Podatkovna točka, kot so emisije obsega 1 ali bolniška odsotnost, je zapisana v okviru poročanja z imenom in definicijo. Kar ni zapisano: kdo v organizaciji določa, kaj ta definicija pomeni v praksi, kdo dobavi izvorno vrednost in kdo je odgovoren, če se vrednost med entitetami ne ujema. Pri eni entiteti je to pogosto še mogoče rekonstruirati iz navade. Pri več entitetah, vsaka s svojim računovodstvom, svojimi sistemi in včasih lastno razlago tega, kaj je zaposleni ali tona CO2, pa lastništvo postane vprašanje, na katerega mora nekdo aktivno odgovoriti.
Lastništvo podatkovne točke ni enako vprašanju lastništva procesa ali kontrole. Gre konkretno za to: kdo določa, kaj podatkovna točka pomeni, kateri izvorni sistemi štejejo in katero računsko pravilo velja, če sta dve entiteti uporabili drugačen pristop. Ta razlika je pomembna, saj sta proces okoli tega in nadzor nad njim lahko pri nekom drugem kot sama definicija. Kaj ta razlika pomeni v praksi, je opisano na kdo je lastnik procesa, ki je pod tem v skupini z več entitetami in na kdo je lastnik kontrole v skupini z več entitetami.
Podatkovna točka brez določenega lastnika v praksi dobi lastnika po naključju: to je oseba, ki je nazadnje posredovala številko, ali oseba, ki je prejela vprašanje s strani konsolidacije. Ta oseba običajno ni tista, ki lahko presodi, ali je definicija pravilna za vse entitete, in pogosto tudi ni pooblaščena za popravek odstopajočega pristopa pri hčerinski družbi.
V skupini z več entitetami problem običajno ne nastane pri definiciji na ravni skupine, temveč pri njenem prevajanju v lokalne vire. Entiteta A meri porabo energije prek računov ponudnika energije, entiteta B prek sistema za upravljanje stavb, entiteta C jo ocenjuje na podlagi kvadratnih metrov. Vse tri rezultat imenujejo "poraba energije" pod isto podatkovno točko, vendar se izvor, natančnost in predpostavke razlikujejo. Brez določenega lastnika, ki lahko te razlike opazi in presodi, ta informacija ob konsolidaciji izgine: številke se seštejejo, izvor pa se izgubi.
Vprašanje, katera vrednost za podatkovno točko je pravzaprav veljavna — kateri vir, katera enota, kakšen razpon — sodi k lastniku podatkovne točke, ne k tistemu, ki po naključju sestavlja poročilo. Kaj pomeni veljavna vrednost in kako jo določite za posamezno podatkovno točko, je pojasnjeno na kaj je veljavna vrednost.
Če nihče ni lastnik podatkovne točke, se zgodi nekaj stvari, ki se pokažejo šele pozno. Na vprašanja o definiciji odgovori tisti, ki je v tistem trenutku dosegljiv, ne tisti, ki ima najboljši odgovor. Odstopanja med entitetami ostanejo neopažena, ker nihče nima naloge, da jih primerja. Ob nadzoru ali reviziji pa ni kontaktne osebe, ki bi lahko pojasnila, zakaj je vrednost takšna, kot je — le zbirka preglednic in spomin tistega, ki jih je izpolnil.
Ta vzorec se pogosto ne ponovi le pri eni podatkovni točki, temveč pri velikem delu registra podatkovnih točk hkrati, preprosto zato, ker lastništvo ob uvedbi okvira poročanja nikoli ni bilo urejeno kot ločena tema. Pristop za strukturirano reševanje tega — še preden se rešuje pri posamezni podatkovni točki — je opisan na kaj storite, če nihče ni lastnik v skupini z več entitetami.
Zapis imena ob podatkovni točki je prvi korak, ne rešitev. Lastništvo ima vrednost le, če lastnik prejme tudi signal, ko vrednost odstopa od tega, kar je pričakovano — skok med dvema obdobjema, vrednost zunaj običajnega razpona za to entiteto, manjkajoč vnos ob roku. Brez takšnega signala lastništvo ostane administrativno dejstvo, ki ga nihče aktivno ne uporablja. Kako določite odstopanje, ki je dejansko vredno opozorila, je pojasnjeno na kako nastavite signalno odstopanje.
Določitev lastnika podatkovne točke je organizacijska odločitev, ne tehnična. Zahteva jasnost o tem, kdo znotraj vsake entitete pozna izvorno vrednost, kdo na ravni skupine upravlja definicijo in kdo je pooblaščen za popravek odstopanja, preden to doseže poročilo. To je natanko domena Data Readiness Scan: register podatkovnih točk z lastništvom, izvorom in pravili kakovosti za posamezno podatkovno točko, ločeno od vprašanja, kako bo poročilo pozneje izgledalo. Skener je v razvoju; kdor želi začeti s tem, se lahko prijavi na čakalno listo.
Dodeljevanje lastništva, usklajevanje definicij med entitetami in signaliziranje odstopanj je delo, ki se zdaj pogosto opravlja ročno, po e-pošti in v preglednicah. Del teh nalog — primerjava izvornih vrednosti, odkrivanje razlik v definicijah, spremljanje signalnih odstopanj — je primeren za podporo AI, drug del pa ni. Delovni sken podjetja FTE TO AI za vsako nalogo izračuna, kolikšen del tega dela je mogoče prevzeti, tako da je jasno, kje avtomatizacija pomaga in kje presoja ostaja pri človeku.
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.