Er is meestal één persoon die weet waar het CO2-cijfer vandaan komt. Welke spreadsheet, welke tab, welke aanname over de omrekenfactor van vorig jaar. Die persoon heeft het nooit opgeschreven, want het stond in haar hoofd en dat werkte. Tot ze op vakantie ging, van functie wisselde, of vertrok. Dan blijkt dat het datapuntregister dat er wel was, alleen leesbaar was voor de maker.
Dat is geen ongeluk. Het is het gevolg van een register dat is opgebouwd als geheugensteun in plaats van als document. Een cel met een getal, een kolom met een bronverwijzing die alleen iets betekent voor wie de context al kent. Voor de maker volstaat dat. Voor een opvolger, een auditor, of de CFO die het cijfer moet verdedigen in de raad van commissarissen, is het een raadsel.
Eigenaarschap van een datapunt wordt vaak verward met verantwoordelijkheid voor het aanleveren van een getal. Dat is niet hetzelfde. Eigenaarschap betekent dat er iemand is die kan uitleggen waar het getal vandaan komt, welke keuzes daarin zitten, en wat er verandert als de bron verandert. Dat is een andere rol dan invullen. Het is de rol van iemand die de vraag kan beantwoorden zonder terug te moeten naar een e-mail van twee jaar geleden.
In de praktijk is die rol vaak niet toegewezen, of toegewezen aan iemand die inmiddels een andere functie heeft. Het register vermeldt een naam die niet meer klopt, of geen naam. Wie dan een vraag stelt over een datapunt, krijgt geen antwoord maar een zoektocht. Dat is het moment waarop blijkt of eigenaarschap ooit werkelijk is vastgelegd, of alleen is verondersteld.
Een datapuntregister dat een ander kan overnemen, legt drie dingen vast die verder gaan dan het getal zelf. Ten eerste de bron: het systeem, de spreadsheet, of de collega die het cijfer aanlevert, en niet als losse aantekening maar als onderdeel van het record zelf. Ten tweede de lijn van bron naar rapport: welke bewerkingen het cijfer heeft ondergaan voordat het in het rapport staat, zodat een controleur niet hoeft te raden waarom het getal in het rapport afwijkt van het getal in het bronsysteem. Ten derde de eigenaar: niet een naam die ooit is ingevuld, maar iemand die op dit moment kan worden gebeld met een vraag over dit specifieke datapunt.
Dat is niet ingewikkeld om te beschrijven, maar het is werk om vast te leggen. Voor elk datapunt afzonderlijk, en niet als eenmalige exercitie maar als iets dat wordt bijgehouden als bronnen of eigenaren wijzigen. De vraag waar bestaat een datapunt al hoort hier vooraf te gaan: een register heeft alleen waarde als het teruggrijpt op een bron die werkelijk bestaat, niet op een aanname over waar het cijfer ooit vandaan kwam.
Een leesbaar register maakt overdracht mogelijk. Het maakt cijfers niet automatisch juist. Als de onderliggende bron zelf onbetrouwbaar is — een teller die al jaren verkeerd staat, een spreadsheet met een formulefout die niemand heeft opgemerkt — dan legt het register die fout alleen nauwkeuriger vast. Dat is een andere vraag, die eerder wordt beantwoord door te kijken hoeveel van uw datapunten een bron hebben die aantoonbaar en controleerbaar is.
Het register lost ook niet op wélk datapunt eigenlijk nodig is. Sommige organisaties leggen tientallen datapunten vast voor een onderwerp waarvoor een handvol volstaat, en besteden dan onderhoud aan informatie die niemand raadpleegt. Die afweging hoort bij de vraag welke datapunten u werkelijk nodig heeft, en gaat vooraf aan de vraag wie het register moet kunnen lezen. Een register dat compleet is voor het verkeerde onderwerp, is nog steeds het verkeerde register.
En het register lost niet op hoeveel tijd het kost om een onderwerp op orde te krijgen. Dat hangt af van hoeveel bronnen er zijn, hoe verspreid ze liggen, en hoeveel daarvan al een eigenaar hebben die bereikbaar is. Wie daar een inschatting van wil, vindt bij hoe lang het duurt om een onderwerp op orde te krijgen een beschrijving van wat die duur bepaalt, niet een getal dat voor elke organisatie hetzelfde is.
Een datapuntregister opbouwen kost tijd, en die tijd wordt zelden in één keer voor alle onderwerpen tegelijk vrijgemaakt. De meeste organisaties beginnen bij het onderwerp waar de data al het meest verspreid is en de druk om uitleg te kunnen geven het grootst is. Waarom dat vaak CO2 is, staat beschreven op de pagina over waarom CO2 meestal het eerste onderwerp is. Wie daar begint, oefent de manier van vastleggen op een onderwerp dat zich er goed voor leent, voordat die manier wordt toegepast op de rest.
De Data Readiness Scan die dit vastlegt — datapuntregister, herkomst per datapunt, eigenaarschap en kwaliteitsregels — is nog in ontwikkeling. Er is nu geen tool die u kunt aanschaffen; wie hier belang bij heeft, kan zich aanmelden voor de wachtlijst en wordt bericht zodra de scan beschikbaar is.
Een deel van het werk dat nu bij die ene onmisbare persoon ligt — bronnen nazoeken, lijnen naar het rapport reconstrueren, eigenaren achterhalen — is repetitief en daardoor geschikt voor ondersteuning door AI. Welk deel dat precies is, verschilt per taak en per organisatie. FTE TO AI rekent dat per taak uit met een werkscan, die laat zien welk deel van het werk over te nemen is door AI en welk deel afhankelijk blijft van iemand die de context kent.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
Antwoorden komen uit de kennisbank van deze site. Geen advies op maat, en geen scan van uw bedrijf.