Jest pytanie, które pozostaje bez odpowiedzi pod praktycznie każdym raportem zrównoważonego rozwoju, także po jego opublikowaniu: skąd pochodzi ta liczba. Nie wniosek, nie tekst wokół niej, lecz sama liczba. Kto ją wprowadził, jaki system lub jaki arkusz kalkulacyjny za nią stoi, i czy ktoś jest jeszcze w stanie to wskazać bez telefonowania do trzech współpracowników.
W wielu organizacjach odpowiedź jest niejasna. Jest raport, są liczby, ale ślad prowadzący z powrotem do źródła gdzieś po drodze się zatarł. Nie musi to oznaczać braku dokładności. Jest to konsekwencja tego, jak zazwyczaj powstają dane dotyczące zrównoważonego rozwoju: rozproszone po działach, systemach i osobach, które z najlepszymi intencjami dostarczyły swoją część, bez jednego miejsca, w którym to wszystko się scala.
Rejestr punktów danych to nie raport i nie dashboard. To przegląd: dla każdego punktu danych zapisuje się, co to jest, skąd pochodzi, kto jest właścicielem oraz jakie reguły określają, czy wartość jest ważna. W przypadku emisji CO2, zużycia energii, danych kadrowych czy danych z łańcucha dostaw podejście niewiele się różni. Pytanie jest zawsze to samo: czy istnieje wskazywalne źródło i czy jest ktoś, kto za niego odpowiada.
Czego rejestr nie robi, to poprawianie tego źródła. Jeśli liczba pochodzi z arkusza kalkulacyjnego, którego nikt już do końca nie rozumie, rejestr dokumentuje ten fakt. Nie rozwiązuje go. Rejestracja pokazuje, gdzie znajdują się słabe ogniwa, tak aby organizacja mogła zdecydować, co jest potrzebne dalej. To skromne twierdzenie, ale prawdziwe.
Duże jest pokusa, aby najpierw zakupić narzędzie, które generuje raporty lub wypełnia kwestionariusze, a dopiero później przyjrzeć się danym leżącym u podstaw. To działa odwrotnie do zamierzonego skutku. Narzędzie umieszczone nad niezorganizowanym procesem produkuje bardziej uporządkowane raporty na podstawie tych samych niewiarygodnych liczb. Pytanie leżące u podłoża, czy punkt danych można sprowadzić do źródła i właściciela, pozostaje wtedy bez odpowiedzi. Tyle że wynik wygląda później bardziej przekonująco, niż w rzeczywistości jest.
Dlatego skan zaczyna się od rejestru punktów danych, od pochodzenia danych od źródła do punktu raportowania i od pytania o własność, a nie od oprogramowania, które nakłada się na to z góry. To, czym jest dojrzałość danych i jak ją zmierzyć, jest w istocie tym samym pytaniem w innej formie: nie czy raport istnieje, ale czy organizacja wie, skąd pochodzą jej liczby i jak solidny jest ten fundament.
Nie jest tak, że skan od razu w pełni obejmuje wszystkie punkty danych organizacji. Pierwsze przejście dokumentuje to, co jest znane i, co równie ważne, to, co jeszcze nie jest znane. Niektóre źródła są oczywiste: faktura za energię, system HR. Inne są mniej jednoznaczne, jak szacunek dokonany kiedyś i od tego czasu przyjmowany jako wartość stała, bez tego, żeby ktoś jeszcze wiedział, na jakim założeniu się opierał.
Skan nie twierdzi też, że każdy punkt danych da się w końcu uczynić gotowym do weryfikacji (assurance) w ustalonym terminie. Ile czasu to zajmie, zależy od liczby zaangażowanych systemów, liczby właścicieli, których jeszcze trzeba wskazać, oraz od tego, jak rozproszone są źródła. Wyobrażenie o tym, jak długo trwa doprowadzenie tematu do porządku, pomaga w tej ocenie, bez stawania się obietnicą konkretnego czasu realizacji.
Skan nie wychodzi też z założenia, że arkusze kalkulacyjne są problemem. Często arkusz kalkulacyjny jest tylko miejscem, w którym staje się widoczny brak struktury; pytanie dlaczego arkusze kalkulacyjne nie są problemem wyjaśnia, czemu zastąpienie samego narzędzia rzadko rozwiązuje leżącą u podłoża kwestię.
W praktyce CO2 jest często pierwszym tematem, dla którego to pytanie zostaje postawione ostro, po prostu dlatego, że jest to zwykle najbardziej rozproszona i najbardziej pośrednio wyprowadzona liczba w raporcie. Istnieje powód, dla którego CO2 jest zwykle pierwszym tematem, od którego się zaczyna, i ten powód mówi coś o tym, jak punkty danych przechodzą przez organizację, od odczytu licznika do wiersza raportowego.
Skan opisany tutaj jest w budowie. To, co jest teraz: sposób patrzenia i struktura do stawiania pytań, które w większości organizacji jeszcze nie są stawiane systematycznie. Kto potrzebuje teraz takiego podejścia, może zapisać się na listę oczekujących. To nie jest lista oczekujących na jakąś niejasną przyszłość, lecz na narzędzie, które jest jeszcze w dopracowywaniu, a wolimy to napisać uczciwie, niż oferować coś, co jeszcze nie jest w pełni gotowe.
Gdy jasne jest, które punkty danych mają źródło, a które go nie mają, naturalnie nasuwa się kolejne pytanie: jaka część pracy związanej z kontrolowaniem, śledzeniem i odtwarzaniem tych źródeł powinna właściwie wykonywana być przez ludzi, a jaką część może przejąć system. To inne pytanie niż to, na które odpowiada ta strona, ale jest ono logicznym kolejnym krokiem. Skan pracy FTE TO AI wylicza dla każdego zadania, jaką część pracy można przejąć za pomocą AI, dając w ten sposób obraz tego, gdzie ludzie spędzają czas na pracy, która, gdy dane będą już uporządkowane, może w dużej mierze zostać zautomatyzowana.
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.