Preglednica s podatki o porabi energije, potovanjih ali nabavi je redko končna postaja. Preden se številka znajde v trajnostnem poročilu, je bila prepisana, seštevana, pretvorjena, filtrirana in včasih ročno popravljena. Vsak korak je mesto, kjer se lahko podatek premakne glede na vir, in vsak korak, ki ni zabeležen, je korak, ki ga nihče ne more naknadno rekonstruirati.
Ustaljena pot od vira do poročila obsega nekaj prepoznavnih obdelav. Podatki se prevzamejo iz izvornega dokumenta, pogosto z ročnim kopiranjem. Nato sledi normalizacija: enote se uskladijo, zapisi prilagodijo, manjkajoče vrednosti dopolnijo ali ocenijo. Nato sledi agregacija, pri kateri se številke iz različnih lokacij, obdobij ali oddelkov združijo v eno vrednost. Vmes potekajo popravki: napačna vrstica se popravi, izstopajoča vrednost se odstrani, predpostavka se vnese v prazno polje. Na koncu te verige stoji številka, ki se pojavi v poročilu.
Problem ni v tem, da te obdelave potekajo. Normalizacija in agregacija sta potrebni, da postanejo podatki iz preglednice uporabni. Problem je, da so ti koraki po navadi v glavi enega zaposlenega ali kvečjemu v izmenjavi e-pošte, ki je nihče več ne najde.
Če je številka v poročilu vprašljiva, mora biti mogoče izsledit, od kod izvira in kaj se je z njo zgodilo. Brez te sledljivosti je vsako vprašanje o številki iskanje: kdo je popravil to vrstico, na kakšni podlagi, in ali je bila enaka obdelava uporabljena tudi leto prej. Pri normalizaciji gre na primer za vprašanja, kot so: kateri pretvorbeni faktor je bil uporabljen in ali se je ta faktor od takrat spremenil. Pri agregaciji gre za: kateri viri so bili sešteti in ali je bila kaka lokacija po nesreči šteta dvakrat ali izpuščena.
Preglednica brez zabeleženih obdelav lahko naslednje leto pri enakih izvornih podatkih vrne drugačno številko, preprosto ker normalizacijo opravi druga oseba ali popravek razlaga drugače. To ni prevara, temveč odsotnost zabeleženega procesa. Posledica je enaka: številka ni ponovljiva.
Nekatere organizacije menijo, da je dnevnik sprememb v preglednici zadosten. Dnevnik zabeleži, da se je nekaj spremenilo, ne pa zakaj, kdo je to storil v kakšni vlogi in na podlagi katerega pravila. Razlika med dnevnikom sprememb in revizijsko sledjo je prav v tem kontekstu: revizijska sled naredi obdelavo razložljivo, dnevnik zgolj zabeleži, da se je nekaj zgodilo.
Odsotnost orodja ni izgovor za opustitev sledljivosti podatkov. Tudi brez namenske programske opreme je mogoče za vsako podatkovno točko zabeležiti, iz katerega vira izhaja, katere obdelave so bile nanjo uporabljene in kdo je te obdelave izvedel. To je mogoče z ustaljeno strukturo ob sami preglednici: registrom, v katerem so vir, obdelava in odgovorna oseba zbrani na enem mestu. Kako to izgleda brez uporabe orodja, je opisano na strani o vzpostavitvi sledljivosti brez orodja.
Vsak korak obdelave mora imeti lastnika. Ne le končne podatkovne točke, temveč obdelave same: kdo je odločil, da se uporabi to pravilo normalizacije, in kdo lahko to pravilo spremeni. To lastništvo pogosto ni zabeleženo. Pri tem je treba razlikovati dve vprašanji: kdo je lastnik definicije podatkovne točke, torej kaj številka natančno pomeni, in kdo je lastnik procesa v ozadju, torej kdo je odgovoren za pot, po kateri je nastala. Brez zabeležitve teh dveh stvari obdelava ostane individualna navada, ne pa organizacijski proces.
Data Readiness Scan preslika te obdelave: katere korake med virom in poročilom potekajo, kdo jih izvaja in katera pravila stojijo v ozadju. To ni orodje za poročanje niti vprašalnik, temveč zapis procesa, ki predhaja številki.
Ko je enkrat jasno, katere obdelave potekajo med preglednico in poročilom, se odpre tudi pregled, katere od teh korakov so ponavljajoči in vodeni s pravili, in torej pridejo v poštev za drugačno ureditev. Delovni pregled podjetja FTE TO AI za vsako nalogo izračuna, kolikšen delež dela je mogoče prevzeti z AI, s čimer se navezuje prav na obdelave, opisane tukaj: normalizacija, agregacija in popravki so koraki, ki jih je mogoče, če so predhodno zabeleženi, presojati po tem vprašanju.
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.