ICT sektor sa odlišuje od sektorov s továrňami, vozovým parkom alebo budovami. Softvérová firma nemá vysoké pece a väčšinou ani vlastnú budovu väčšieho významu. To robí tento sektor na prvý pohľad ľahkým z hľadiska emisií, ale dáta o udržateľnosti nezmizli — presunuli sa. Nenachádzajú sa vo vlastných aktívach, ale v dodávateľskom reťazci, v zmluvách s poskytovateľmi cloudových služieb a v zariadeniach, ktoré používajú zamestnanci. Kto sa v ICT sektore pozerá len na vlastnú kanceláriu, prichádza o väčšiu časť príbehu.
Pre mnohé ICT firmy sa ťažisko klimatického dopadu presunulo na výpočtovú kapacitu, ktorú nakupujú. Kto využíva AWS, Azure, Google Cloud alebo lokálneho poskytovateľa hostingu, v podstate nakupuje spotrebu energie, ktorá sa vyrába a vykazuje niekde inde. Dáta o tom sa zvyčajne nenachádzajú v interných systémoch, ale vo faktúrach, zmluvách o poskytovaní služieb a v správach o udržateľnosti, ktoré samotní poskytovatelia cloudu publikujú. Niektorí poskytovatelia uvádzajú emisné údaje na jednotlivého klienta alebo na jednotlivú pracovnú záťaž, iní len všeobecný priemer. Rozdiel medzi týmito dvoma prístupmi určuje, s akou presnosťou firma vie podložiť svoje vlastné cloudové emisie — a tento rozdiel často nepozná ten, kto zostavuje správu.
Druhé miesto, kde sa hromadia dáta o udržateľnosti, sú zariadenia: laptopy, servery, sieťové zariadenia, telefóny. Tieto dáta vznikajú vo viacerých momentoch životného cyklu. Pri nákupe má informácie o použití materiálu a emisiách z výroby dodávateľ, často v produktovom pase alebo environmentálnom vyhlásení, ktoré sa štandardne nevyžaduje. Počas používania generuje IT správa údaje o spotrebe energie dátových centier a serverových priestorov, niekedy v facilitných systémoch, niekedy v nástrojoch na správu IT aktív, ktoré nekomunikujú s financiami. Pri likvidácii vznikajú ďalšie dáta: percentá opätovného využitia, recyklačné certifikáty, zmluvy s prevádzkovateľmi spracovania elektronického odpadu. Tri fázy, tri druhy zdrojov a málokedy jedno miesto, kde sa spájajú.
Firmy, ktoré primárne dodávajú softvér alebo digitálne služby, majú ďalšiu komplikáciu: ich produkt samotný nemá fyzickú stopu, ale beží na infrastruktúre, ktorá ju má. Otázka, aká časť cloudových emisií sa má priradiť ktorému produktu alebo klientovi, si vyžaduje metódy alokácie, ktoré ešte často nie sú stanovené. Kto o tom podáva správu, musí najprv určiť, ktorý dátový bod tvorí základ — výpočtový výkon, úložisko, dátový prenos — skôr než sa dá čokoľvek merať. Ide o metodologickú voľbu, ktorá stojí mimo správy, ale predchádza jej.
Pretože sektor je náročný na pracovnú silu a má relatívne málo fyzických aktív, personálne položky často vážia viac než v priemyselných sektoroch: dochádzanie, práca z domu, pracovné cesty, energia kancelárskych budov, ktoré sa niekedy delia s inými nájomcami. Tieto dáta sú rozptýlené medzi HR systémami, platformami na rezerváciu ciest, facilitnými poskytovateľmi a niekedy v tabuľkách, ktoré si vedie jednotlivý zamestnanec. Objem na jednu položku je malý, ale počet zdrojov veľký, a to robí konsolidáciu časovo náročnejšou, než by sa dalo podľa rozsahu očakávať.
V sektoroch ako stavebníctvo alebo sektor nehnuteľností sú dáta často koncentrované okolo obmedzeného počtu fyzických lokalít alebo projektov. V ICT sektore platí opak: dáta sú tenko rozptýlené medzi mnohými malými, digitálnymi a zmluvnými zdrojmi. To si vyžaduje iný prístup pri zostavovaní registra dátových bodov — nezačínať pri budovách alebo strojoch, ale pri zmluvách, systémoch a otázke, kto v organizácii spravuje ktorú časť reťazca.
Aj v rámci ICT firmy s viacerými obchodnými jednotkami — napríklad samostatnou cloudovou, konzultačnou a softvérovou vetvou — sa vracia rovnaká otázka: aké dátové body skutočne potrebujete pri viacerých obchodných jednotkách a kde v organizácii daný dátový bod už existuje. Pred opätovným vyžiadaním údajov o spotrebe cloudu alebo inventári hardvéru sa oplatí overiť, či sa tento údaj už niekde sleduje, napríklad prostredníctvom kde už existuje dátový bod pri viacerých obchodných jednotkách. To zabráni tomu, aby si každá jednotka vytvárala vlastnú, mierne odlišnú verziu toho istého čísla.
Pri rozdrobených dátach je lákavé najprv obstarať nástroj, ktorý všetko usporiada do prehľadu. Nástroj nasadený na neusporiadaný proces však prinesie skôr úhľadnejšie vyzerajúcu správu o číslach, ktoré v podstate ešte nie sú správne. Najprv si ujasniť, odkiaľ pochádza každý dátový bod, kto je za neho zodpovedný a aké kvalitatívne pravidlá sa naň vzťahujú, je krok, ktorý predchádza výberu systémov, nie nasleduje po ňom.
Hneď ako je jasné, aké dátové body existujú, odkiaľ pochádzajú a kto ich správcuje, vzniká aj prehľad o tom, koľko manuálnej práce sa okolo nich ešte odohráva: prepisovanie, kontrola, zisťovanie u kolegu. Práve to je druh práce, pri ktorom FTE TO AI pomocou pracovnej analýzy na úrovni jednotlivých úloh vypočíta, akú časť môže prevziať AI, ako doplnok k prehľadu, ktorý už poskytuje register dátových bodov.
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.