O cifră de emisii cu trei zecimale în urma virgulei creează impresia de precizie. Dar precizia nu spune nimic despre fiabilitate. Un număr poate fi calculat până la zecimale și totuși să se bazeze pe o unitate greșită, un factor de conversie expirat sau o estimare pe care cineva a introdus-o cu ani în urmă și care nu a mai fost verificată niciodată. Precizia falsă este exact asta: o cifră care pare mai exactă decât este în realitate.
Acest lucru nu se întâmplă pentru că oamenii sunt neglijenți. Se întâmplă pentru că un raport este ultimul pas dintr-un lanț lung, și la finalul acelui lanț nu mai este vizibil ce s-a întâmplat pe drum. Un tabel cu trei zecimale are exact același aspect, indiferent dacă valoarea de bază a fost un număr măsurat sau o estimare complet aproximativă. Fără reguli care stabilesc ce reprezintă o valoare validă, această diferență rămâne invizibilă.
Fiecare punct de date are limite în interiorul cărora o valoare este plauzibilă. Un consum de energie per sediu nu poate fi negativ. Un factor de emisie nu se modifică de zece ori la fiecare trimestru. Un număr de angajați nu variază cu mii față de luna precedentă fără un motiv identificabil. Acestea nu sunt modele statistice complicate, sunt limite simple, care pot fi stabilite pentru fiecare punct de date.
Întrebarea ce reprezintă o valoare validă nu se poate răspunde la fel pretutindeni. Ceea ce contează ca marjă acceptabilă pentru un punct de date poate fi prea largă sau prea strictă pentru altul. Această alegere este specifică punctului de date respectiv, la fel ca întrebarea ce este o valoare validă și cine observă când lucrurile merg greșit. Fără a face explicită această alegere, orice valoare care intră este considerată implicit corectă, chiar și atunci când nu este.
În afară de o limită strictă, există un al doilea nivel: abateri care nu sunt invalide, dar care sunt totuși notabile. O valoare care se încadrează în marja permisă, dar care se abate puternic de la modelul perioadelor anterioare, nu este greșită, dar este un semnal pe care ar trebui să-l analizeze cineva.
Diferența dintre o respingere strictă și un semnal este o alegere deliberată. Un control al valorii valide blochează; un semnal atrage atenția fără a bloca. Ambele sunt necesare, și ambele ar trebui să fie stabilite la nivelul punctului de date, cu întrebarea cum se configurează o abatere semnalizatoare și cine observă când se produce ca punct de plecare. Fără această stabilire, rămâne la întâmplare cine observă o valoare neobișnuită și când.
O regulă fără destinatar este o regulă pe care nimeni nu o citește. Dacă o valoare depășește limita sau declanșează un semnal, trebuie stabilit cine va vedea acest lucru: persoana care introduce datele, proprietarul de date, controlorul care procesează în continuare cifra. Fără acest pas, o abatere se pierde într-un fișier de jurnal pe care nimeni nu îl consultă, și o eroare semnalată se transformă într-o eroare neobservată.
Aici se blochează în practică multe mecanisme de control. Se stabilește o regulă, dar nu se atribuie cine reacționează la ea. Regula există, notificarea apare, și nu se întâmplă nimic. Ce controale sunt asociate unui punct de date și cine le vede este legat de imaginea de ansamblu mai largă din ce controale sunt asociate unui punct de date și cine observă când ceva merge greșit. Un control pe care nimeni nu îl vede nu este, în practică, un control.
Există sisteme care detectează automat abaterile și trimit notificări. Aceste sisteme sunt utile, dar nu rezolvă nimic dacă întrebările de bază nu au fost răspunse: ce reprezintă o valoare validă pentru acest punct de date specific, ce este un semnal, și cine este destinatarul desemnat. Un instrument care funcționează pe baza unor reguli pe care nimeni nu le-a gândit temeinic produce notificări pe care nimeni nu le tratează serios sau avertizări care sunt ignorate în mod structural. Rezultatul pare a fi control, dar nu este.
Acesta este motivul pentru care aceste întrebări trebuie răspunse mai întâi la nivelul punctului de date, înainte ca un sistem să le poată executa. Regula este specifică punctului de date, nu software-ului care întâmplător îl supraveghează.
Precizia falsă apare frecvent în combinație cu o altă problemă: părți ale organizației care definesc un punct de date în mod diferit. Dacă un sediu include metri pătrați de spațiu de birou în calcul, iar altul nu, un control al valorilor plauzibile nu este suficient, pentru că valorile nu sunt comparabile între ele. Ce faceți cu definițiile care diferă între componente și cum se legă acest lucru de controlul valorilor valide este descris pe pagina despre definițiile divergente și întrebarea de control corespunzătoare. Cine stabilește reguli de calitate fără a examina întâi această problemă de definiție poate controla valori plauzibile care, de fapt, nu sunt comparabile între ele.
Această analiză identifică, pentru fiecare punct de date, ce reprezintă o valoare validă, ce este un semnal și cine este destinatarul desemnat. Această imagine de ansamblu nu este punctul final, ci punctul de start: stabilește unde, în acest moment, nu există nicio regulă, unde există o regulă fără destinatar și unde definiția unui punct de date creează deja confuzie între componente. Odată ce această imagine este disponibilă, se poate observa care controale au cea mai mare importanță și unde trebuie direcționată atenția în primul rând.
După ce această imagine de ansamblu este stabilită, se poate răspunde la o altă întrebare: ce parte din activitatea care se face acum manual poate fi transferată, după această clasificare, către un proces automatizat. Pentru acest lucru este destinată analiza de muncă a FTE TO AI: aceasta calculează, pentru fiecare sarcină, ce parte din activitate poate fi preluată de AI, nu ca înlocuire a regulilor de calitate stabilite aici, ci ca pas următor pe baza imaginii de ansamblu astfel obținute.
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.