšanas rīks ir izstrādes procesā; kas vēlas ar to strādāt, var pieteikties gaidīšanas sarakstā.
Piederības noteikšana, definīciju saskaņošana starp vienībām un atšķirību signalizēšana ir darbs, kas tagad bieži notiek manuāli, pa e-pastu un izklājlapās. Daļa no šiem uzdevumiem — avota vērtību salīdzināšana, definīciju atšķirību atklāšana, signāla atšķirību uzraudzība — ir piemērota atbalstam ar AI, cita daļa nav. FTE TO AI darba skenēšanas rīks katram uzdevumam aprēķina, cik daļu no šī darba var pārņemt, lai būtu skaidrs, kur automatizācija palīdz un kur vērtējums paliek cilvēka pārziņā.
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.