Un punct de date fără control este un număr care se află undeva din întâmplare. Poate fi corect, poate fi o eroare de tastare, poate fi o versiune veche a unei cifre care a fost actualizată de atunci într-un alt fișier. Fără control nu vedeți diferența. Întrebarea care controale aparțin unui punct de date nu este, prin urmare, un detaliu tehnic, ci una dintre întrebările esențiale ale gestionării datelor pentru raportarea de sustenabilitate.
Un control asupra unui punct de date constă în mai mult decât o valoare limită într-un tabel de calcul. Există în esență trei lucruri care trebuie stabilite, și acestea trebuie definite separat unele de altele.
În primul rând: ce este o valoare validă. Un consum de energie nu poate fi negativ. Un procent trebuie să se situeze între 0 și 100. Un număr de angajați este un număr întreg. Acest lucru pare evident, dar în practică rareori este stabilit explicit pentru fiecare punct de date — se află în capul persoanei care a creat cândva tabelul de calcul și dispare de îndată ce acea persoană își schimbă funcția. Ce este exact o valoare validă și ce faceți atunci când o valoare se situează în afara acesteia este explicat pe pagina despre valori valide și cine observă când lucrurile merg greșit.
În al doilea rând: ce este un semnal. O valoare validă nu este același lucru cu o valoare plauzibilă. Un consum care se situează în limitele permise, dar este de trei ori mai mare decât anul trecut, este valid și, în același timp, un semnal pe care cineva trebuie să îl examineze. Un semnal nu este deci o respingere fermă, ci un indiciu: acest lucru se abate de la model, examinați-l înainte să ajungă în raport. Cum stabiliți o astfel de abatere semnal și, la fel de important, cine o vede, este explicat pe pagina despre stabilirea unei abateri semnal și cine o observă.
În al treilea rând: cine vede. Un control pe care nu îl vede nimeni nu există în practică, chiar dacă figurează pe hârtie. Dacă o valoare se situează în afara limitei sau se declanșează un semnal, trebuie să fie clar cine primește notificarea, în ce termen și ce se întâmplă dacă persoana respectivă nu reacționează. Aceasta este de obicei componenta care lipsește: regula există, dar proprietatea asupra urmăririi nu.
În majoritatea organizațiilor, datele de sustenabilitate funcționează pe tabele de calcul care au crescut dintr-o primă obligație de raportare. A existat presiune, a existat un termen limită și a existat cineva care a creat o foaie de lucru. Controalele sunt adesea informale: cineva care cunoaște cifra observă o abatere ciudată. Acest lucru funcționează până când acea persoană este în concediu, își schimbă locul de muncă sau punctul de date crește de la zece la o sută de linii.
Consecința este că organizațiile observă adesea abia după ce o eroare a ajuns deja în raport că nu a existat niciun control. În acel moment, întrebarea nu mai este care controale ar fi trebuit să existe, ci cum trebuie corectat raportul — o întrebare mai costisitoare și mai vizibilă decât ar fi fost necesar.
Există sisteme care detectează automat valori limită și abateri. Aceste sisteme sunt utile, dar numai dacă întrebările de fond au fost deja rezolvate: ce este o valoare validă pentru acest punct de date specific, ce se numără aici drept semnal și cine este proprietarul care primește notificarea. Un instrument aplicat pe un proces neorganizat produce mai ales notificări pe care nu le abordează nimeni sau limite stabilite arbitrar pentru că nimeni nu a avut timp să le gândească bine. Controlul pare atunci automatizat, dar din punct de vedere al conținutului nu este. Aceasta este aceeași capcană ca precizia aparentă: o cifră cu multe zecimale care sugerează o precizie pe care datele subiacente nu o au. Cum evitați acest lucru și cine trebuie să fie implicat, citiți pe pagina despre evitarea preciziei aparente și cine o observă.
Un control care există doar în momentul raportării vine prea târziu. Dacă o valoare este verificată doar în momentul în care se întocmește raportul, șansa de a mai avea timp să corectați sursa este mică — presiunea se pune atunci pe respectarea termenului limită, nu pe corectarea datelor. Un control trebuie, prin urmare, să aparțină punctului de date propriu-zis, în momentul în care este introdus sau actualizat, cu un proprietar care îl vede înainte ca cifra să avanseze mai departe în lanț.
Aceasta este exact esența registrului de puncte de date al Data Readiness Scan: nu construirea raportului, ci stabilirea pentru fiecare punct de date a ceea ce este o valoare validă, ce este un semnal și cine este proprietarul care îl vede. Un overview complet al controalelor care aparțin fiecărui punct de date și al modului în care este alocată proprietatea în acest sens se găsește rezumat pe pagina care combină controalele și proprietatea per punct de date. Cei care, în plus, se confruntă cu definiții care variază puțin de la o țară, marcă sau divizie la alta găsesc abordarea corespunzătoare pe pagina despre cum să procedați cu definiții care diferă de la o divizie la alta.
Elaborarea valorilor valide, a semnalelor și a proprietății per punct de date este exact tipul de muncă care este parțial regulată ca natură și parțial necesită evaluare. Ce parte din aceasta poate fi preluată de AI și ce parte trebuie să rămână realizată de un om nu este o estimare, ci un calcul. FTE TO AI oferă în acest sens scanul de muncă: acesta calculează pentru fiecare sarcină ce parte din muncă poate fi preluată de AI, astfel încât să nu ghiciți, ci să numărați.
Data Readiness Scan este în construcție. Cei care doresc ca stratul de control din jurul punctelor lor de date să fie luat în considerare de îndată ce acesta devine disponibil se pot înscrie pe lista de așteptare.
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.