Kennisbank

Co jest poprawną wartością — i kto zauważa, gdy coś jest nie tak?

Liczba w raporcie zrównoważonego rozwoju skąd pochodzi: z licznika, faktury, szacunku, eksportu z systemu. W momencie, gdy ta liczba jest wprowadzana, kopiowana lub przejmowana, zazwyczaj nikt nie sprawdza, czy jest prawidłowa. Nie dlatego, że nikt tego nie chce, ale dlatego, że nie ustalono żadnej reguły określającej, co właściwie jest poprawną wartością dla danego konkretnego punktu danych.

Poprawna wartość to nie opinia

"Czy ta liczba jest prawidłowa" nie jest pytaniem, na które można odpowiedzieć na podstawie przeczucia, tym bardziej przy setkach punktów danych rozproszonych po arkuszach kalkulacyjnych i systemach. Poprawna wartość to coś, co zostało wcześniej zdefiniowane: zakres, jednostka, relacja do innego punktu danych, oczekiwany kierunek zmiany względem poprzedniego roku. Bez tej definicji każda wartość jest w zasadzie poprawna, i to jest właśnie problem. Wskaźnik zużycia, który jest dziesięć razy za wysoki, ponieważ błędnie przejęto jednostkę, wtedy nie zwraca uwagi — po prostu tam stoi, tak jak wszystkie inne liczby.

Ustalenie tego, co jest poprawne, jest jednym z elementów obok rejestru punktów danych i danych źródłowych: jakie kontrole należą do punktu danych i kto ma nad tym wgląd. To nie jest kwestia bardziej rygorystycznych formuł w Excelu, ale ustalenia dla każdego punktu danych, co jest, a co nie jest akceptowalne, i dlaczego.

Sygnał to coś innego niż błąd

Nie każde odchylenie jest błędem, i nie każdy błąd daje sygnał. Wartość może wykraczać poza oczekiwany zakres bez bycia nieprawidłową — fabryka, która tymczasowo stoi bezczynnie, fuzja, która zakłóca liczby. I odwrotnie, wartość może wyglądać zupełnie normalnie, a mimo to być błędna, na przykład dlatego, że dwa działy organizacji stosują inny punkt wyjścia dla tego, co mierzą. Sygnał więc nie jest oceną, jest wskazaniem, że ktoś musi na to spojrzeć.

Pytanie brzmi więc: pod jakim warunkiem taki sygnał się włącza i jak czuła jest jego regulacja. Ustawiony za szeroko, i odchylenia przechodzą niezauważone. Ustawiony za wąsko, i wszyscy ignorują powiadomienie, ponieważ jest ich zbyt wiele. Sposób, w jaki ten próg jest określany dla każdego punktu danych, zależy od samego punktu danych i od tego, co logicznie może się wahać. Ten temat jest omówiony osobno w jak ustawić odchylenie sygnałowe i kto na niego później patrzy.

Kto to zauważa — i czy to przypadek

Główne pytanie tej strony to nie tylko, co jest poprawną wartością, ale kto zauważa, gdy wartość nią nie jest. W wielu organizacjach odpowiedź jest taka: nikt, aż do momentu, gdy zewnętrzna strona zadaje pytanie przy kontroli raportu. W tym momencie jest już późno, a osoba przygotowująca raport musi wracać do źródła, aby zrekonstruować, co się stało.

Reguła jakości bez właściciela to nie reguła, to obserwacja. Do każdego punktu danych należy więc nie tylko wartość granicznych, ale również nazwisko: kto otrzymuje powiadomienie, kto ocenia, czy to błąd czy wyjątek, który można wyjaśnić, i kto zapisuje to wyjaśnienie, aby następna osoba korzystająca z tego punktu danych nie musiała ponownie tego wyjaśniać. Bez takiego przypisania to przypadek decyduje, czy ktoś zauważy sygnał, zanim liczba trafi dalej w łańcuchu.

To przypisanie jest bezpośrednio związane z innym problemem, który często pojawia się obok reguł jakości: zespoły, które inaczej interpretują to samo pojęcie. Co jest poprawną wartością dla jednego działu, może dla innego wywołać sygnał, po prostu dlatego, że definicja jest inna. To dotyka pytania co robi Pan/Pani z definicjami, które różnią się między działami organizacji. Bez jednoznacznej definicji reguła jakości jest w najlepszym przypadku zgadywaniem.

Dlaczego to nie zaczyna się od narzędzia

Kuszące jest rozwiązanie tego pytania poprzez zakup narzędzia, które automatycznie sygnalizuje. Ale narzędzie może sygnalizować tylko na podstawie reguł, które zostały wprowadzone, a te reguły reprezentują wiedzę, która obecnie często znajduje się jedynie w głowie kogoś — kolegi, który wie, że ta liczba zwykle znajduje się między dwiema granicami, albo że tę inną wartość zawsze sprawdza konkretna osoba. Najpierw zapisanie tej wiedzy, dla każdego punktu danych, to inna praca niż wybór systemu. Kolejność, w jakiej to najlepiej się odbywa, jest opisana w najpierw kupić narzędzie czy najpierw uporządkować proces.

Od reguł jakości do obciążenia pracą

Gdy dla każdego punktu danych zostanie ustalone, co jest poprawną wartością, kto ocenia sygnał i kto wyjaśnia odchylenie, powstaje obraz pracy, która faktycznie odbywa się wokół danych — sprawdzanie, porównywanie, dopytywanie, dokumentowanie. Ten obraz jest przydatny do innego pytania: która część tych zadań powtarza się w sposób, który nadaje się do automatyzacji, a która część wymaga oceny, która należy do człowieka. Skan pracy FTE TO AI wylicza dla każdego zadania, jaką część pracy może przejąć AI, na podstawie tego, jak ta praca jest obecnie zorganizowana — nie na podstawie wcześniejszego szacunku.