Kennisbank

Kjer se ista podatkovna točka pojavlja pri več poslovnih enotah

Organizacija z več poslovnimi enotami pogosto šteje iste podatke o trajnosti večkrat, brez da bi to kdo opazil. Poraba energije v neki lokaciji je zapisana v Excel-datoteki upravitelja objekta, v orodju za poročanje poslovne enote in v agregacijski tabeli skupine. Tri mesta, tri morebiti različne številke, in nihče, ki bi lahko z gotovostjo povedal, katera je pravilna.

To ni izjema. To je normalno stanje podatkov o trajnosti v organizaciji, ki je rasla po poslovnih enotah, kjer je vsak del zgradil svoje lastne sisteme, definicije in preglednice, še preden je poročanje postalo skupna tema.

Kaj tukaj rešuje register podatkovnih točk

Register podatkovnih točk za vsako podatkovno točko zapiše: kaj je, od kod prihaja, kdo je lastnik in katera pravila kakovosti veljajo zanjo. Pri organizaciji z več poslovnimi enotami to pomeni, da ne zapišete le, da obstaja podatkovna točka "poraba energije", ampak tudi, kje se ta podatkovna točka zapisuje po posamezni poslovni enoti, v katerem sistemu, kdo jo zapisuje in s katero definicijo.

Brž ko je to postavljeno drug ob drugem, postane vidno, ali poslovne enote merijo isto stvar. Pogosto se izkaže, da ena enota beleži porabo v kWh, druga pa v preračunani vrednosti CO2, ali da obseg "porabe energije" pri eni enoti vključuje le elektriko, pri drugi pa tudi plin. Podatkovna točka se imenuje enako, vendar vsebinsko ni primerljiva. Te razlike ne najdete, če pogledate poročilo. Najdete jo, ko postavite vir, definicijo in lastnika po posamezni enoti drug ob drugega.

Kako takšno prekrivanje pride v register

Register se ne polni sam od sebe. Nekdo mora za vsako poslovno enoto povprašati, katere podatkovne točke se zapisujejo, v katerem sistemu in na podlagi katerega vira. To je delo popisovanja: povpraševanje pri lastniku vsakega sistema, sledenje izvoru vsake številke nazaj do izvirnega zapisa, in zapisovanje tega, kar naletite, tudi če je nejasno ali neskladno.

Način, kako to popisovanje strukturirate, določa, ali prekrivanje postane vidno ali ostane skrito. Pristop po poslovnih enotah, obravnavanih ločeno drug od drugega, prinese pet registrov, ki jih ni mogoče primerjati. Pristop po podatkovni točki, ki gre skozi vse enote, prinese pregled, ki ga potrebujete. Kako to postaviti, je opisano v kako pripravite register podatkovnih točk pri več poslovnih enotah. Gre za strukturo, ki dvojnost pravzaprav pokaže, namesto da bi ta struktura sama ohranjala dvojnost.

Kdaj lahko rečete, da je pravilno

Register podatkovnih točk ni popoln, brž ko je na njem seznam podatkovnih točk. Popoln je, ko ima vsaka podatkovna točka vir, ki ga je mogoče izsledi, lastnika, ki prevzame odgovornost, in zapisano definicijo, ki jo je mogoče primerjati z drugimi poslovnimi enotami. Brez tega lahko prekrivanje vidite, vendar ne morete ugotoviti, ali je to prekrivanje težava ali zavestna odločitev.

Vprašanje, koliko vaših podatkovnih točk dejansko izpolnjuje ta pogoj, je v praksi pogosto manjše, kot bi si želeli. Nekatere podatkovne točke nimajo izsledljivega vira, le številko, ki se že leta prevzema iz prejšnjega poročila. Kako to število ugotovite, preberite pri koliko vaših podatkovnih točk ima izsledljiv vir. In za primer, ko naletite na podatkovno točko, za katero preprosto ni mogoče najti vira, tudi po povpraševanju ne, je opisan poseben pristop v kaj storite s podatkovno točko brez vira pri več poslovnih enotah.

Trenutek, ko je register "dokončan", ni fiksna točka v času, ampak status posamezne podatkovne točke. Nekatere podatkovne točke so hitro urejene, druge zahtevajo več krogov povpraševanja in preverjanja. Kaj to pomeni za vaše načrtovanje, preberite pri kdaj je register dokončan pri več poslovnih enotah.

Prepoznati prekrivanje ni enako kot rešiti prekrivanje

Brž ko opazite, da tri poslovne enote zapisujejo isto podatkovno točko, se pojavi naslednje vprašanje: je to dvojnost, ki jo lahko odpravite, ali gre za tri podatkovne točke, ki po naključju imajo isto ime, a drug obseg? To razlikovanje ni vedno takoj mogoče narediti, in prav to razlikovanje je osrednje pri prepoznavanju dvojne podatkovne točke pri več poslovnih enotah, kar je nadalje obdelano v kako prepoznate dvojno podatkovno točko pri več poslovnih enotah. To je delo, ki temelji na natančnosti: postaviti definicijo, obseg in pravilo izračuna vsakega primera drug ob drugega, preden sklenete, da gre za isto podatkovno točko.

Ko register obstaja

Popisovanje podatkovnih točk, virov in lastništva prek več poslovnih enot je ponavljajoče se delo: nova obdobja poročanja, nova zakonodaja in organizacijske spremembe zahtevajo ponovitev istega povpraševanja. Del tega dela, kot je postavljanje definicij drug ob drugega ali iskanje vira v sistemu, je dovolj repetitiven, da je vredno raziskati, ali lahko AI prevzame del tega. FTE TO AI za vsako nalogo izračuna, kateri del dela pride v poštev za to, s werkscan kot izhodiščem, da si to pogledate za vašo situacijo.