Kennisbank

Katere podatkovne točke resnično potrebujete pri več poslovnih enotah

Pri več poslovnih enotah pogosto nastane vprašanje, na katerega nihče ne zna natančno odgovoriti: katere podatkovne točke so pravzaprav potrebne, in katere se zbirajo, ker so bile tudi lansko leto že zahtevane. Brez registra vprašalnik raste vzporedno s strahom, da bi kaj spregledali. Z registrom postane vidno, kaj vsaka enota dejansko posreduje, od kod to izvira in ali je odgovor na vprašanje ista podatkovna točka kot pri sosednji enoti.

Kaj register podatkovnih točk zajema

Register podatkovnih točk ni poročevalska predloga in ni vprašalnik. Gre za seznam podatkovnih točk, pri čemer je za vsako navedeno: definicija, enota, vir, lastnik in pravilo kakovosti, ki mu mora ustrezati. Za organizacijo z več poslovnimi enotami to pomeni, da je vsako podatkovno točko mogoče izsledljivo povezati s konkretnim mestom v konkretnem sistemu, pri konkretni odgovorni osebi. Ne 'emisije obsega 2 na enoto', ampak 'poraba kWh iz računa X, vnesena od Y, izsledljiva do Z'.

Na vprašanje, katere podatkovne točke so resnično potrebne, ni mogoče odgovoriti v enem koraku. To izhaja iz kombiniranja tega, kar že obstaja. Pregled tega, kje podatkovna točka že obstaja pri več poslovnih enotah pokaže, kateri del vprašanja že odgovarjajo obstoječi sistemi in kateri del še leži razpršen po preglednicah ali se sploh ne zapisuje. Šele ko je ta slika jasna, postane razvidno, katere podatkovne točke je dejansko treba zahtevati in katere so postale odveč.

Kako se register vzpostavi

Vzpostavitev registra se ne začne pri sistemu, temveč pri seznamu vprašanj: katere podatkovne točke se zdaj uporabljajo, kdo jih uporablja in na podlagi katerega vira. To je organizacijska vaja, ne tehnična. Postopni pristop k vzpostavitvi registra podatkovnih točk pri več poslovnih enotah opisuje, kako ta popis običajno poteka: po enoti, po podatkovni točki, z virom in lastnikom ob strani.

Med tem popisom se pojavita dva ponavljajoča se problema. Prvi je podatkovna točka brez jasnega vira: številka, ki se že leta posreduje, vendar nihče več ne zna pokazati, od kod izvira. Pristop za podatkovno točko brez ugotovljivega vira pri več poslovnih enotah obravnava, kaj je treba storiti v tem primeru: podatkovne točke ne prevzeti kar tako, temveč najprej rekonstruirati vir ali podatkovno točko označiti kot nezanesljivo, dokler to ni mogoče.

Drugi problem je podvojena podatkovna točka: dve poslovni enoti, ki pod drugimi imeni in v drugih enotah posredujeta isti osnovni podatek. Način za prepoznavanje podvojene podatkovne točke pri več poslovnih enotah pomaga to narediti vidno, tako da register ne zapisuje dvakrat iste resničnosti pod dvema oznakama.

Kdaj je podatkovna točka pravilna

Podatkovna točka v registru je popolna šele, ko so ugotovljene štiri stvari: definicija je nedvoumna, vir je ugotovljiv, lastnik je znan in obstaja pravilo kakovosti, ki določa, kdaj velja vrednost za veljavno. Če manjka ena od teh štirih, podatkovna točka še ni dokončana, ne glede na to, kolikokrat je bila že posredovana.

Enako velja za vprašanje, ali je register kot celota dokončan. Register ni popoln zato, ker vsebuje dolg seznam podatkovnih točk, temveč zato, ker je vsaka podatkovna točka na tem seznamu izsledljiva in ker vsaka enota ve, kateri del seznama velja zanjo. Preizkus za to, kdaj je register dokončan pri več poslovnih enotah opisuje to mejo: ne popolnost po številu, temveč popolnost po izsledljivosti.

Uporaben kazalnik pri tem je preprosto, koliko podatkovnih točk že ima vir. Meritev tega, koliko vaših podatkovnih točk ima vir daje prvo sliko o tem, kako daleč je organizacija dejansko prišla, ne glede na to, kako je videti poročilo ali vprašalnik letos.

Pasti orodja vnaprej

Skušnjava je najprej nabaviti programsko opremo, ki zbira, validira in poroča o podatkovnih točkah. Ta vrstni red deluje nasprotno, kadar temeljni proces še ni organiziran: orodje nad neurejenim zbiranjem podatkov ustvarja urejenejša poročila o številkah, ki so še vedno neizsledljive. Register — kdo kaj posreduje, iz katerega vira, po katerem pravilu — mora biti vzpostavljen najprej. Šele takrat ima orodje kaj zanesljivega, na čemer lahko deluje.

Naslednje vprašanje: kaj je mogoče avtomatizirati

Ko je register vzpostavljen in je za vsako podatkovno točko jasno, kdo jo posreduje, iz katerega vira in po katerem pravilu, postane relevantno drugo vprašanje: kateri del tega procesa posredovanja še zahteva človeško delo, in kateri del je dovolj ponavljajoč, da se lahko prepusti sistemu. Delovna analiza podjetja FTE TO AI za vsako nalogo izračuna, kateri del dela je mogoče prevzeti z AI, in lahko na podlagi registra za vsako podatkovno točko pokaže, kje ročni vnos, preverjanje ali predaja prepušča mesto avtomatiziranemu koraku.