När hållbarhetsdata ligger utspridd över system, kalkylblad och lösa e-postmeddelanden är den första impulsen ofta: det finns säkert ett verktyg som löser detta. Den impulsen är förståelig. Ett verktyg känns som framsteg, medan att strukturera en process känns långsamt och administrativt. Ändå avgör ordningsföljden i vilken ni tar dessa två steg i stor utsträckning om anskaffningen av ett verktyg ger något resultat eller bara kostar pengar.
Ett verktyg bearbetar, visar och rapporterar data. Det bestämmer inte vilken data som finns, varifrån den kommer, vem som ansvarar för den och vilka kvalitetsregler som gäller för den. De frågorna hör till processen och kommer före verktyget. Om ingen har besvarat dem innan ett verktyg anskaffas måste verktyget improvisera svaret, eller värre, anta att svaret redan finns.
När ett verktyg placeras ovanpå en oorganiserad process uppstår ett specifikt mönster. Verktyget får data levererad som ingen längre vet exakt vilket system den kommer från, vem som har justerat siffrorna, eller vilken definition som har använts. Verktyget i sig fungerar utmärkt; problemet ligger i vad som matas in i det. Resultatet är en rapport som ser välskött ut, medan de underliggande siffrorna är precis lika opålitliga som före anskaffningen. Den som vill veta hur dyrt detta blir hittar en utredning i vad kostar ett verktyg ovanpå en oorganiserad process och i vad den felaktiga ordningsföljden mellan verktyg och process kostar. Båda beskriver var kostnaderna kommer från: inte från licensen, utan från att på nytt behöva utreda saker som redan en gång utretts, bara inte dokumenterats.
Att strukturera processen innebär: fastställa vilka datapunkter som behövs, var varje datapunkt uppstår, via vilka system och kalkylblad den löper till rapporten, vem som äger varje datapunkt och vilken regel som avgör om ett värde är trovärdigt. Det arbetet tar tid, men det ger något som är oberoende av vilket verktyg ni till slut väljer. Ett datapunktregister med spårbarhet (lineage) och ägarskap förblir användbart, även om ni byter programvaruleverantör. Ett verktyg utan det registret måste vid varje byte på nytt reda ut vad det tidigare verktyget uppenbarligen redan hade löst, medan detta i verkligheten aldrig dokumenterades.
Detta är också anledningen till att funktionella krav på ett verktyg inte kommer från en broschyr, utan från er egen process. Först när det är klart vilka datapunkter ni har, varifrån de kommer och vem som beslutar om dem, blir det synligt vilka krav ett verktyg verkligen måste uppfylla. Mer om detta finns i vilka funktionella krav som kommer från er egen process, och kostnadssidan av detta i vad det kostar om funktionella krav inte kommer från er process.
Att strukturera processen förhindrar inte att ni väljer fel verktyg, men det förhindrar att ni väljer ett verktyg baserat på en demo istället för baserat på vad er data faktiskt kräver. Att välja ett verktyg utan den grunden innebär att välja på känsla, på säljsamtal, på vad konkurrenter använder. Hur man gör detta på ett ordnat sätt finns utrett i hur ni väljer ett verktyg utan ånger efteråt, med baksidan i vad den felaktiga ordningsföljden mellan verktyg och process kostar i ånger.
En strukturerad process garanterar ingen perfekt rapport och ingen problemfri revision. Den ger dock något konkret: ett register där varje datapunkt kan spåras till sin källa, en utpekad ägare per datapunkt och kvalitetsregler som avtalats i förväg istället för uppfunna efteråt. Det är grunden på vilken ett verktyg kan göra meningsfullt arbete, istället för en grund som verktyget själv skulle ha behövt lägga.
Den scan som utreder detta finns som ett datapunktregister med source-to-report-spårbarhet per datapunkt, ägarskap och kvalitetsregler: datan under rapporten, inte rapporten själv. Detta verktyg är under uppbyggnad. Den som redan nu vill börja arbeta med detta kan anmäla sig till väntelistan; ingenting säljs som ännu inte finns.
Så snart processen står klar och det är tydligt vilka datapunkter som kommer varifrån och vem som ansvarar för dem, uppstår en följdfråga: hur mycket av det arbetet, såsom att skriva av källor, kontrollera kvalitetsregler eller sammanställa spårbarhet, kan överlåtas till AI och hur mycket kräver fortfarande en människa som bedömer och beslutar. FTE TO AI räknar ut detta per uppgift med en arbetsscan, som exakt anger vilken del av arbetet som kan tas över av AI och vilken del som inte kan det. För hållbarhetsdata är det ett logiskt nästa steg efter att processen har strukturerats: först veta vad som måste göras, sedan besluta vem eller vad som utför det.
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.