Întrebarea pare simplă, până când încercați să răspundeți la ea. Datele de sustenabilitate provin din sisteme HR, tablouri de bord facilitare, furnizori de energie, foi de calcul ale unor angajați individuali și, uneori, din memoria unei persoane care furnizează aceleași cifre de ani de zile. Fără o prezentare de ansamblu, nimeni nu știe exact ce puncte de date există, de unde provin și dacă mai corespund cu ceea ce a fost înregistrat cândva.
Un registru de puncte de date este răspunsul la această confuzie. Nu ca instrument de raportare, ci ca evidență a datelor în sine: ce este un punct de date, de unde provine, cine este responsabil pentru el și ce reguli trebuie să respecte înainte de a putea fi utilizat.
Un registru este mai mult decât o listă cu numele unor cifre. Pentru fiecare punct de date trebuie să fie înregistrat cel puțin următoarele:
Fără aceste câmpuri, o listă de puncte de date este o colecție de nume fără proveniență. Cu aceste câmpuri devine vizibil de unde provin datele și unde se află punctele vulnerabile.
Ordinea în care construiți un registru determină dacă acesta va da rezultate. Nu începeți de la structura de raportare, ci de la ceea ce este deja înregistrat. La unde există deja un punct de date găsiți modul în care puteți urmări acest lucru: adesea o cifră există deja într-un alt sistem decât cel presupus, sub un alt nume sau într-o altă unitate de măsură.
Apoi urmează întrebarea cum configurați structura propriu-zisă, ce câmpuri sunt obligatorii și în ce ordine adăugați puncte de date fără ca registrul să devină ingestionabil. Acest proces este descris la cum întocmiți un registru de puncte de date.
Nu fiecare punct de date are imediat o sursă identificabilă. Unele cifre au fost introduse cândva manual, preluate dintr-o raportare veche sau estimate de o persoană care nu mai este angajată în prezent. Ce faceți în această situație și cum diferențiați acest lucru de punctele de date care au totuși o sursă, găsiți la ce faceți cu un punct de date fără sursă.
O altă problemă recurentă este dublarea: același punct de date care intră în registru pe două căi, cu valori ușor diferite. Cum semnalați acest lucru înainte ca el să conducă la cifre contradictorii, găsiți la cum recunoașteți un punct de date dublat.
Faptul că un punct de date se află în registru nu înseamnă că este corect. Corectitudinea este un pas separat: valoarea trebuie să corespundă cu definiția sursei, unitatea de măsură trebuie să corespundă cu ce prevede regula de calitate, iar proprietarul trebuie să poată confirma că nu s-a schimbat nimic în proces de la ultima verificare.
Pentru aceasta este necesar să se cunoască modul în care punctul de date circulă de la sursă la raport. Cartografierea acestui traseu se numește source-to-report mapping și este un pas separat, în afara înregistrării definiției. Ce implică exact această cartografiere și de ce un registru fără ea rămâne incomplet, puteți citi la ce este source-to-report mapping.
Întrebarea când un registru este suficient de complet pentru a te putea baza pe el nu are un răspuns fix în număr de puncte de date. Depinde de amploarea obligației de raportare, de câte puncte de date au deja o sursă și un proprietar verificate și de câte sunt încă marcate ca fiind în curs sau neclare. Un registru nu este finalizat pentru că pare complet, ci pentru că punctele rămase în curs sunt cunoscute și gestionate. Cum se stabilește acest lucru, găsiți la când este finalizat un registru.
Un registru de puncte de date este o fotografie a ceea ce este înregistrat în prezent. Fără întreținere, el se degradează la fel de rapid ca foile de calcul pe care trebuia să le înlocuiască: sursele se schimbă, proprietarii pleacă, definițiile se deplasează fără ca nimeni să actualizeze registrul.
Multe dintre activitățile necesare pentru a păstra registrul actualizat sunt recognoscibile și repetabile: verificarea surselor, testarea valorilor față de regulile de calitate, semnalarea modificărilor. Care parte din această întreținere poate fi susținută cu AI și care parte necesită în continuare evaluare umană nu se poate spune în termeni generali. Scanul de lucru al FTE TO AI calculează acest lucru pentru fiecare sarcină în parte, pe baza a ceea ce implică exact sarcina și a frecvenței cu care se repetă, astfel încât să devină clar ce parte din activitate poate fi preluată și ce parte nu poate.
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.