Gdzieś w procesie znajduje się liczba, którą nikt nie jest już w stanie wyjaśnić. Zużycie w zakresie 2 danej lokalizacji, liczba fte w spółce zależnej, ilość odpadów na linię produkcyjną. Liczba znajduje się w raporcie z zeszłego roku, ale nikt już nie wie, z jakiego systemu pochodzi, kto ją wprowadził, czy została zsumowana czy oszacowana. To nie jest wyjątek. To jedno z najczęściej spotykanych ustaleń w momencie, gdy organizacja po raz pierwszy systematycznie przygląda się swoim danym dotyczącym zrównoważonego rozwoju.
Pytanie nie jest retoryczne. Punkt danych bez źródła nie jest z definicji błędny, ale jest niepotwierdzony. A niepotwierdzone dane, które trafiają do raportu, to ryzyko, które ujawnia się dopiero w momencie, gdy ktoś — dostawca usług atestacyjnych, organ nadzoru, klient z własnymi zobowiązaniami w łańcuchu dostaw — zada dodatkowe pytania.
Rejestr punktów danych nie jest narzędziem raportowania i nie jest dashboardem. To lista: każdy punkt danych, który trafia do raportu dotyczącego zrównoważonego rozwoju, wraz z szeregiem stałych pól. Skąd on pochodzi. Kto jest jego właścicielem. Jakie operacje odbyły się między źródłem a raportem. Według jakiej reguły oceniana jest jego jakość. Kiedy był ostatnio sprawdzony.
Bez tych pól punkt danych jest liczbą, która przypadkowo gdzieś się znajduje. Z tymi polami staje się danymi, których pochodzenie zostało zapisane, a więc możliwymi do powtarzalnej kontroli. Właśnie na tym rozróżnieniu organizacje się zatrzymują: raport istnieje, ale struktura leżąca u jego podstaw nie.
Zazwyczaj źródło w pewnym momencie istniało. Ktoś kiedyś wyciągnął liczbę z systemu ERP, umieścił ją w arkuszu kalkulacyjnym, a kolega rok później ją przejął, nie kopiując przy tym jej pochodzenia. Albo liczba jest wynikiem obliczenia — szacunku na podstawie średniej, przeliczenia litrów na kilogramy CO2 — którego reguła obliczeniowa nie została zapisana. Właśnie ta droga, jakie operacje odbywają się między źródłem a raportem, jest miejscem, w którym najczęściej gubi się informacja. Liczba, która została przetworzona trzy razy przed dotarciem do raportu, miała trzy szanse na utratę swojego pochodzenia.
W organizacjach z wieloma lokalizacjami lub jednostkami biznesowymi dochodzi druga przyczyna: ten sam punkt danych istnieje w kilku miejscach, w nieco innej formie, a nikt nigdy nie ustalił, która wersja jest danymi źródłowymi. To inne pytanie niż brakujące źródło, ale te dwie kwestie się stykają: jeśli chce Pan/Pani wiedzieć, gdzie punkt danych już istnieje w kilku jednostkach biznesowych, często natrafia się na dokładnie tę samą martwą plamę.
Punkt danych bez źródła otrzymuje w rejestrze status: niepotwierdzony. Nie usunięty, nie przyjęty bez słowa jako prawidłowy, lecz oznaczony. Od tego momentu należy podjąć decyzję, a ta decyzja zależy od tego, co jest na szali. Jeśli to punkt danych, który w analizie istotności został oceniony jako mało znaczący, źródło można odnaleźć w późniejszym momencie, bez konieczności wstrzymywania raportu. Jeśli to punkt danych, który podlega atestacji, źródło jest warunkiem, a nie miłym dodatkiem.
Samo poszukiwanie przebiega utartą trasą: z powrotem do dokumentu źródłowego lub systemu źródłowego, przez każdy etap przetwarzania, aż do właściciela, który może potwierdzić, że liczba jest prawidłowa. To jest właśnie to, czym jest source-to-report mapping: nie kontrola liczby, lecz rekonstrukcja drogi do niej. Czasem okazuje się, że tej drogi nie można już zrekonstruować. Wtedy wniosek nie jest taki, że liczba jest błędna, lecz że nie można jej udowodnić — a to jest inny, i dla raportu równie istotny, wynik.
Rejestr nie jest gotowy w momencie, gdy każdy punkt danych ma źródło. Jest gotowy w momencie, gdy każdy punkt danych ma właściciela, do którego można się zwrócić, regułę jakości, według której jest weryfikowany, oraz zapisaną historię przetwarzania, którą można ponownie przejść, bez konieczności znania jej na pamięć przez kogokolwiek. To, co precyzyjnie się do tego zalicza i kiedy można przestać szukać kolejnych szczegółów, opisane jest na stronie kiedy rejestr jest gotowy. Dla większości organizacji odpowiedź jest niewygodnie konkretna: rejestr jest gotowy, gdy nowy kolega może zrekonstruować raport bez żadnej pomocy.
Wyszukiwanie i naprawianie punktu danych bez źródła to praca, którą można podzielić na etapy: przeszukiwanie dokumentów źródłowych, śledzenie operacji, kontaktowanie się z właścicielami, zapisywanie odpowiedzi. Część tej pracy — przeszukiwanie systemów w poszukiwaniu brakującej liczby, łączenie otrzymanych potwierdzeń — jest wystarczająco powtarzalna, aby dało się obliczyć, jaką jej część może przejąć AI. Skan pracy FTE TO AI robi to dla każdego zadania osobno: nie w postaci ogólnych stwierdzeń o automatyzacji, lecz konkretnego oszacowania, jaką część tego rodzaju pracy poszukiwawczej można przekazać systemowi, a jaka część wciąż wymaga własności i oceny.
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.