Un indicator de emisii cu două zecimale inspiră încredere. Dar precizia din reprezentare nu spune nimic despre fiabilitatea sursei. Un fișier de calcul aflat la trei preluări manuale distanță poate afișa la fel de bine două zecimale ca o cifră care provine direct dintr-un sistem validat. Diferența nu se află în modul în care cifra este prezentată, ci în ceea ce este consemnat despre proveniența ei și despre ce constituie o valoare validă.
Precizarea falsă apare atunci când un număr transmite mai multă certitudine decât justifică datele subiacente. Aceasta nu se produce din rea intenție. Se produce pentru că nimeni nu a consemnat care sunt limitele unui punct de date: ce valori sunt plauzibile, ce abateri sunt normale și care ar trebui să genereze un semnal. Fără aceste limite, fiecare număr pare la fel de credibil, inclusiv cel care reprezintă o eroare de tastare sau o unitate greșită.
Întrebarea ce este o valoare validă trebuie deci să aibă răspuns pentru fiecare punct de date, nu ulterior, printr-un eșantion de verificare, ci în avans, în momentul în care punctul de date este consemnat. O valoare validă nu este doar un număr aflat într-un interval. Este și o unitate corectă, o perioadă corespunzătoare și o sursă cunoscută.
O regulă de calitate face mai mult decât să aprobe sau să respingă o valoare. Ea determină și când o abatere trebuie să devină un semnal. Un consum de energie cu douăzeci la sută mai mare decât anul trecut poate fi o eroare, dar poate fi și o extindere reală. Regula în sine nu stabilește ce s-a întâmplat; ea stabilește că acest tip de abatere merită evaluare înainte de a fi transmisă mai departe.
Cum configurați o abatere de semnal este astfel o întrebare diferită de ce este o valoare validă. Una dintre întrebări se referă la limita acceptabilului, cealaltă la limita a ceea ce este notabil. Ambele limite sunt necesare și ambele trebuie consemnate per punct de date, nu ca regulă generală de bază pentru întreaga raportare.
Un semnal pe care nu îl observă nimeni nu este un semnal. Acesta este punctul în care multe structuri de date se opresc: regula există, abaterea este detectată, dar nu s-a consemnat cine primește notificarea și ce trebuie să facă acea persoană cu ea. Fără asumarea responsabilității per punct de date, un semnal se pierde într-o listă pe care nimeni nu o citește sau ajunge la o persoană care nu cunoaște punctul de date și care, prin urmare, nu îl poate evalua.
Ce controale corespund unui punct de date include astfel nu doar regula în sine, ci și traseul: cine este responsabilul, când primește acea persoană o notificare și ce se întâmplă dacă acea persoană nu reacționează. Un punct de date fără un responsabil este un punct de date la care nimeni, cu excepția utilizatorului final al raportului, nu va observa vreodată că a existat o problemă, moment în care este deja prea târziu pentru a remedia cauza subiacentă.
Există instrumente care detectează abateri și afișează tablouri de bord. Aceste instrumente sunt utile de îndată ce regulile există. Dar un instrument care funcționează pe baza unui registru de puncte de date fără valori valide consemnate, fără definiții de semnal și fără responsabili desemnați, produce mai ales notificări pe care nimeni nu le poate interpreta. Întrebarea întâi achiziționați un instrument sau întâi organizați procesul este direct aplicabilă aici: un instrument aplicat peste un proces neorganizat schimbă forma problemei, nu conținutul acesteia.
Aceeași observație este valabilă pentru definiții. Dacă două părți ale organizației au o înțelegere diferită asupra aceluiași punct de date, atunci o regulă de calitate care funcționează pentru o parte va genera un semnal fals pentru cealaltă. Ce faceți cu definițiile care diferă de la o secțiune la alta și ce alegere consemnați trebuie deci să aibă răspuns în avans, altfel fiecare regulă devine un compromis care nu se potrivește nicăieri bine.
Valorile valide, semnalele și asumarea responsabilității nu sunt lucruri stabilite în general și apoi aplicate pretutindeni. Ele derivă din modul în care o organizație consemnează efectiv punctul de date, din cine are acces la el în practică și din ce erori s-au produs în trecut. Ce cerințe funcționale derivă din propriul dvs. proces descrie cum sunt derivate aceste reguli din procesul existent, în loc de dintr-o listă de verificare generică.
De îndată ce este clar ce valori sunt valide, ce abateri constituie un semnal și cine evaluează acel semnal, apare și o imagine clară asupra muncii care se află în spatele acestui control: cine caută datele, cine compară cu perioadele anterioare, cine transmite notificarea. Această muncă constă din sarcini care pot fi defalcate, și pentru o parte dintre acestea se poate determina dacă software-ul le poate prelua. Scanarea muncii de la FTE TO AI calculează, per sarcină, ce parte a muncii poate fi preluată de AI, pe baza acestor aceleași reguli și trasee consemnate care fundamentează calitatea datelor.
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.