Kennisbank

Kde sa ten istý dátový bod vyskytuje pri viacerých obchodných jednotkách

Organizácia s viacerými obchodnými jednotkami často počíta rovnaké údaje o udržateľnosti viackrát, bez toho, aby si to niekto všimol. Spotreba energie pobočky sa nachádza v Excel súbore facility manažéra, v reportovacom nástroji obchodnej jednotky a v agregačnej tabuľke skupiny. Tri miesta, tri možno odlišné čísla, a nikto, kto by s istotou vedel povedať, ktoré je správne.

Toto nie je výjimka. Je to normálny stav dát o udržateľnosti v organizácii, ktorá vyrástla po obchodných jednotkách, kde si každá časť vybudovala svoje vlastné systémy, definície a spreadsheety ešte skôr, než sa reportovanie stalo spoločnou témou.

Čo tu vyriešiže register dátových bodov

Register dátových bodov zaznamenáva pri každom dátovom bode: čo to je, odkiaľ pochádza, kto je jeho vlastníkom a aké pravidlá kvality sa na neho vzťahujú. Pri organizácii s viacerými obchodnými jednotkami to znamená, že nezaznamenávate len to, že existuje dátový bod „spotreba energie“, ale aj to, kde sa tento dátový bod zaznamenáva v každej obchodnej jednotke, v akom systéme, kým a s akou definíciou.

Hneď ako sa to postaví vedľa seba, stane sa viditeľné, či obchodné jednotky merajú to isté. Často sa ukáže, že jedna registruje spotrebu v kWh a druhá v prepočítanej hodnote CO2, alebo že rozsah pojmu „spotreba energie“ v jednej jednotke zahŕňa len elektrinu, kým v druhej aj plyn. Dátový bod sa volá rovnako, ale obsahovo nie je porovnateľný. Tento rozdiel nenájdete pri pohľade na report. Nájdete ho, keď zdroj, definíciu a vlastníka pri každej jednotke postavíte vedľa seba.

Ako sa takéto prekrytie dostane do registra

Register sa nevyplní sám. Niekto musí pri každej obchodnej jednotke zisťovať, aké dátové body sa zaznamenávajú, v akom systéme a na základe akého zdroja. Je to inventarizačná práca: pýtať sa vlastníka každého systému, vysledovať pôvod každého čísla až po pôvodný záznam a zaznamenať, čo nájdete, aj keď je to nejasné alebo nekonzistentné.

Spôsob, akým túto inventarizáciu štruktúrujete, určuje, či sa prekrytie stane viditeľným alebo zostane skryté. Prístup po obchodných jednotkách, oddelene od seba, vytvorí päť registrov, ktoré nemožno porovnať. Prístup po dátových bodoch, prierezovo cez všetky jednotky, vytvorí prehľad, ktorý potrebujete. Ako to nastaviť, je popísané v ako zostavíte register dátových bodov pri viacerých obchodných jednotkách. Ide o štruktúru, ktorá zdvojenie práve ukazuje, namiesto toho, aby samotná štruktúra to zdvojenie udržiavala.

Kedy môžete povedať, že je to v poriadku

Register dátových bodov nie je kompletný len tým, že existuje zoznam dátových bodov. Je kompletný, keď má každý dátový bod zdroj, ktorý sa dá dohľadať, vlastníka, ktorý prevezme zodpovednosť, a zaznamenanú definíciu, ktorú možno porovnať s ostatnými obchodnými jednotkami. Bez toho môžete prekrytie vidieť, ale nemôžete určiť, či je toto prekrytie problém, alebo vedomé rozhodnutie.

Otázka, koľko z vašich dátových bodov skutočne spĺňa túto podmienku, je v praxi často menšia, než sa dúfalo. Niektoré dátové body nemajú preukázateľný zdroj, len číslo, ktoré sa už roky preberá z predchádzajúceho reportu. Ako toto číslo zmapovať, sa dozviete v koľko z vašich dátových bodov má preukázateľný zdroj. A pre prípad, že narazíte na dátový bod, pri ktorom sa jednoducho nedá nájsť zdroj, ani po dopytovaní, je popísaný samostatný postup v čo robiť s dátovým bodom bez zdroja pri viacerých obchodných jednotkách.

Okamih, kedy je register „hotový“, nie je pevný bod v čase, ale stav pri každom dátovom bode. Niektoré dátové body sú rýchlo v poriadku, iné vyžadujú viacero kôl dopytovania a overovania. Čo to znamená pre vaše plánovanie, nájdete v kedy je register hotový pri viacerých obchodných jednotkách.

Rozpoznanie prekrytia nie je to isté ako jeho vyriešenie

Ak už raz vidíte, že tri obchodné jednotky zaznamenávajú ten istý dátový bod, vzniká ďalšia otázka: je to zdvojenie, ktoré môžete odstrániť, alebo sú to tri dátové body, ktoré majú náhodou rovnaký názov, ale iný rozsah? Toto rozlíšenie nie je vždy hneď zrejmé, a práve toto rozlíšenie je jadrom rozpoznania duplicitného dátového bodu pri viacerých obchodných jednotkách, čo je ďalej rozobraté v ako rozpoznáte duplicitný dátový bod pri viacerých obchodných jednotkách. Je to práca, ktorá sa opiera o presnosť: postaviť definíciu, rozsah a výpočtové pravidlo každého exempláru vedľa seba, skôr než uzavriete, že ide o ten istý dátový bod.

Po tom, ako register existuje

Mapovanie dátových bodov, zdrojov a vlastníctva vo viacerých obchodných jednotkách je opakujúca sa práca: nové reportovacie obdobia, nová regulácia a organizačné zmeny si vyžadujú opakovanie toho istého zisťovania. Časť tejto práce, ako je porovnávanie definícií vedľa seba alebo dohľadávanie zdroja v systéme, je natoľko repetitívna, že sa oplatí preskúmať, či môže časť z toho prevziať AI. FTE TO AI vypočíta pre každú úlohu, aká časť práce na to pripadá, s werkscan ako východiskovým bodom na to, aby ste si to pozreli pre vašu situáciu.