Um ponto de dados sem controlo é um número que por acaso está em algum lugar. Pode estar correto, pode ser um erro de digitação, pode ser uma versão antiga de um número que já foi atualizado noutro ficheiro. Sem controlo, o senhor não vê a diferença. A questão de quais controlos correspondem a um ponto de dados não é, portanto, um detalhe técnico, mas uma das questões centrais da gestão de dados para relatórios de sustentabilidade.
Um controlo sobre um ponto de dados consiste em mais do que um valor-limite numa folha de cálculo. No essencial, há três coisas que devem estar definidas, e devem ser especificadas separadamente umas das outras.
Em primeiro lugar: o que é um valor válido. Um consumo de energia não pode ser negativo. Uma percentagem deve situar-se entre 0 e 100. Um número de colaboradores é um número inteiro. Isto parece evidente, mas na prática raramente é definido explicitamente por ponto de dados — está na cabeça de quem criou a folha de cálculo em determinado momento, e desaparece quando essa pessoa muda de função. O que é exatamente um valor válido e o que fazer quando um valor fica fora desses limites está desenvolvido na página sobre valores válidos e quem percebe quando algo corre mal.
Em segundo lugar: o que é um sinal. Um valor válido não é o mesmo que um valor plausível. Um consumo que se encontra dentro dos limites permitidos mas que é três vezes superior ao do ano anterior é válido e, ao mesmo tempo, um sinal que alguém deve analisar. Um sinal não é, portanto, uma rejeição definitiva, mas uma indicação: isto desvia-se do padrão, é preciso olhar antes de seguir para o relatório. Como configurar esse desvio e, tão importante quanto isso, quem o vê, está desenvolvido na página sobre como configurar um desvio de sinal e quem o vê.
Em terceiro lugar: quem vê. Um controlo que não chega a ninguém não existe na prática, mesmo que exista no papel. Se um valor ficar fora do limite ou um sinal se acionar, tem de estar claro quem recebe a notificação, dentro de que prazo, e o que acontece se essa pessoa não reagir. É geralmente este o elemento que falta: a regra existe, mas a responsabilidade pelo seguimento não.
Na maioria das organizações, os dados de sustentabilidade funcionam em folhas de cálculo que cresceram a partir de uma primeira obrigação de relato. Havia pressão, havia um prazo, e havia alguém que criou uma aba. Os controlos são muitas vezes informais: alguém que conhece o número repara num valor estranho. Isso funciona até essa pessoa estar de férias, mudar de emprego, ou o ponto de dados crescer de dez para cem linhas.
A consequência é que as organizações frequentemente só percebem que não havia controlo depois de um erro já estar no relatório. Nesse momento, a questão já não é quais controlos deveriam ter existido, mas como corrigir o relatório — uma questão mais dispendiosa e mais visível do que teria sido necessário.
Existem sistemas que detetam automaticamente valores-limite e desvios. Esses sistemas são úteis, mas apenas se as questões subjacentes já tiverem sido respondidas: o que é um valor válido para este ponto de dados específico, o que conta aqui como sinal, e quem é o proprietário que recebe a notificação. Uma ferramenta aplicada sobre um processo desorganizado produz sobretudo notificações que ninguém trata, ou limites definidos de forma arbitrária porque ninguém teve tempo para os pensar bem. O controlo parece então automatizado, mas não o é substancialmente. É a mesma armadilha da falsa precisão: um número com muitas casas decimais que sugere uma precisão que os dados subjacentes não têm. Como evitar isso e quem deve estar atento, o senhor encontra na página sobre como evitar a falsa precisão e quem o vê.
Um controlo que só existe no momento do relatório chega tarde demais. Se um valor só for verificado quando o relatório é elaborado, é pouco provável que ainda haja tempo para corrigir a fonte — a pressão está então em cumprir o prazo, não em corrigir os dados. Um controlo deve, por isso, corresponder ao próprio ponto de dados, no momento em que é introduzido ou atualizado, com um proprietário que o vê antes de o número avançar na cadeia.
É exatamente aqui que entra o registo de pontos de dados do Data Readiness Scan: não montar o relatório, mas definir por ponto de dados o que é um valor válido, o que é um sinal, e quem é o proprietário que o vê. Um panorama completo de quais controlos correspondem a cada ponto de dados e de como a responsabilidade está atribuída encontra-se resumido na página que combina controlos e responsabilidade por ponto de dados. Quem, além disso, luta com definições que variam ligeiramente entre países, marcas ou unidades encontra a abordagem para isso na página sobre como lidar com definições que diferem entre unidades.
Desenvolver valores válidos, sinais e responsabilidade por ponto de dados é exatamente o tipo de trabalho que é em parte regular e em parte exige avaliação. Que parte disso pode ser assumida por IA e que parte deve continuar a ser feita por uma pessoa não é uma estimativa, é um cálculo. A FTE TO AI oferece para isso a werkscan: essa calcula, por tarefa, que parte do trabalho pode ser assumida por IA, para que o senhor não adivinhe, mas conte.
O Data Readiness Scan está em construção. Quem quiser que a camada de controlo em torno dos seus pontos de dados seja considerada assim que estiver disponível pode inscrever-se na lista de espera.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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