Un punct de date primește sens abia atunci când este stabilit ce poate și ce nu poate fi completat. Consumul de energie al unei sedii nu poate fi negativ. Un procentaj nu poate depăși o sută. Un factor de emisie trebuie să se situeze într-un anumit interval, în funcție de sursa utilizată. Fără aceste limite, orice valoare introdusă poate ajunge în raport, chiar dacă este rezultatul unei unități greșite, a unei virgule greșite sau a unei coloane inversate.
O valoare validă nu este deci o judecată de calitate asupra conținutului cifrei. Este o limită tehnică: un interval, un tip, o unitate obligatorie, o relație cu un alt punct de date. Această limită se stabilește per punct de date, nu per raport. Aceasta este diferența dintre un control efectuat manual o dată pe an de către o persoană și o regulă fixată chiar lângă punctul de date, astfel încât fiecare intrare trece prin ea.
Nu orice abatere este o eroare. Un consum care diferă puternic față de anul trecut poate fi o eroare, dar poate fi și rezultatul unei renovări, al unei achiziții sau al unei perioade de măsurare diferite. De aceea este util să se facă distincția între două tipuri de reguli.
Primul tip este o limită strictă: o valoare care pur și simplu nu este posibilă. Negativă unde nu poate fi negativă, un procentaj peste o sută, o dată în viitor. Aceste valori trebuie blocate înainte de a merge mai departe.
Al doilea tip este un semnal: o valoare care este posibilă, dar care diferă de ce v-ați aștepta. O creștere puternică față de anul trecut, o cifră care se situează mult în afara intervalului sediilor comparabile, o intrare care apare exact la termenul limită fără nicio explicație. Un semnal nu blochează nimic. El solicită o verificare și, eventual, o explicație înainte ca cifra să meargă mai departe. Modul în care se configurează aceste două tipuri de reguli și cum se diferențiază între ele este descris pe pagina despre configurarea unei abateri semnal per punct de date.
O regulă care se activează, dar pe care nimeni nu o vede, nu este o regulă. Fiecărui punct de date îi corespunde deci nu doar o valoare-limită, ci și un nume: cine este proprietarul acestui punct de date și cine primește semnalul atunci când valoarea deviază. La un punct de date fără proprietar, un semnal se pierde într-un sistem pe care nimeni nu îl verifică sau într-un fișier de calcul care este deschis din nou abia la închiderea anuală.
Acest tip de proprietate nu trebuie să fie complicat. Este vorba despre un nume alături de punctul de date, nu despre un proces. Dar fără acest nume, o regulă de calitate este o regulă doar pe hârtie. Ce controale sunt logice pentru ce tip de punct de date și de ce nu are fiecare punct de date nevoie de același control puteți citi pe pagina despre ce controale sunt asociate unui punct de date.
Limitele unui punct de date nu apar din nimic. Ele derivă din definiția punctului de date: ce măsoară, în ce unitate, pe ce perioadă, pentru care componentă a organizației. Dacă această definiție diferă de la o componentă la alta — o sediu calculează în metri pătrați de suprafață utilă, altul în suprafață brută — atunci diferă și ce este o valoare validă, iar o limită care este corectă pentru o sediu devine inutilizabilă pentru alta. Cum gestionați acest aspect este descris pe pagina despre ce faceți cu definițiile care diferă de la o componentă la alta.
Există și o altă capcană: o valoare-limită care sugerează că o cifră este mai precisă decât permite sursa. Un factor de emisie cu patru zecimale în urma unei estimări care este precisă doar la două cifre creează o precizie care nu există. Regulile de calitate ar trebui să capteze această precizie falsă în loc să o confirme, aspect detaliat pe pagina despre prevenirea precizei false.
Este tentant să achiziționați un instrument care verifică automat erorile. Dar un instrument aplicat unui proces neorganizat verifică reguli care nu au fost încă stabilite, pentru puncte de date pe care nimeni nu le deține, pe baza unor definiții care diferă de la o componentă la alta. Rezultatul este un raport mai ordonat despre cifre care încă nu sunt controlate.
Data Readiness Scan stabilește deci întâi ce există: registrul punctelor de date, proveniența fiecărei cifre, proprietatea și regulile care determină ce este o valoare validă și ce este un semnal. Acesta este un lucru care în prezent se găsește adesea dispersat în fișiere de calcul, schimburi de e-mailuri și în capul câtorva persoane. Instrumentul care susține acest proces este în construcție; cei care doresc să înceapă deja acum se pot înscrie pe lista de așteptare.
Odată clarificat ce reguli și controale corespund fiecărui punct de date, se formează și o imagine clară despre ce parte din acest lucru de control este repetabilă și ce parte necesită evaluare. Această distincție se află în centrul scanării de lucru realizate de FTE TO AI, care calculează per sarcină ce parte a muncii poate fi preluată de AI și ce parte rămâne în sarcina unui om.
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.