Audytor, który udziela assurance na danych dotyczących zrównoważonego rozwoju, stawia proste pytanie: skąd pochodzi ta liczba i kto może to wykazać. Wiele organizacji dopiero podczas przygotowań do procesu assurance zauważa, że na to pytanie nie da się odpowiedzieć dla każdego punktu danych. Liczba znajduje się w raporcie, ale droga do niej nigdzie nie jest udokumentowana.
Assurance nie wymaga pięknego raportu. Wymaga śladu: punkt danych musi można sprowadzić do źródła, poprzez udokumentowane kroki, z wyznaczonym właścicielem, który może wyjaśnić, jak liczba powstała. Bez tego śladu każda kontrola jest rekonstrukcją po fakcie, z ryzykami, które temu towarzyszą: ludzie, którzy nie wiedzą już, dlaczego liczba została skorygowana, arkusze kalkulacyjne, które zostały nadpisane, źródło, którego już nie można odnaleźć.
Pytanie gdzie już istnieje punkt danych wydaje się proste, ale to właśnie to pytanie wychodzi na wierch podczas assurance. Jeśli odpowiedź różni się w zależności od systemu, albo jeśli nikt nie jest tego pewny, to nie jest to kwestia formy raportowania. To jest brak w lineage, który proces assurance odkrywa.
Istnieje tendencja do rozwiązywania tego problemu za pomocą oprogramowania generującego raporty. To nie zmienia niczego w kwestii możliwości weryfikacji leżących u podstaw liczb. Narzędzie, które produkuje ładny wynik na podstawie procesu bez udokumentowanych źródeł i własności, dostarcza bardziej przekonujący raport na podstawie tych samych niewiarygodnych danych. Assurance przenika przez tę warstwę.
Możliwość weryfikacji zaczyna się od trzech pytań dla każdego punktu danych: skąd on pochodzi, kto jest za niego odpowiedzialny i jaka reguła określa, czy wartość jest prawidłowa. To nie są pytania, na które odpowiada narzędzie do raportowania. To są pytania, które organizacja musi sama wyjaśnić, udokumentować i utrzymywać.
Rejestr punktów danych z lineage source-to-report odpowiada na te trzy pytania, dla każdego punktu danych. Pokazuje, która część danych ma już jasne źródło i właściciela, a która nie. To rozróżnienie jest właśnie tym, o co idzie w ile z pana/pani punktów danych ma źródło: nie szacunek, ale liczenie dla każdego punktu danych, z widocznymi brakami, a nie zamaskowanymi w średniej.
Czego to nie robi: nie wydaje oceny assurance, nie ocenia istotności i nie gwarantuje zatwierdzenia przez audytora. Rejestr z lineage to praca przygotowawcza. Ujawnia, co jest możliwe do zweryfikowania, a co jeszcze nie, dzięki czemu proces assurance nie potyka się o pytania, które właściwie dawno powinny zostać zadane. Wynik tego procesu pozostaje w rękach strony udzielającej assurance.
Punkt danych bez właściciela to punkt danych, którego nikt nie może obronić, gdy pojawi się pytanie. W praktyce własność się zmienia: ludzie zmieniają funkcje, arkusze kalkulacyjne przejmuje następca, który nie znają ich historii. Pytanie kto odczyta pana/pani rejestr punktów danych, gdy pana/pani już tam nie będzie nie jest więc eksperymentem myślowym. To jest test, czy dokumentacja jest niezależna od jednej osoby, czy wiedza zniknie w momencie, gdy ta osoba odejdzie.
Rejestr, który istnieje tylko w głowie kontrolera, nie jest rejestrem. Assurance wymaga czegoś, co pozostaje, gdy skład zespołu się zmienia.
Część trudności przy przygotowaniu do assurance nie wynika ze złych danych, ale z nadmiaru danych: punktów danych, które są zbierane, ponieważ kiedyś wydawały się istotne, bez sprawdzenia przez kogokolwiek, czy wciąż są. Pytanie jakich punktów danych naprawdę potrzebuje pan/pani należy więc do tego samego zadania, co budowanie lineage. Mniej punktów danych z zamkniętym śladem jest łatwiejszych do zweryfikowania niż długa lista, z której połowa nigdy nie została użyta.
Arkusze kalkulacyjne w tym kontekście często obwinia się, ale problem rzadko leży w samym formacie plików. Dlaczego arkusze kalkulacyjne nie są zawsze podstawowym problemem, jest omówione na dlaczego arkusze kalkulacyjne nie są problemem: arkusz kalkulacyjny z udokumentowanym źródłem i wyznaczonym właścicielem jest równie możliwy do zweryfikowania jak system, a system bez tej dokumentacji jest równie podatny na błędy jak pojedynczy arkusz kalkulacyjny.
Efekt zamknietego rejestru organizacja zauważa nie tylko podczas przygotowań do assurance, ale w codziennej pracy związanej z raportowaniem: mniej wymiany informacji na temat pochodzenia liczby, mniej czasu poświęconego na rekonstruowanie ścieżki, która już raz została wyjaśniona. To, co konkretnie się zmienia, gdy ta struktura jest gotowa, jest opisane na co się zmienia, gdy lineage jest już gotowe.
To narzędzie jest w budowie. Osoby, które chcą zlecić wykonanie skanu, gdy będzie dostępny, mogą zapisać się na listę oczekujących.
Wyjaśnianie źródeł, własności i reguł jakości to praca, która obecnie często odbywa się ręcznie, dla każdego punktu danych, dla każdego systemu. Część tej pracy można przyspieszyć za pomocą AI, inna część nie, a które to jest która część, różni się w zależności od organizacji i procesu. FTE TO AI oferuje skan pracy, który dla każdego zadania obliczy, jaką część pracy można przekazać AI, dzięki czemu staje się jasne, gdzie automatyzacja oddaje czas, a gdzie praca ręczna pozostaje.
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.