Existuje otázka, ktorá zostáva nezodpovedaná pod takmer každou správou o udržateľnosti, aj po jej publikovaní: odkiaľ toto číslo pochádza. Nie záver, nie text okolo neho, ale samotné číslo. Kto ho zadal, aký systém alebo aký excelový hárok je za ním, a či je ešte niekto schopný to ukázať bez toho, aby musel zavolať trom kolegom.
V mnohých organizáciách je odpoveď vágna. Existuje správa, existujú čísla, ale línia späť k zdroju sa niekde na ceste stratila. To nemusí byť znak nedôslednosti. Je to dôsledok toho, ako väčšinou vznikajú dáta o udržateľnosti: rozptýlené medzi oddeleniami, systémami a ľuďmi, ktorí s najlepšími úmyslami doručili svoju časť, bez toho, aby existovalo jedno miesto, kde sa to všetko spája.
Register datových bodov nie je správa ani dashboard. Je to prehľad: pri každom datovom bode sa zaznamená, čo to je, odkiaľ pochádza, kto je jeho vlastníkom a aké pravidlá určujú, či je hodnota platná. Pre emisie CO2, spotrebu energie, personálne údaje alebo dáta z dodávateľského reťazca to z hľadiska prístupu neznamená veľký rozdiel. Otázka je vždy tá istá: existuje identifikovateľný zdroj a je tu niekto, kto za neho nesie zodpovednosť.
Čo register nerobí, je opravovať tento zdroj. Ak číslo pochádza z excelového hárku, ktorému už nikto úplne nerozumie, register túto skutočnosť zdokumentuje. Nevyrieši to. Registrácia zviditeľní, kde sa nachádzajú slabé články, aby organizácia mohla rozhodnúť, čo je potrebné urobiť ďalej. Je to skromné tvrdenie, ale platí.
Je veľké lákanie najprv obstarať nástroj, ktorý generuje reporty alebo vyplní dotazníky, a až neskôr sa pozrieť na dáta, na ktorých je postavený. Toto sa vypomstí. Nástroj, ktorý sa postaví nad neorganizovaný proces, produkuje upravenejšie reporty o rovnako nespoľahlivých číslach. Základná otázka, či je možné datový bod dohľadať k zdroju a vlastníkovi, tak zostáva nezodpovedaná. Len to potom vyzerá presvedčivejšie, než v skutočnosti je.
Preto skenovanie začína pri registri datových bodov, pri línii pôvodu od zdroja k reportovaciemu bodu a pri otázke vlastníctva, nie pri softvéri, ktorý sa na to nabaľuje. To, čo je datová vyspelosť a ako ju merať, je v podstate tá istá otázka v inej forme: nie či existuje report, ale či organizácia vie, odkiaľ jej čísla pochádzajú a aký pevný je tento základ.
Neplatí, že skenovanie zmapuje všetky datové body organizácie kompletne na prvý pokus. Prvý prechod zaznamená, čo je známe, a rovnako dôležité, čo ešte nie je známe. Niektoré zdroje sú jasné: faktúra za energiu, HR systém. Iné sú menej jednoznačné, ako napríklad odhad, ktorý bol raz urobený a odtedy sa udržiava ako pevná hodnota bez toho, aby ešte niekto vedel, na základe akého predpokladu vznikol.
Skenovanie ani netvrdí, že každý datový bod sa dá v konečnom dôsledku spraviť pripraveným na assurance v rámci pevne stanoveného termínu. Koľko času to zaberie, závisí od toho, koľko systémov je do toho zapojených, koľko vlastníkov ešte treba určiť a ako rozptýlené sú zdroje. Predstavu o tom, ako dlho trvá dostať tému do poriadku, pomáha si utvoriť tento odhad, bez toho, aby sa z toho stal prísľub konkrétneho trvania.
A skenovanie nevychádza z predpokladu, že problémom sú excelové hárky. Excelový hárok je často iba miestom, kde sa stáva viditeľným nedostatok štruktúry; otázka prečo excelové hárky nie sú tým problémom vysvetľuje, prečo nahradenie nástroja samotného zriedkakedy vyrieši základný problém.
V praxi je CO2 často prvou témou, pri ktorej sa táto otázka stavia najostrejšie, jednoducho preto, že ide zväčša o najrozptýlenejšie a najviac odvodzované číslo v reporte. Existuje dôvod, prečo je CO2 väčšinou prvou témou, s ktorou sa začína, a tento dôvod hovorí niečo o tom, ako datové body prechádzajú celou organizáciou, od stavu meradla až po riadok v reporte.
Skenovanie, ako je tu popísané, sa práve pripravuje. Čo tu je teraz: spôsob pohľadu a štruktúra na pokladanie otázok, ktoré si väčšina organizácií ešte systematicky nekladie. Kto v tejto chvíli potrebuje tento prístup, môže sa prihlásiť na čakaciu listinu. Nejde o čakaciu listinu na vágnu budúcnosť, ale na nástroj, ktorý sa ešte dokončuje, a my to radšej napíšeme takto pravdivo, než by sme ponúkali niečo, čo ešte nie je úplne hotové.
Ak je jasné, ktoré datové body majú zdroj a ktoré nie, sama od seba vyplynie ďalšia otázka: koľko z práce spojenej s kontrolou, sledovaním a dohľadávaním týchto zdrojov musí vlastne robiť človek a koľko môže prevziať systém. To je iná otázka, než na akú odpovedá táto stránka, ale je to logický ďalší krok. Pracovné skenovanie od FTE TO AI vypočíta pre každú úlohu, akú časť práce je možné prebrať pomocou AI, a poskytuje tak predstavu o tom, kde ľudia venujú čas práci, ktorá, keď sú dáta v poriadku, môže prebiehať väčšinou automatizovane.
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.