Obstaja trenutek, ki se skoraj vedno pojavi v pogovoru o podatkih o trajnosti: nekdo pokaže na preglednico. Preveč zavihkov, preveč ročnega dela, preveč priložnosti za napake. Zaključek je očiten: zamenjajte preglednico s sistemom in problem je rešen. Ta zaključek je večinoma potegnjen prehitro.
Preglednica je površina. Prikazuje številke, jih sešteva, jih povezuje med seboj. Kar ne dela, je pojasnjevanje, od kod izvira določena številka, kdo je zanjo odgovoren, ali še ustreza definiciji, ki je bila določena pred dvema letoma. Ta vprašanja niso bila zastavljena preglednici — nikoli niso bila nikjer zapisana. Preglednica dobi krivdo za nekaj, kar je šlo narobe že prej: pri zbiranju, pri prepisovanju, pri predpostavki, da je sodelavec vedel, katera številka je bila mišljena.
Zamenjajte preglednico s programsko opremo in ta vprašanja ostanejo neodgovorjena. Sistem potem prikaže lepše urejen pregled iste negotovosti. Poročilo je videti bolj profesionalno; osnovni podatki pa niso postali bolj zanesljivi. To je zanka: nakup orodja preden je jasno, kaj naj to orodje sploh uredi.
Navadno gre za tri stvari, ki so zrasle vsaka po svoje. Ni aktualnega pregleda, katere podatkovne točke organizacija potrebuje — ta pregled je bil nekoč pripravljen za staro poročevalsko standardo in ni bil posodobljen. Ni zapisane povezave od vira do številke v poročilu, zato nihče ne more z gotovostjo trditi, ali številka izvira iz enega sistema ali drugega, ali iz ocene, ki jo je nekdo vnesel, ker resnični podatki niso bili na voljo. In ni lastnika za posamezno podatkovno točko — oseba, ki dobavi številko, ni samodejno tudi tista, ki lahko pojasni, od kod izvira ali kakšna je njena kakovost.
Te tri stvari nimajo nič opraviti s preglednicami. Enak problem bi povzročile v kateremkoli sistemu. Preglednica jih le naredi bolj vidne, ker ni nobene plasti, ki bi zakrila nered.
Register podatkovnih točk s sledljivostjo od vira do poročila zapisuje, od kod izvira podatkovna točka, kdo je zanjo pristojen in katera pravila kakovosti veljajo zanjo. To je koristno, hkrati pa tudi omejeno. Register ne prikazuje vsebinske presoje, ali je številka pravilna — prikazuje, ali je pot do te številke sledljiva. Dve organizaciji z enakim registrom lahko kljub temu dosežeta različne rezultate glede kakovosti podatkov, ker ima ena organizacija vir, ki je sam po sebi nenatančen, druga pa ne. Register to razliko naredi vidno; ne odpravi je.
Pomembno je tudi, da vsaka podatkovna točka ne potrebuje enake ravni sledljivosti. Za nekatere številke zadošča enostaven, dobro dokumentiran vir; za druge je potrebna več podrobnosti, ker je med virom in poročilom več korakov. Katere podatkovne točke organizacija dejansko potrebuje, je odvisno od poročevalske obveznosti in panoge, kar je nekaj drugega kot predpostavka, da si vse zasluži enako pozornost. Koliko obstoječih podatkovnih točk že ima vir, se med organizacijami močno razlikuje — pri eni je to zapisano v povezavi z ERP sistemom, pri drugi v spominu enega samega zaposlenega.
Vzpostavitev registra in sledljivosti ni vprašanje vklopa sistema. Gre za preverjanje, tema za temo, kje nastane določena številka, kdo jo pregleda, preden doseže poročilo, in kaj se zgodi, ko te osebe ni več. To delo se razlikuje glede na temo: pri eni temi je vir že pripravljen, pri drugi ga je treba še poiskati ali rekonstruirati. Kdor se sprašuje, koliko časa to zahteva za posamezno temo, bo bolj realističen odgovor našel v oceni trajanja po temi kot v predstavitvi orodja, ki obljublja, da gre vse samodejno.
Ta pristop ne prinese poročila — to izdela drugo orodje na podlagi teh podatkov. Kar prinese, pa je struktura, ki ostane trdna tudi, ko se preglednica zamenja, tudi ko odide zaposleni, ki je vedel vse. Kaj to v praksi pomeni za tistega, ki bo register kasneje pregledoval, je opisano v kdo bo pregledoval vaš register podatkovnih točk, ko vas ne bo več, in kaj se spremeni, ko je sledljivost enkrat vzpostavljena, je opisano v posledicah enkrat vzpostavljene sledljivosti.
Preglednice niso problem, so pa prvi vidni simptom. Kdor zamenja preglednico, ne da bi prej vedel, katere podatkovne točke so resnično pomembne, kateri vir jim ustreza in kdo je zanje pristojen, samo premakne problem v dražji sistem. Kar ostane, je vprašanje, ki je temu delu predhodno: katere podatkovne točke so dejansko potrebne za poročevalsko obveznost, in ali del teh morda že obstaja nekje v organizaciji, brez da bi kdo to vedel, kot je opisano v kje podatkovna točka morda že obstaja.
To je delo, ki ga ljudje danes v veliki meri opravljajo ročno: iskanje virov, primerjanje definicij, poizvedovanje o lastništvu. Del tega iskanja je mogoče strukturirati in pospešiti z AI, del pa ne — prav to razliko preverja delovna analiza podjetja FTE TO AI. Delovna analiza za vsako nalogo izračuna, kateri del dela lahko prevzame AI, in tako ponuja realnejšo sliko kot predpostavka, da orodje v celoti reši problem.
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.