Maloobchod má vlastnosť, ktorá jeho dáta o udržateľnosti komplikuje viac než pri podniku s jedinou výrobnou lokalitou: najväčšia časť dopadu nevzniká vo vlastných budovách, ale u iných. Retailer predáva produkty, ktoré boli vyrobené inde, prepravené stranami, ktoré nie sú v jeho zamestnaní, a zabalené do materiálov, ktoré vybrali dodávatelia. Vlastné predajne a distribučné centrá poskytujú len časť celkového obrazu. Zvyšok sa nachádza v reťazi dodávateľov, poskytovateľov logistiky a niekedy aj ich vlastných subdodávateľov. Kto hľadá dáta o udržateľnosti retailovej organizácie, hľadá teda vo veľkej miere dáta, ktoré nezmerala vlastná organizácia.
Najľahšie dostupná časť dát patrí k vlastnej nehnuteľnostnej stope: spotreba energie predajní, distribučných centier a kancelárií, často dohľadateľná vo faktúrach dodávateľov energie alebo v systémoch správy budov. Pri sieti s mnohými pobočkami sa z toho rýchlo stane súbor jednotlivých zmlúv, stavov meračov a faktúr za lokalitu, ktoré vedú rôzni regionálni manažéri alebo facility tím. Dáta existujú, ale sú rozptýlené po toľkých lokalitách, že ich nikto automaticky neskladá do jedného celku.
Dáta o preprave — spotreba palivo vlastných vozových parkov, ale predovšetkým najatých prepravcov — sa vo veľkej miere nachádzajú mimo organizácie. Retailer, ktorý si prepravu objednáva externe, dostáva faktúry a niekedy reporty od prepravcu, ale málokedy vo formáte, ktorý zodpovedá vlastnej potrebe reportovania. Tieto dáta treba vyžiadať, preložiť a spojiť s vnútornými objemami, čo predstavuje manuálny krok, ktorý sa ľahko stratí medzi nákupom, logistikou a udržateľnosťou.
Najväčšia časť klimatického dopadu retailera sa zvyčajne nachádza vo výrobe predávaného tovaru, ďaleko pred vlastnými dverami. Tieto dáta, pokiaľ sú vôbec dostupné, pochádzajú od dodávateľov, ktorí sami používajú rôznorodé metódy merania, alebo z generických priemerov odvetvia, ktoré si nákup alebo oddelenie udržateľnosti kedysi vyhľadalo. Pri sortimente s mnohými rôznymi produktmi a dodávateľmi vzniká tabuľka s dátami rôznej kvality: niektoré čísla sú namerané, iné odhadnuté, ďalšie prevzaté zo staršej správy. Nikto v organizácii nemá úplný prehľad o tom, odkiaľ ktoré číslo pochádza.
Dáta o obaloch — hmotnosť, materiál, recyklovateľnosť — zvyčajne zaznamenáva nákup alebo špecialisti na obaly, podľa kategórie produktu alebo zmluvy s dodávateľom. Dáta o odpade z predajní a distribučných centier pochádzajú opäť od spracovateľov odpadu, s vlastnými formami reportovania a mernými jednotkami. Oba toky málokedy skončia v tom istom systéme ako dáta o energii alebo preprave, takže kto chce úplný obraz, musí prejsť viacero oddelení, aby zozbieral kúsky skladačky.
Okrem klimatických dát si reportovanie o udržateľnosti vyžaduje aj sociálne indikátory: fluktuáciu zamestnancov, diverzitu, pracovné podmienky v reťazi. Pre vlastnú organizáciu tieto dáta zvyčajne vedie HR, v systémoch, ktoré nie sú zostavené s ohľadom na reportovanie udržateľnosti. Pre reťaz — pracovné podmienky u dodávateľov — sú dáta často ešte vzácnejšie a závislé od auditov alebo certifikácií, ktoré sa nevykonávajú každý rok rovnakým spôsobom.
Spoločným menovateľom v maloobchode je, že dáta málokedy vznikajú na jednom mieste a takmer nikdy sa na jednom mieste ani nesprávajú. Pri každom dátovom bode je relevantná otázka: pochádza to z vlastného systému alebo od tretej strany, kto to dodal, ako sa to merilo a kedy to bolo naposledy aktualizované. Bez registra, ktorý na tieto otázky odpovedá, zostávajú dáta pod správou súborom jednotlivých dokumentov, ktorých pôvod nikto nedokáže s istotou určiť. Presne na tento register je zameraný Data Readiness Scan: nie samotná správa, ale lineage jednotlivých dátových bodov, vlastníctvo a kvalitatívne pravidlá, ktoré určujú, či je číslo udržateľné.
Výzva, ktorá je tu popísaná, sa v porovnateľnej forme opakuje aj v iných sektoroch, hoci s inými ťažiskami. Pri hotelovom a reštauračnom podniku je dôraz na potravinových tokoch a spotrebe energie na pobočku, pri ICT podniku na dátových centrách a využívaní zariadení, a pri podniku v oblasti nehnuteľností na energetickej výkonnosti budov počas celej ich životnosti. V každom z týchto sektorov platí rovnaká základná otázka: kde číslo vzniká a kto za neho môže zodpovedať.
Data Readiness Scan od csrdready.net sa momentálne vyvíja. Kto chce už teraz premýšľať o tom, ako by mal vypadať register dátových bodov pre organizáciu s mnohými pobočkami a dlhým dodávateľským reťazcom, môže sa prihlásiť na čakaciu listinu. V súčasnosti sa nič nepredáva, len sa rezervuje miesto na chvíľu, keď nástroj bude k dispozícii.
Keď prehľad dátových bodov, zdrojov a vlastníkov začne byť usporiadaný, vznikne nasledujúca otázka: ktorá časť zberu, kontroly a aktualizácie týchto dát je manuálna práca a ktorú časť možno vykonávať s podporou AI. FTE TO AI na to ponúka pracovný scan, ktorý pre každú úlohu vypočíta, akú časť práce je možné prevziať – doplnok, ktorý má zmysel až po tom, čo je jasné, aké úlohy presne existujú a odkiaľ pochádzajú.
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.