Uma organização com várias unidades de negócio conta frequentemente os mesmos dados de sustentabilidade várias vezes, sem que ninguém repare. O consumo de energia de uma unidade consta num ficheiro Excel do gestor de instalações, numa ferramenta de reporte da unidade de negócio e numa tabela de agregação do grupo. Três locais, três números possivelmente diferentes, e ninguém que possa dizer com certeza qual é o correto.
Isto não é uma excepção. É o estado normal dos dados de sustentabilidade numa organização que cresceu por unidade de negócio, onde cada unidade construiu os seus próprios sistemas, definições e folhas de cálculo antes de o reporte se tornar um assunto comum.
Um registo de dados regista, por dado: o que é, de onde vem, quem é o proprietário e que regras de qualidade se aplicam. Numa organização com várias unidades de negócio, isto significa que não regista apenas que existe um dado "consumo de energia", mas também onde esse dado é registado por unidade de negócio, em que sistema, por quem, e com que definição.
Assim que isso é colocado lado a lado, torna-se visível se as unidades de negócio estão a medir a mesma coisa. Frequentemente verifica-se que uma regista o consumo em kWh e a outra num valor convertido de CO2, ou que o âmbito de "consumo de energia" numa unidade abrange apenas eletricidade e noutra também gás. O dado tem o mesmo nome, mas em conteúdo não é comparável. Essa diferença não se encontra olhando para um relatório. Encontra-se colocando a fonte, a definição e o proprietário por unidade lado a lado.
O registo não se preenche por si só. Alguém tem de inquirir, por unidade de negócio, quais os dados que são registados, em que sistema, e com base em que fonte. Isto é trabalho de inventário: consultar o proprietário de cada sistema, remontar a origem de cada número até ao registo original, e registar o que encontrar, mesmo que seja pouco claro ou inconsistente.
A forma como estrutura esse levantamento determina se a sobreposição se torna visível ou permanece escondida. Uma abordagem por unidade de negócio, isolada, produz cinco registos que não são comparáveis entre si. Uma abordagem por dado, transversal a todas as unidades, produz a visão geral de que necessita. A forma de organizar isto está descrita em como elaborar um registo de dados em várias unidades de negócio. Trata-se de uma estrutura que revela a duplicação, em vez de a própria estrutura perpetuar essa duplicação.
Um registo de dados não está completo apenas porque existe uma lista de dados. Está completo quando cada dado tem uma fonte rastreável, um proprietário que assume a responsabilidade, e uma definição registada que é comparável com outras unidades de negócio. Sem isso, pode ver uma sobreposição, mas não pode determinar se essa sobreposição é um problema ou uma escolha deliberada.
A questão de quantos dos seus dados realmente cumprem essa condição é, na prática, muitas vezes menor do que se esperava. Alguns dados não têm uma fonte identificável, apenas um número que é copiado do relatório anterior há anos. Como mapear esse número pode ler em quantos dos seus dados têm uma fonte identificável. E para o caso de encontrar um dado para o qual simplesmente não é possível encontrar uma fonte, mesmo após inquirir, há uma abordagem específica descrita em o que fazer com um dado sem fonte em várias unidades de negócio.
O momento em que o registo está "concluído" não é um ponto fixo no tempo, mas um estado por dado. Alguns dados ficam rapidamente em ordem, outros exigem várias rondas de consulta e verificação. O que isso significa para o seu planeamento consta em quando um registo está concluído em várias unidades de negócio.
Uma vez que veja que três unidades de negócio registam o mesmo dado, surge a próxima questão: é uma duplicação que pode eliminar, ou são três dados que por coincidência têm o mesmo nome mas um âmbito diferente? Essa distinção não é sempre imediatamente óbvia, e fazer essa distinção é fundamental para reconhecer um dado duplicado em várias unidades de negócio, o que é desenvolvido em como reconhecer um dado duplicado em várias unidades de negócio. Este é um trabalho que exige precisão: colocar lado a lado a definição, o âmbito e a regra de cálculo de cada exemplar antes de concluir que se trata do mesmo dado.
O mapeamento de dados, fontes e propriedade em várias unidades de negócio é trabalho recorrente: novos períodos de reporte, nova regulamentação e alterações organizacionais exigem a repetição do mesmo levantamento. Parte desse trabalho, como colocar definições lado a lado ou localizar uma fonte num sistema, é suficientemente repetitivo para se investigar se a IA pode assumir parte dele. A FTE TO AI calcula, por tarefa, que parte do trabalho é elegível para isso, com a werkscan como ponto de partida para analisar isto para a sua situação.
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