Uma planilha com consumo de energia, dados de viagem ou dados de compras raramente é o ponto final. Antes que um número apareça em um relatório de sustentabilidade, ele foi transcrito, somado, recalculado, filtrado e às vezes corrigido manualmente. Cada etapa é um lugar onde algo pode se desviar em relação à fonte, e cada etapa que não é registrada é uma etapa que ninguém consegue reconstituir depois.
O percurso habitual da fonte até o relatório consiste em um conjunto de operações reconhecíveis. Os dados são retirados de um documento de origem, muitas vezes com uma etapa manual de cópia. A seguir, ocorre a normalização: as unidades são uniformizadas, as notações ajustadas, os valores ausentes preenchidos ou estimados. Depois vem a agregação, na qual números de diferentes localidades, períodos ou departamentos são somados em um único valor. No meio do processo ocorrem correções: uma linha errada é ajustada, um valor discrepante é removido, uma suposição é aplicada a uma célula vazia. No final dessa cadeia está o número que aparece no relatório.
O problema não é que essas operações ocorram. Normalizar e agregar são necessários para tornar os dados da planilha utilizáveis. O problema é que essas etapas geralmente estão apenas na cabeça de um único colaborador, ou, no máximo, numa troca de e-mails que ninguém mais consegue encontrar.
Se um número num relatório for questionado, deve ser possível reconstituir de onde vem e o que aconteceu com ele. Sem essa rastreabilidade, qualquer pergunta sobre um número se transforma numa busca: quem ajustou esta linha, com base em quê, e a mesma operação foi aplicada no ano anterior. Na normalização, trata-se, por exemplo, de perguntas como: qual fator de conversão foi utilizado, e esse fator foi alterado desde então. Na agregação, trata-se de: quais fontes foram somadas, e se uma localidade foi contada em duplicidade por engano ou, ao contrário, foi esquecida.
Uma planilha sem operações registradas pode produzir um número diferente no ano seguinte com os mesmos dados de origem, simplesmente porque outra pessoa realiza a normalização ou interpreta uma correção de outra forma. Isso não é fraude, é a ausência de um processo registrado. O resultado é o mesmo: o número não é reproduzível.
Algumas organizações pensam que um registro de alterações na planilha é suficiente. Um registro de alterações documenta que algo foi mudado, mas não por quê, por quem em que função, e com base em qual regra. A diferença entre um registro de alterações e uma trilha de auditoria está justamente nesse contexto: uma trilha de auditoria torna uma operação reconstituível, um registro de alterações apenas documenta que algo aconteceu.
A ausência de uma ferramenta não é motivo para deixar de fazer o registro de lineage. Mesmo sem software especializado, é possível registrar, por ponto de dados, de qual fonte ele vem, quais operações lhe foram aplicadas e quem executou essas operações. Isso pode ser feito com uma estrutura fixa ao lado da própria planilha: um registro em que fonte, operação e responsável ficam reunidos. Como isso se apresenta sem o uso de nenhuma ferramenta está descrito na página sobre criar lineage sem ferramenta.
A cada etapa de operação corresponde um responsável. Não apenas do ponto de dados final, mas da própria operação: quem determinou que esta regra de normalização é aplicada, e quem pode alterar essa regra. Essa responsabilidade muitas vezes não está definida. Duas perguntas podem ser distinguidas aqui: quem é o titular da definição de um ponto de dados, ou seja, o que o número exatamente significa, e quem é o titular do processo subjacente, ou seja, quem é responsável pelo caminho pelo qual ele é gerado. Sem que essas duas questões estejam registradas, uma operação continua a ser um hábito individual em vez de um processo organizacional.
O Data Readiness Scan mapeia essas operações: quais etapas ocorrem entre a fonte e o relatório, quem as executa e quais regras estão por trás delas. Não se trata de uma ferramenta de relatório nem de um questionário, mas de um registro do processo que antecede o número.
Uma vez esclarecido quais operações ocorrem entre a planilha e o relatório, também se torna visível quais dessas etapas são repetitivas e regidas por regras, e, portanto, candidatas a serem organizadas de outra forma. O scan de trabalho da FTE TO AI calcula, por tarefa, qual parte do trabalho pode ser assumida pela IA, ligando-se assim exatamente às operações aqui descritas: normalizar, agregar e corrigir são etapas que, uma vez registradas, podem ser avaliadas sob essa perspectiva.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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