Istnieje pewien stały moment w prawie każdej rozmowie o danych dotyczących zrównoważonego rozwoju: ktoś wskazuje na arkusz kalkulacyjny. Zbyt wiele zakładek, zbyt wiele pracy ręcznej, zbyt duża szansa na błędy. Wniosek nasuwa się sam: zastąpić arkusz systemem i problem zostaje rozwiązany. Ten wniosek jest zazwyczaj wyciągnięty zbyt pochopnie.
Arkusz kalkulacyjny jest powierzchnią. Pokazuje liczby, sumuje je, łączy je ze sobą. Czego nie robi, to nie wyjaśnia, skąd pochodzi liczba, kto za nią odpowiada, czy wciąż zgadza się z definicją ustaloną dwa lata temu. Te pytania nie zostały postawione arkuszowi kalkulacyjnemu — nigdy nigdzie nie zostały zapisane. Arkusz kalkulacyjny obwiniany jest za coś, co poszło źle wcześniej: przy zbieraniu danych, przy przepisywaniu, przy założeniu, że kolega z pracy wiedział, jaka liczba była miana na myśli.
Zastąpienie arkusza kalkulacyjnego pakietem oprogramowania nie sprawia, że te pytania zostają odpowiedziane. System pokazuje wtedy bardziej uporządkowany przegląd tej samej niepewności. Raportowanie wygląda bardziej profesjonalnie; leżące u podstaw dane nie stały się bardziej wiarygodne. To jest pułapka: zakup narzędzia zanim jasne jest, co to narzędzie ma porządkować.
Zazwyczaj chodzi o trzy rzeczy, które rozwinęły się niezależnie od siebie. Nie istnieje aktualny przegląd tego, jakie punkty danych organizacja potrzebuje — taki przegląd został kiedyś stworzony dla starego standardu raportowania i nigdy nie został zaktualizowany. Nie istnieje udokumentowana linia od źródła do liczby raportowanej, przez co nikt nie może z pewnością powiedzieć, czy liczba pochodzi z jednego systemu czy z drugiego, czy z szacunku, który kiedyś kto wprowadził, ponieważ rzeczywiste dane nie były dostępne. I nie ma właściciela przypisanego do każdego punktu danych — osoba dostarczająca liczbę nie jest automatycznie tą, która może wyjaśnić, skąd ona pochodzi lub jaka jest jej jakość.
Te trzy rzeczy nie mają nic do czynienia z arkuszami kalkulacyjnymi. Powodowałyby ten sam problem w każdym systemie. Arkusz kalkulacyjny sprawia tylko, że stają się bardziej widoczne, ponieważ nie ma nad nimi warstwy, która ukrywałaby ten bałagan.
Rejestr punktów danych z lineage od źródła do raportu dokumentuje, skąd pochodzi punkt danych, kto za niego odpowiada i jakie zasady jakości do niego się odnoszą. Jest to przydatne, i jest to również ograniczone. Rejestr nie pokazuje merytorycznej oceny, czy liczba jest prawidłowa — pokazuje, czy droga do tej liczby jest możliwa do śledzenia. Dwie organizacje z tym samym rejestrem mogą wciąż różnić się w jakości danych, ponieważ jedna organizacja ma źródło, które sama jest niedokładne, a druga nie. Rejestr uwidacznia tę różnicę; nie rozwiązuje jej.
Ważne jest również to, że nie każdy punkt danych potrzebuje tego samego poziomu lineage. Dla niektórych liczb wystarczy proste, dobrze zdokumentowane źródło; dla innych potrzeba więcej szczegółów, ponieważ między źródłem a raportem jest więcej kroków. Które punkty danych organizacja rzeczywiście potrzebuje, zależy od obowiązku sprawozdawczego i sektora, a to jest inna kwestia niż zakładanie, że wszystko zasługuje na tę samą uwagę. To, ile z istniejących punktów danych już posiada źródło, różni się bardzo w zależności od organizacji — u jednej jest to zapisane w połączeniu z systemem ERP, u innej — w pamięci jednego pracownika.
Ustanowienie rejestru i lineage nie jest kwestią włączenia systemu. Jest to sprawdzanie, temat po temacie, gdzie powstaje liczba, kto na nią patrzy przed tym, jak dociera do raportu, i co się dzieje, kiedy ta osoba już nie jest obecna. Ta praca różni się w zależności od tematu: dla jednego tematu źródło jest już gotowe, dla innego musi jeszcze zostać znalezione lub zrekonstruowane. Kto zastanawia się, ile czasu to zajmuje na temat, znajdzie realistyczniejszą odpowiedź w orientacyjnym czasie realizacji dla danego tematu niż w demonstracji narzędzia, która obiecuje, że wszystko dzieje się automatycznie.
To podejście nie tworzy raportu — to robi inne narzędzie, na podstawie tych danych. Co ono jednak daje, to strukturę, która utrzymuje się nawet wtedy, gdy arkusz kalkulacyjny zostaje zastąpiony, nawet gdy odchodzi pracownik, który wiedział wszystko. Co to znaczy w praktyce dla tego, kto będzie zaglądał do rejestru w przyszłości, opisane jest w kto sięga po rejestr punktów danych, gdy jego twórcy już nie ma, a to, co się zmienia, gdy lineage jest już ustalona, znajduje się w konsekwencjach jednorazowo ustalonej lineage.
Arkusze kalkulacyjne nie są problemem, ale są pierwszym widocznym symptomem. Kto zastępuje arkusz kalkulacyjny bez wcześniejszego ustalenia, jakie punkty danych są rzeczywiście istotne, jakie źródło do nich należy i kto za nie odpowiada, przenosi problem do droższego systemu. Wtedy pozostaje pytanie, które poprzedza tę pracę: jakie punkty danych są rzeczywiście potrzebne dla obowiązku sprawozdawczego, i czy część z nich może już istnieć gdzieś w organizacji, bez że ktokolwiek o tym wie, jak można przeczytać w gdzie punkt danych może już istnieć.
Jest to praca, którą ludzie w dużej mierze wykonują obecnie ręcznie: wyszukiwanie źródeł, porównywanie definicji, wypytywanie o własność. Część tej pracy poszukiwawczej można ustrukturyzować i przyspieszyć za pomocą AI, część nie — ta różnica jest właśnie tym, na co patrzy skan pracy FTE TO AI. Skan pracy wylicza dla każdego zadania, jaka część pracy może zostać przejęta przez AI, dając tym samym bardziej realistyczny obraz niż założenie, że narzędzie rozwiązuje problem w całości.
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.