Kakor hitro podatki o trajnosti prihajajo iz več kot ene poslovne enote, se težava pojavi še preden register obstaja. Vsaka enota ima svoje sisteme, svoje preglednice, svoje definicije tega, kaj podatkovna točka pomeni. Register, ki tega ne uredi, bo isti podatek kmalu štel trikrat ali pa ga bo zgrešil povsem.
Register podatkovnih točk ni seznam poročevalskih tem, temveč register na ravni posamezne podatkovne točke: emisije obsega 2 lokacije A, število zaposlenih (FTE) z začasno pogodbo pri enoti B, poraba vode na lokaciji C. Za vsako podatkovno točko mora biti zapisano, kaj natančno meri, v kateri enoti mere, za katero obdobje in za katero entiteto. Brez teh štirih elementov podatkovne točke ni mogoče izsledljivo preveriti in torej ni mogoča kontrola.
Poleg tega register za vsako podatkovno točko vsebuje vir: sistem, datoteko ali osebo, od koder podatek izhaja. To ni vedno tako preprosto, kot se sliši. Pri več poslovnih enotah se redno zgodi, da je podatkovna točka izpolnjena, ne da bi kdorkoli lahko pokazal, od kod izhaja; kaj storite s podatkovno točko brez razpoznavnega vira je torej vprašanje, na katero mora register sam znati odgovoriti, ne nekaj, kar se razišče naknadno.
Skušnjava pri več poslovnih enotah je, da vsaka enota posebej pripravi svoj seznam, te sezname pa se kasneje združi. To ne deluje, ker enote redko uporabljajo enake definicije. Ena enota poroča porabo energije po lokaciji, druga po proizvodni liniji. Ena šteje zaposlene prek agencij v kadrovsko evidenco, druga ne. Kadar se te sezname združi, ne da bi prej uskladili definicije, nastanejo podvajanja, ki jih ni mogoče prepoznati kot podvajanja.
Vrstni red, ki deluje: najprej ugotoviti, katere podatkovne točke so za organizacijo kot celoto resnično pomembne, ne glede na to, katera enota jih dobavlja. To je vprašanje potrebe, ne razpoložljivosti — katere podatkovne točke resnično potrebujete je drugačno vprašanje kot to, katere podatkovne točke že nekje obstajajo v preglednici. Šele nato se za vsako podatkovno točko določi, katera enota, kateri sistem in katera oseba je vir. Tako nastane en register z eno definicijo za vsako podatkovno točko, v katerega več enot dobavlja vnose, ne da bi se podatkovna točka podvojila.
Prepoznavanje podvajanj je nato še vedno potrebno, saj tudi z dobrimi definicijami lahko dve enoti nezavedno zapišeta isto osnovno dejstvo pod drugim imenom. Kako to opazite — kako prepoznate podvojeno podatkovno točko med poslovnimi enotami — je preverjanje, ki se izvaja na samem registru, ne na poročilu, ki iz njega pozneje izhaja.
Pogosta napaka je dodeljevanje lastništva na ravni enote: enota A je odgovorna za vse podatke iz enote A. To deluje, dokler enote ostajajo pregledne, vendar pri več poslovnih enotah s prekrivajočimi se procesi — skupen nabavni oddelek, centralni vozni park — ta dodelitev hitro postane nejasna. Bolje je lastništvo po podatkovni točki: eno ime, ki lahko pojasni, od kod podatek izhaja, kakšna je enota mere in kdaj je bil nazadnje posodobljen. To ime ni nujno oseba, ki podatek vnese, temveč tista, ki pozna vir.
Koliko od obstoječih podatkovnih točk že ima tak razpoznaven vir, je običajno prvo vprašanje, ki se pojavi, ko se to sistematično preveri. Koliko od vaših podatkovnih točk ima vir je natanko vprašanje, na katero je treba odgovoriti posebej za vsako poslovno enoto, ker se odgovor med enotami lahko precej razlikuje.
Pri več poslovnih enotah je skušnjava čakati, da imajo vse enote enako globino, preden se register šteje za dokončanega. To ni realističen kriterij. Register je dokončan, ko je za vsako podatkovno točko jasno, kdo je lastnik, kaj je vir in katero pravilo kakovosti velja zanjo — tudi če je ta odgovor za nekatere podatkovne točke začasno „neznan vir, ukrep pri enoti X“. Nepopolnost, ki je vidna in dodeljena, je obvladljiva; nepopolnost, ki ostane skrita za izpolnjeno številko, ni. Kaj ta kriterij natančno pomeni, je razloženo pod kdaj je register dokončan pri več poslovnih enotah.
Koliko časa vzame priprava takega registra, je odvisno od števila poslovnih enot, števila sistemov po enoti in stopnje, do katere se definicije že ujemajo. Pri organizaciji z nekaj enotami in preglednimi viri je to bistveno manj dela kot pri organizaciji z desetimi ali več enotami na različnih ERP sistemih. Napotek, od kod to delo izhaja, je pri koliko časa traja, da se temo spravi v red.
Priprava in vzdrževanje registra podatkovnih točk za več poslovnih enot je sestavljena iz vrste razpoznavnih nalog: pridobivanje definicij, iskanje virov, dodeljevanje lastnikov, odkrivanje podvajanj. Del tega dela je dovolj ponovljiv, da ga je mogoče avtomatizirati, drug del zahteva presojo, ki mora ostati pri človeku. Delovna skenacija podjetja FTE TO AI za vsako nalogo izračuna, kateri del tega dela je mogoče prepustiti umetni inteligenci, tako da postane jasno, kje so človeške ure še potrebne in kje niso.
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.