Trgovina na drobno ima lastnost, ki njene podatke o trajnosti dela zahtevnejše kot pri podjetju z eno samo proizvodno lokacijo: največji del vpliva ne nastaja v lastnih stavbah, temveč pri drugih. Trgovec prodaja izdelke, izdelane drugje, prevažane s strani strank, ki niso v njegovi zaposlitvi, in pakirane v materiale, ki jih izberejo dobavitelji. Lastne trgovine in distribucijski centri prispevajo le del celotne slike. Preostanek se nahaja v verigi dobaviteljev, logističnih ponudnikov in včasih tudi njihovih lastnih podizvajalcev. Kdor išče podatke o trajnosti neke trgovske organizacije, torej v veliki meri išče podatke, ki jih ni izmerila lastna organizacija.
Najbolj dostopen del podatkov spada k lastnemu nepremičninskemu odtisu: poraba energije v trgovinah, distribucijskih centrih in pisarnah, ki jo je pogosto mogoče najti v računih energetskih ponudnikov ali v sistemih za upravljanje stavb. Pri verigi s številnimi poslovalnicami to hitro postane zbirka ločenih pogodb, odčitkov števcev in računov po lokaciji, ki jih upravljajo različni regionalni vodje ali ekipa za upravljanje objektov. Podatki obstajajo, vendar so razdrobljeni na tako veliko lokacij, da jih nihče samodejno ne poveže v celoto.
Podatki o prevozu — poraba goriva lastnega voznega parka, a predvsem najetih prevoznikov — v veliki meri ležijo zunaj organizacije. Trgovec, ki oddaja prevoz v zunanje izvajanje, prejema račune in včasih poročila prevoznika, redko pa v obliki, ki ustreza lastnim potrebam poročanja. Te podatke je treba pridobiti, prevesti in povezati z notranjimi obsegi, kar dodaja ročni korak, ki se zlahka izgubi med nabavo, logistiko in trajnostjo.
Največji del podnebnega vpliva trgovca se praviloma nahaja v proizvodnji prodanega blaga, daleč pred lastnimi vrati. Ti podatki, če so sploh na voljo, prihajajo od dobaviteljev, ki uporabljajo različne metode merjenja, ali prek splošnih panožnih povprečij, ki jih je nekoč poiskala nabava ali oddelek za trajnost. Pri asortimentu s številnimi različnimi izdelki in dobavitelji nastane preglednica s podatki različne kakovosti: nekatere številke so izmerjene, druge ocenjene, tretje pa povzete iz starega poročila. Nihče v organizaciji nima popolnega pregleda, od kod prihaja katera številka.
Podatke o embalaži — teža, material, možnost recikliranja — pogosto zapisuje nabava ali strokovnjaki za embalažo, po kategoriji izdelka ali pogodbi z dobaviteljem. Podatki o odpadkih iz trgovin in distribucijskih centrov prihajajo od izvajalcev ravnanja z odpadki, z lastnimi oblikami poročanja in merskimi enotami. Oba tokova redko pristaneta v istem sistemu kot podatki o energiji ali prevozu, zato mora kdor želi popolno slike, obiskati več oddelkov, da zbere kose sestavljanke.
Poleg podnebnih podatkov trajnostno poročanje zahteva tudi socialne kazalnike: fluktuacijo osebja, raznolikost, delovne pogoje v verigi. Za lastno organizacijo to običajno leži pri HR, v sistemih, ki niso bili zasnovani z mislijo na trajnostno poročanje. Za verigo — delovne razmere pri dobaviteljih — so podatki pogosto še redkejši in odvisni od revizij ali certifikacij, ki se ne izvajajo vsako leto na enak način.
Rdeča nit v trgovini na drobno je, da podatki redko nastanejo na enem mestu in se skoraj nikoli ne upravljajo na enem mestu. Za vsako podatkovno točko je relevantno vprašanje: ali to izvira iz lastnega sistema ali od tretje stranke, kdo jo je posredoval, kako je bila merjena in kdaj je bila nazadnje posodobljena. Brez registra, ki odgovarja na ta vprašanja, podatki pod poročilom ostajajo zbirka ločenih datotek, katerih izvora nihče ne more z gotovostjo določiti. Prav na ta register je usmerjen Data Readiness Scan: ne poročilo samo, temveč sledljivost izvora za vsako podatkovno točko, lastništvo in pravila kakovosti, ki določajo, ali je številka vzdržna.
Opisan izziv se v podobni obliki pojavlja tudi v drugih sektorjih, čeprav z drugimi poudarki. Pri gostinskem podjetju je poudarek na tokovih hrane in porabi energije po poslovalnici, pri IT podjetju na podatkovnih centrih in rabi opreme, pri nepremičninskem podjetju pa na energetski učinkovitosti stavb skozi celotno življenjsko dobo. V vsakem od teh sektorjev velja isto temeljno vprašanje: kje nastane številka in kdo lahko zanjo odgovarja.
Data Readiness Scan podjetja csrdready.net je trenutno v izdelavi. Kdor že zdaj želi sodelovati pri razmisleku, kako naj bi izgledal register podatkovnih točk za organizacijo s številnimi poslovalnicami in dolgo verigo dobaviteljev, se lahko prijavi na čakalno listo. Trenutno se nič ne prodaja, le rezervira se mesto za trenutek, ko bo orodje na voljo.
Ko bo pregled podatkovnih točk, virov in lastnikov začel biti urejen, se pojavi naslednje vprašanje: kateri del zbiranja, preverjanja in posodabljanja teh podatkov je ročno delo, in kateri del je mogoče opraviti s podporo AI. FTE TO AI za to ponuja delovni sken, ki za posamezno nalogo izračuna, kateri del dela je mogoče prevzeti — dopolnitev, ki je smiselna šele, ko je jasno, katere naloge sploh obstajajo in od kod izvirajo.
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.