Zwykle jest jedna osoba, która wie, skąd pochodzi liczba dotycząca CO2. Który arkusz kalkulacyjny, która karta, jakie założenie co do współczynnika przeliczeniowego z zeszłego roku. Ta osoba nigdy tego nie zapisała, bo miała to w głowie i to działało. Aż wyjechała na urlop, zmieniła funkcję albo odeszła. Wtedy okazuje się, że rejestr danych, który wprawdzie istniał, był czytelny tylko dla jego twórcy.
To nie jest przypadek. To skutek rejestru, który zbudowano jako pomoc pamięciową, a nie jako dokument. Komórka z liczbą, kolumna z odniesieniem do źródła, które ma znaczenie tylko dla kogoś, kto już zna kontekst. Dla twórcy to wystarcza. Dla następcy, audytora czy dyrektora finansowego, który musi obronić tę liczbę przed radą nadzorczą, to zagadka.
Własność datapunktu jest często mylona z odpowiedzialnością za dostarczenie liczby. To nie to samo. Własność oznacza, że jest ktoś, kto może wyjaśnić, skąd pochodzi liczba, jakie decyzje w niej tkwią i co się zmieni, jeśli zmieni się źródło. To inna rola niż wypełnianie. To rola kogoś, kto może odpowiedzieć na pytanie bez konieczności wracania do e-maila z sprzed dwóch lat.
W praktyce ta rola często nie jest przypisana, albo jest przypisana do kogoś, kto obecnie zajmuje już inną funkcję. Rejestr wymienia nazwisko, które już nie jest aktualne, albo żadne nazwisko. Kto wtedy zada pytanie o datapunkt, nie otrzymuje odpowiedzi, lecz poszukiwania. To jest moment, w którym okazuje się, czy własność została kiedykolwiek naprawdę ustalona, czy tylko przyjęta jako założenie.
Rejestr danych, który może przejąć ktoś inny, ustala trzy rzeczy, które wykraczają poza samą liczbę. Po pierwsze, źródło: system, arkusz kalkulacyjny lub kolegę, który dostarcza liczbę, i nie jako osobną notatkę, lecz jako część samego rekordu. Po drugie, linię od źródła do raportu: jakie przekształcenia liczba przeszła, zanim znalazła się w raporcie, tak żeby kontroler nie musiał zgadywać, czym liczba w raporcie różni się od liczby w systemie źródłowym. Po trzecie, właściciela: nie nazwisko, które kiedyś zostało wpisane, ale osobę, do której w tym momencie można zadzwonić z pytaniem dotyczącym tego konkretnego datapunktu.
To nie jest skomplikowane do opisania, ale ustalenie tego wymaga pracy. Dla każdego datapunktu osobno, i nie jako jednorazowe działanie, lecz jako coś, co jest aktualizowane, gdy zmieniają się źródła lub właściciele. Pytanie gdzie datapunkt już istnieje powinno je wyprzedzać: rejestr ma wartość tylko wtedy, gdy odwołuje się do źródła, które naprawdę istnieje, a nie do założenia o tym, skąd liczba kiedyś pochodziła.
Czytelny rejestr umożliwia przekazanie obowiązków. Nie sprawia automatycznie, że liczby są prawidłowe. Jeśli samo źródło jest niewiarygodne — licznik, który od lat pokazuje błędną wartość, arkusz kalkulacyjny z błędem w formule, którego nikt nie zauważył — rejestr tylko dokładniej ten błąd utrwala. To jest inne pytanie, na które łatwiej odpowiedzieć, sprawdzając, ile z pańskich datapunktów ma źródło, które jest wykazywalne i weryfikowalne.
Rejestr nie rozwiązuje też pytania, który datapunkt jest właściwie potrzebny. Niektóre organizacje ustalają dziesiątki datapunktów dla tematu, dla którego wystarczyłaby ich zaledwie garstka, a następnie poświęcają czas na utrzymanie informacji, do których nikt nie zagląda. Ta ocena wiąże się z pytaniem, które datapunkty są panu naprawdę potrzebne, i wyprzedza pytanie o to, kto powinien móc czytać rejestr. Rejestr, który jest kompletny dla niewłaściwego tematu, wciąż jest niewłaściwym rejestrem.
Rejestr nie rozwiązuje również pytania, ile czasu zajmuje uporządkowanie danego tematu. To zależy od tego, ile jest źródeł, jak są rozproszone i ile z nich ma już właściciela, z którym można się skontaktować. Kto chce to oszacować, znajdzie na stronie ile czasu zajmuje uporządkowanie tematu opis tego, co determinuje ten czas, a nie liczbę, która jest taka sama dla każdej organizacji.
Budowanie rejestru danych zajmuje czas, a ten czas rzadko jest uwolniony jednocześnie dla wszystkich tematów naraz. Większość organizacji zaczyna od tematu, w którym dane są już najbardziej rozproszone i presja na możliwość udzielenia wyjaśnień jest największa. Dlaczego to często jest CO2, opisano na stronie o tym, czemu CO2 jest zwykle pierwszym tematem. Kto zaczyna od tego, ćwiczy sposób ustalania danych na temacie, który do tego dobrze się nadaje, przed zastosowaniem tego sposobu do pozostałych.
Data Readiness Scan, który to ustala — rejestr datapunktów, pochodzenie każdego datapunktu, własność i zasady jakości — jest jeszcze w fazie rozwoju. Obecnie nie ma narzędzia, które można kupić; kto jest tym zainteresowany, może zapisać się na listę oczekujących i zostanie poinformowany, gdy skaner będzie dostępny.
Część pracy, która teraz obciąża tę jedną niezastąpioną osobę — wyszukiwanie źródeł, odtwarzanie linii do raportu, ustalanie właścicieli — jest powtarzalna, a przez to nadaje się do wsparcia przez AI. Która część to konkretnie, różni się w zależności od zadania i organizacji. FTE TO AI wylicza to dla każdego zadania za pomocą skanu pracy, który pokazuje, jaką część pracy może przejąć AI, a jaka część pozostaje zależna od kogoś, kto zna kontekst.
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.