O cifră dintr-o raportare de sustenabilitate provine de undeva: un contor, o factură, o estimare, un export dintr-un sistem. În momentul în care acea cifră este introdusă, copiată sau preluată, de obicei nu există nimeni care să verifice dacă este corectă. Nu pentru că nimeni nu ar vrea asta, ci pentru că nu există o regulă stabilită care să indice ce înseamnă de fapt o valoare validă pentru acel punct de date specific.
"Este corectă această cifră" nu este o întrebare la care cineva poate răspunde pe bază de intuiție, mai ales atunci când sunt sute de puncte de date răspândite în foi de calcul și sisteme. O valoare validă este ceva definit în avans: un interval, o unitate de măsură, o proporție față de un alt punct de date, o direcție așteptată în raport cu anul precedent. Fără această definiție, orice valoare este în principiu validă, și exact aceasta este problema. O cifră de consum care este de zece ori prea mare pentru că unitatea de măsură a fost preluată greșit nu se observă atunci — pur și simplu apare acolo, la fel ca toate celelalte cifre.
Stabilirea a ceea ce este valid este una dintre componentele de bază alături de registrul de puncte de date și datele sursă: ce controale sunt asociate unui punct de date și cine are vizibilitate asupra lor. Nu este o chestiune de formule Excel mai stricte, ci de a stabili, pentru fiecare punct de date, ce este acceptabil și ce nu, și de ce.
Nu orice abatere este o eroare, și nu orice eroare generează un semnal. O valoare poate să se afle în afara intervalului așteptat fără să fie incorectă — o fabrică temporar închisă, o fuziune care perturbă cifrele. Invers, o valoare poate să pară complet normală și totuși să fie greșită, de exemplu pentru că două părți ale organizației folosesc un punct de referință diferit pentru ceea ce măsoară. Un semnal nu este deci o judecată, ci o indicație că cineva trebuie să se uite la asta.
Întrebarea este atunci: în ce condiție se declanșează un astfel de semnal și cât de sensibil este calibrat. Dacă este setat prea larg, abaterile trec neobservate. Dacă este prea strict, toată lumea ignoră notificările pentru că sunt prea multe. Modul în care se determină acest prag pentru fiecare punct de date depinde de punctul de date în sine și de ceea ce poate varia în mod logic. Acest subiect este tratat separat în cum stabiliți o abatere de semnal și cine se uită la ea.
Întrebarea centrală a acestei pagini nu este doar ce este o valoare validă, ci și cine observă atunci când o valoare nu este validă. În multe organizații, răspunsul este: nimeni, până când o parte externă pune o întrebare în cadrul verificării raportării. În acel moment este deja prea târziu, și cel care întocmește raportul trebuie să se întoarcă la sursă pentru a reconstitui ce s-a întâmplat.
O regulă de calitate fără un proprietar nu este o regulă, este o observație. Fiecărui punct de date trebuie să îi fie asociată nu doar o valoare limită, ci și un nume: cine primește notificarea, cine evaluează dacă este o eroare sau o excepție explicabilă, și cine consemnează acea explicație astfel încât următoarea persoană care folosește punctul de date să nu trebuiască să investigheze din nou. Fără această atribuire, depinde de întâmplare dacă cineva vede semnalul înainte ca cifra să avanseze mai departe în lanț.
Această atribuire este direct legată de o altă problemă care apare frecvent alături de regulile de calitate: echipe care interpretează același concept în mod diferit. Ceea ce este o valoare validă pentru o parte a organizației poate genera un semnal pentru altă parte, simplu pentru că definiția diferă. Aceasta se leagă de întrebarea ce faceți cu definițiile care diferă între diferite părți ale organizației. Fără o definiție unică și clară, o regulă de calitate este, în cel mai bun caz, o presupunere.
Este tentant să rezolvați această problemă achiziționând un instrument care semnalizează automat. Dar un instrument poate semnaliza doar pe baza unor reguli care au fost introduse, și aceste reguli reprezintă cunoștințe care în prezent se află de multe ori doar în capul unei persoane — colegul care știe că această cifră se situează de obicei între două limite, sau că acea altă valoare este întotdeauna verificată de o anumită persoană. A consemna mai întâi aceste cunoștințe, pentru fiecare punct de date, este o muncă diferită de selectarea unui sistem. Ordinea în care este cel mai bine să se procedeze este descrisă în să cumpărați mai întâi un instrument sau să organizați mai întâi procesul.
În momentul în care este stabilit, pentru fiecare punct de date, ce este o valoare validă, cine evaluează un semnal și cine explică o abatere, se creează o imagine a muncii care se desfășoară efectiv în jurul datelor — verificare, comparare, interogare, consemnare. Această imagine este utilă pentru o altă întrebare: ce parte din aceste sarcini se repetă într-un mod care se pretează automatizării, și ce parte necesită o evaluare care este de competența unui om. Scanul de muncă al FTE TO AI calculează pentru fiecare sarcină ce parte din muncă poate fi preluată de AI, pe baza modului în care este organizată munca respectivă în prezent — nu pe baza unei estimări prealabile.
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.