Un registru pentru o singură unitate de afaceri devine, la un moment dat, complet. Punctele de date sunt înregistrate, fiecare cu o sursă și un proprietar, iar definițiile sunt verificate. La mai multe unități de afaceri, întrebarea se schimbă. Nu mai este vorba despre dacă o listă este completă, ci despre dacă listele, împreună, se adună la o imagine unitară a organizației.
Acesta este un tip de muncă diferit de a introduce pur și simplu mai multe rânduri. Capcana este să credeți că un registru este finalizat de îndată ce fiecare unitate și-a completat propriul tabel. Patru tabele complete cu patru definiții diferite ale aceluiași punct de date nu dau un registru, ci patru registre care se întâmplă să fie una lângă alta.
Pentru fiecare unitate se repetă aceeași muncă de bază: care puncte de date sunt necesare, de unde provin și cine este responsabil pentru ele. Aceasta începe cu întrebarea de care puncte de date aveți nevoie cu adevărat, pentru că o unitate care înregistrează prea multe puncte de date acumulează mai ales sarcini de întreținere, fără ca raportarea să devină mai bună.
Pentru fiecare punct de date rămas, trebuie pusă aceeași întrebare: acesta există deja într-un sistem, sau trebuie încă solicitat. Pagina despre unde există deja un punct de date descrie acest proces de investigare. La mai multe unități de afaceri, răspunsul variază frecvent: unitatea A are deja consumul de energie înregistrat într-un sistem de facility management, unitatea B îl mai ține încă într-un fișier Excel administrat de un singur controller. Această diferență trebuie să fie vizibilă în registru, nu să dispară în spatele unei coloane uniforme care spune pretutindeni „prezent”.
Cel mai mare risc la mai multe unități nu este că lipsesc puncte de date, ci că acestea sunt prezente sub același nume, în timp ce măsoară lucruri diferite. „Consumul de apă” poate viza, la o unitate, doar sediul central, iar la alta, și hala de producție. „Numărul de FTE” poate fi calculat cu sau fără personal temporar. Cât timp această diferență nu este identificată, nimeni nu adună problema până în momentul în care cifrele trebuie consolidate pentru raportul agregat.
Un registru care rezolvă această problemă fixează, pentru fiecare punct de date, definiția la nivel de organizație și arată apoi, pentru fiecare unitate, dacă acea definiție a fost aplicată în același mod. Unde nu este cazul, acest lucru este consemnat ca punct deschis în registru, nu ca o presupunere tacită. Structura acestui demers este descrisă în cum întocmiți un registru de puncte de date, și această ordine nu se schimbă atunci când există mai multe unități: mai întâi se fixează punctele de date și definițiile lor la nivel de organizație, apoi se completează pe unitate ce există deja și ce lipsește.
Presupunerea că doar unitățile mai mici sau mai puțin mature au lacune în sursele lor este rareori corectă. O unitate mare, cu un sistem ERP extins, poate depinde, pentru anumite date de mediu, la fel de mult de o numărare manuală ca o filială mică. Proporția punctelor de date fără o sursă solidă depinde de subiect și de cât timp lucrează deja o unitate cu aceste cifre, nu de dimensiunea unității. Câte dintre punctele voastre de date au o sursă este, prin urmare, o întrebare care trebuie răspunsă separat pentru fiecare unitate, vezi câte dintre punctele voastre de date au o sursă. Doar după ce acest lucru este clarificat pe unitate, se poate spune ceva despre întregul ansamblu.
Punctele de date fără sursă nu dispar din registru pentru că sunt incomode. Ele primesc un statut și un pas următor, descris la ce faceți cu un punct de date fără sursă. La mai multe unități de afaceri, este recomandabil să comparați acest statut între unități: dacă trei din patru unități au o sursă pentru un punct de date și a patra nu, de regulă soluția este la îndemână la acele trei unități, în loc ca a patra unitate să trebuiască să reinventeze roata.
Un registru pentru mai multe unități de afaceri nu este corect pentru că pare complet, ci pentru că trei lucruri sunt adevărate simultan. În primul rând: fiecare punct de date are, la nivel de organizație, o singură definiție, și aceasta este aplicată identic la fiecare unitate, sau diferența este consemnată explicit. În al doilea rând: pentru fiecare punct de date este clar, per unitate, dacă există o sursă, și dacă nu, care este statutul. În al treilea rând: proprietatea este atribuită la nivelul la care se află efectiv cunoștințele, nu automat celui mai înalt manager al unității.
Cât durează această muncă depinde de numărul de unități, de numărul de subiecte și de starea sistemelor subiacente; o estimare a acestui lucru este descrisă în cât durează să puneți în ordine un subiect. Aceasta nu este un termen fix, ci o sumă a muncii care trebuie încă efectuată pe unitate și pe punct de date.
Reunirea acestor registre, urmărirea definițiilor și compararea surselor pe unitate reprezintă, în mare parte, o muncă repetitivă: aceleași întrebări, aplicate din nou și din nou unui alt departament sau unui alt punct de date. Ce parte din aceasta poate fi preluată de AI și ce parte rămâne muncă umană este exact ceea ce a fost conceput să calculeze scanul de lucru al FTE TO AI: acesta calculează, pe sarcină, cât spațiu există pentru a accelera acest tip de muncă de registru, fără ca rezultatul să depindă de presupuneri pe care nimeni nu le-a verificat.
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.