Há uma pergunta que continua por resolver debaixo de praticamente qualquer relatório de sustentabilidade, mesmo depois de o relatório ser publicado: de onde vem este número. Não a conclusão, não o texto em torno dele, mas o próprio número. Quem o introduziu, que sistema ou que folha de cálculo está por trás dele, e se alguém ainda consegue apontar isso sem ter de telefonar a três colegas.
Em muitas organizações, a resposta é vaga. Há um relatório, há números, mas a linha de volta até à fonte perdeu-se em algum ponto do caminho. Isso não é necessariamente um sinal de falta de rigor. É uma consequência de como os dados de sustentabilidade normalmente surgem: espalhados por departamentos, sistemas e pessoas que, com as melhores intenções, entregaram a sua parte, sem que exista um único local onde tudo isso se junte.
Um registo de pontos de dados não é um relatório nem um dashboard. É um panorama: por cada ponto de dados regista-se o que é, de onde vem, quem é o proprietário, e que regras determinam se um valor é válido. Para emissões de CO2, consumo de energia, dados de pessoal ou dados da cadeia de fornecimento, isso faz pouca diferença em termos de abordagem. A pergunta é sempre a mesma: existe uma fonte identificável, e há alguém que assume a responsabilidade por ela.
O que o registo não faz é corrigir essa fonte. Se um número vem de uma folha de cálculo que já ninguém compreende completamente, o registo documenta esse facto. Não o resolve. O registo torna visível onde estão os elos mais fracos, para que uma organização possa decidir o que é necessário a seguir. É uma afirmação modesta, mas correta.
A tentação é grande de adquirir primeiro uma ferramenta que gera relatórios ou preenche questionários, e só depois olhar para os dados subjacentes. Isso funciona ao contrário. Uma ferramenta colocada sobre um processo desorganizado produz relatórios mais arrumados sobre os mesmos números pouco confiáveis. A pergunta subjacente, se o ponto de dados pode ser retraçado até uma fonte e um proprietário, continua sem resposta. Só que depois parece mais convincente do que realmente é.
Por isso, a análise começa pelo registo de pontos de dados, pela linhagem da fonte até ao ponto de relato e pela questão da propriedade, não pelo software que se sobrepõe a isso. O que é a maturidade de dados e como se mede é, no fundo, a mesma pergunta noutra forma: não se há um relatório, mas se a organização sabe de onde vêm os seus números e quão sólida é essa base.
Não é o caso que uma análise, de uma só vez, coloque em imagem completa todos os pontos de dados de uma organização. A primeira ronda regista o que é conhecido e, tão importante quanto isso, o que ainda não é conhecido. Algumas fontes são evidentes: uma fatura de energia, um sistema de RH. Outras são menos claras, como uma estimativa que foi feita em algum momento e desde então é mantida como valor fixo sem que ninguém saiba com base em que pressuposto.
A análise também não afirma que todos os pontos de dados possam, no final, ser tornados prontos para auditoria dentro de um prazo fixo. Quanto tempo isso demora depende de quantos sistemas estão envolvidos, quantos proprietários ainda precisam de ser identificados e quão dispersas estão as fontes. Uma noção de quanto tempo demora a colocar um tema em ordem ajuda a fazer essa estimativa, sem que isso se torne uma promessa sobre um prazo específico.
E a análise não parte do pressuposto de que as folhas de cálculo são o problema. Muitas vezes uma folha de cálculo não é mais do que o local onde a falta de estrutura se torna visível; a pergunta por que as folhas de cálculo não são o problema explica por que a substituição do instrumento raramente resolve a questão subjacente.
Na prática, o CO2 é frequentemente o primeiro tema em que esta pergunta é colocada com nitidez, simplesmente porque costuma ser o número mais disperso e mais retraçado num relatório. Há uma razão pela qual o CO2 costuma ser o primeiro tema por onde começar, e essa razão diz algo sobre como os pontos de dados percorrem uma organização, desde a leitura do contador até à linha do relatório.
A análise aqui descrita está em construção. O que existe agora: uma forma de olhar e uma estrutura para colocar perguntas que a maioria das organizações ainda não coloca de forma sistemática. Quem sentir necessidade desta abordagem neste momento pode inscrever-se na lista de espera. Não é uma lista de espera para um futuro vago, mas para um instrumento que ainda está a ser finalizado, e preferimos escrever isso com honestidade do que oferecer algo que ainda não está completamente pronto.
Quando estiver claro quais pontos de dados têm uma fonte e quais não têm, surge naturalmente outra pergunta: quanto do trabalho de verificar, manter e retraçar essas fontes deve realmente ser feito por pessoas, e quanto pode um sistema assumir. Essa é uma pergunta diferente da que esta página responde, mas é um próximo passo lógico. A análise de trabalho da FTE TO AI calcula, por tarefa, que parte do trabalho pode ser assumida pela IA, dando assim uma imagem de onde as pessoas gastam tempo em trabalho que, uma vez os dados em ordem, pode, em grande parte, ser automatizado.
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.