Parasti ir viena persona, kas zina, no kurienes rodas CO2 rādītājs. Kura izklājlapa, kura cilne, kāds pieņēmums par pagājušā gada pārrēķina koeficientu. Šī persona to nekad nav pierakstījusi, jo tas bija viņas galvā un tas darbojās. Līdz brīdim, kad viņa devās atvaļinājumā, mainīja funkciju vai aizgāja. Tad izrādās, ka datu punktu reģistrs, kas gan pastāvēja, bija lasāms tikai tā veidotājam.
Tas nav nelaimes gadījums. Tas ir sekas reģistram, kas ir veidots kā atgādne, nevis kā dokuments. Šūna ar skaitli, kolonna ar atsauci uz avotu, kas nozīmē kaut ko tikai tam, kurš jau zina kontekstu. Veidotājam tas ir pietiekami. Pēctecim, auditoram vai finanšu direktoram, kuram šis skaitlis jāaizstāv padomes sēdē, tas ir mīkla.
Datu punkta piederību bieži sajauc ar atbildību par skaitļa iesniegšanu. Tas nav tas pats. Piederība nozīmē, ka ir kāds, kurš var paskaidrot, no kurienes skaitlis rodas, kādas izvēles tajā ir ietvertas, un kas mainās, ja avots mainās. Tā ir cita loma nekā ievadīšana. Tā ir tāda cilvēka loma, kurš var atbildēt uz jautājumu, neejot atpakaļ pie e-pasta vēstules no pirms divus gadiem.
Praksē šī loma bieži nav piešķirta, vai ir piešķirta kādam, kuram jau tagad ir cita funkcija. Reģistrā minēts vārds, kas vairs nav pareizs, vai vispār nav vārda. Kas tad uzdod jautājumu par datu punktu, saņem nevis atbildi, bet meklējumus. Tas ir brīdis, kad izrādās, vai piederība kādreiz ir tikusi patiesi fiksēta, vai tikai pieņemta.
Datu punktu reģistrs, ko cits var pārņemt, fiksē trīs lietas, kas iet tālāk par skaitli pašu. Pirmkārt, avotu: sistēmu, izklājlapu vai kolēģi, kas piegādā rādītāju, un ne kā atsevišķu piezīmi, bet kā paša ieraksta sastāvdaļu. Otrkārt, ceļu no avota līdz pārskatam: kādas apstrādes rādītājs ir piedzīvojis, pirms tas nonāk pārskatā, lai revidentam nav jāmin, kāpēc pārskatā redzamais skaitlis atšķiras no avota sistēmā redzamā skaitļa. Treškārt, īpašnieku: nevis vārdu, kas kādreiz ievadīts, bet kādu, kam šobrīd var piezvanīt ar jautājumu par šo konkrēto datu punktu.
Aprakstīt to nav sarežģīti, bet to fiksēt ir darbs. Katram datu punktam atsevišķi, un ne kā vienreizējam pasākumam, bet kā kaut kam, ko uztur, kad avoti vai īpašnieki mainās. Jautājumam kur datu punkts jau pastāv šeit vajadzētu ietilpt iepriekš: reģistram ir vērtība tikai tad, ja tas atsaucas uz avotu, kas patiešām pastāv, nevis uz pieņēmumu par to, no kurienes skaitlis kādreiz radies.
Lasāms reģistrs padara nodošanu iespējamu. Tas automātiski nepadara skaitļus pareizus. Ja pats pamatā esošais avots ir neuzticams — skaitītājs, kas gadiem ilgi ir nepareizs, izklājlapa ar formulas kļūdu, ko nekas nav pamanījis — reģistrs šo kļūdu tikai fiksē precīzāk. Tas ir cits jautājums, uz kuru drīzāk atbild, aplūkojot, cik daudziem no jūsu datu punktiem ir avots, kas ir pierādāms un pārbaudāms.
Reģistrs arī neatrisina, kurš datu punkts patiesībā ir nepieciešams. Dažas organizācijas fiksē desmitiem datu punktu tematam, kuram pietiktu ar dažiem, un tad velta uzturēšanu informācijai, ko neviens neskatās. Šis apsvērums pieder pie jautājuma kuri datu punkti jums patiešām ir nepieciešami, un ir priekšnoteikums jautājumam, kam vajadzētu spēt lasīt reģistru. Reģistrs, kas ir pilnīgs nepareizam tematam, vēl vien ir nepareizs reģistrs.
Un reģistrs neatrisina, cik ilgs laiks nepieciešams, lai temats būtu sakārtots. Tas ir atkarīgs no tā, cik avotu ir, cik tie ir izkaisīti, un cik no tiem jau ir īpašnieks, kas ir sasniedzams. Kas vēlas to novērtēt, pie tā, cik ilgs laiks nepieciešams, lai temats būtu sakārtots, atradīs aprakstu par to, kas nosaka šo ilgumu, nevis skaitli, kas ir vienāds katrai organizācijai.
Datu punktu reģistra izveide prasa laiku, un šis laiks reti tiek atbrīvots vienā reizē visiem tematiem kopā. Vairums organizāciju sāk ar tematu, kurā dati jau ir visvairāk izkaisīti un spiediens spēt sniegt paskaidrojumu ir vislielākais. Kāpēc tas bieži ir CO2, ir aprakstīts lapā par kāpēc CO2 parasti ir pirmais temats. Kas sāk tur, iemācās fiksēšanas veidu tematam, kas tam labi piemērots, pirms šis veids tiek pielietots pārējiem.
Datu gatavības skaneris (Data Readiness Scan), kas to fiksē — datu punktu reģistrs, izcelsme katram datu punktam, piederība un kvalitātes noteikumi — vēl ir izstrādes procesā. Šobrīd nav rīka, ko varētu iegādāties; kam tas ir svarīgi, var pierakstīties gaidīšanas sarakstā un tiks informēts, tiklīdz skaneris būs pieejams.
Daļa no darba, kas šobrīd guļ uz tās vienas neaizvietojamās personas — avotu meklēšana, ceļu līdz pārskatam atjaunošana, īpašnieku noskaidrošana — ir atkārtojama un tāpēc piemērota atbalstam ar AI. Kura daļa tas precīzi ir, atšķiras pēc uzdevuma un organizācijas. FTE TO AI to izrēķina katram uzdevumam ar darba skaneri, kas parāda, kuru daļu darba var pārņemt AI un kura daļa paliek atkarīga no kāda, kas pazīst kontekstu.
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.