维多利亚老品牌vic3308

近年来
，全球数字经济蓬勃生长
，数字经济在我国经济中的占比越来越高。随着数字化转型速度加速
，企业内部IT系统越来越多
，其数据量获得爆炸性增长。凭据国家网信办宣布的《数字中国生长报告（2021年）》显示
，2017年到2021年
，我国数据产量从2.3ZB增长至6.6ZB
，全球占比9.9%
，位居世界第二。

在企业积极推进数字化转型的同时
，其数据治理方面保存的问题也日益突出。在企业的众大都据资产中
，人力资源数据作为与人关联的最基础的数据
，其准确性和规范性直接影响企颐魅整体的数据治理事情。在缺乏对人力资源数据有效治理的情况下
，无法实现企业对人才选拔任用数据信息的有效支撑
，导致许多企业人力资源数字化转型仅仅停留在功效层面
，基础无法助力企业推动数据驱动的人力资源治理。

企业的数字化生长水平越高
，关于数据统一治理、信息共享、业务协同的需求也会更为迫切。然而现实是
，企业饱受组织人员信息禁绝确、更新不实时等问题的困扰
，难以对人力资源进行统筹管控。凭据中智咨询的《企业人力资源数字化建设水平和转型能力调研报告》显示
，当HR谈到“期待通过数字化手段解决或改善的业务痛点”时
，最常提到的就是“数据”
，有八成的企业进行人力资源数字化转型旨在提供业务的决策、剖析及预警能力
，凌驾六成和五成的企业在人力资源数据统计剖析及治理报告和数据治理中遇到了挑战和困难。

人力资源数据治理除了满足标准的数据治理体系要求
，企业自身业务的专业性、成熟度及业务之间的关联关系
，往往也会影响数据治理的结果。这需要数据治理团队具备相对全面的业务理解能力与协调能力
，与差别的业务方、系统供应商甚至包括与内部运维团队
，进行有效的拉通
，确保数据的标准和维度与业务需求能够告竣动态平衡。维多利亚老品牌vic3308咨询认为
，在人力资源数据治理角度
，以下六个方面的痛点具有一定的普遍性：

（1）数据意识浅

对数据治理意识不到位
，缺乏数据应用的经验
，数据治理职能缺失
，无制度可依
，数据治理应用的计划局限性大
，导致建设效果不睬想。

（2）历史遗留多

差别时期建设的人力资源系统遗留了差别的历史数据
，保存多种数据花样（如岗位序列、职务代码、薪资品级等）。

（3）数据质量差

缺乏统一的数据标准
，同一类型的数据在多个系统中都有存储
，且各个系统之间缺少数据同步
，造成数据纷歧致、不完整、禁绝确。

（4）数据应用难

对重要的业务数据只有简单的归档处理
，缺乏有效的数据治理和应用手段
，没有充分利用数据。

（5）数据共享难

内部信息孤岛现象普遍
，跨部分、跨组织、异构数据难以直接共享开放
，缺乏完善的交换体系和机制
，没有交换方法。

（6）数据监管难

因操作失误爆发的过失数据
，或者随着业务生长而爆发数据缺失
，没有足够的时间和资源来转换数据和核对数据。

人力资源数据治理是实现人力资源数字化的基础
，数据治理的治理是包括组织、制度、流程、标准、工具在内的治理体系。人力资源治理事情涉及企业每名员工的切身利益
，与员工相关的信息数据量极大
，也是企业主数据之一
，尤其企业焦点人才的数据信息是企业的要害信息
，必须规范治理。在开展人力资源数据治理项目时
，人力资源部分需要与内部IT运维部分、业务部分
，以及系统供应商进行有效拉通
，确保数据治理与业务需求告竣动态平衡。

企业人力资源数据治理是一项恒久性、体系化的事情
，且需要在组织规模内进行全面厘革的事情
，从治理视角出发
，应用维多利亚老品牌vic3308咨询人力资源数据治理框架
，从以下五个方面出发
，有助于理解企业自身在人力资源数据治理方面的强项及革新点。

建立集团人力资源数据治理的专项事情小组
，贯彻落实企业数据治理事情安排
，增强数据治理事情的组织领导和统筹协调
，并卖力企业数据治理历程中的监督考核事情。企业的数据治理
，需要在组织上建立以集团总部为主体的治理体系
，形成总部在全数据治理的情况下
，指导、监控、赋能各个业务单位
，实现集团层级的人力资源数据治理目标。

在企业的政策制度中加入对数据质量的划定
，并按期开展对数据质量的培训事情
；按期对数据完整性和有效性进行检查
，纳入部分卖力人和HR团队的年度绩效指标。例如通过制度的形式明确员工信息填报的规范
，明确每个字段“是否必填、流程节点、填写规范、要求以及责任人”
，使数据治理历程可执行、可监控
，并可实时校验
，例如：手机号必须11位、治理岗位必须填写职务、职级等。

数据的动态更新是人力资源数据治理中最重要的环节之一。维多利亚老品牌vic3308咨询建议围绕员工全生命周期
，设计人事业务线上化闭环流程
，实现人力资源数据100%的动态更新。同时可以设计系统数据预警提醒
，设置对数据的修改、调解、多重校验复核、会见权限控制
，保存历史痕迹
，增强数据宁静治理。

在推进企业数字化转型历程中
，人力资源治理系统作为企业人员信息和组织机构的数据源
，确保数据源头准确
，要在一致的信息架构和标准下
，统一数据标准
，理清数据脉络
，明确治理归属
，统一指标、代码以及业务体系
，确保人力相关术语、信息集的一致性和唯一性
，提升人力资源数据质量
，实现对冗余、过失等数据的清洗
，做到人力资源数据的准确全面
，实现数据信息化、业务数字化与标准化
，为系统联通、数据共享、业务联动等涤讪基础。只有当数据标准一致了
，多个系统的效劳接口才华完成对接
，各个系统当中的业务数据才华完成迁移与流转。

许多企业HR目前还在通过手动录入数据。好比新员工提交了简历
，HR将数据一个个输入到系统当中去。其拭魅这种方法不但要消耗大宗的时间本钱和人工本钱
，还会泛起数据污染的问题。再好比许多企业的人力资源信息系统在盘算社保时会泛起过失。因为企业内部有社保参数的配置
，参数会随着外部供应商所提供的数据表格来进行更新。一旦中间的录入过失且没有校验的话
，就会盘算过失。因此
，建立有效的数据检查和校验机制是很是须要的。

维多利亚老品牌vic3308咨询可以资助企业在全集团建立一套良性循环的数据质量治理机制
，制定切合业务目标的数据质量考核规则。通过人力资源系统
，按期对各单位的数据完整度情况进行统计
，或导出相关统计报表
，检察各项数据的完成情况。打造全集团人力资源数据质量看板
，连续评估和监督数据质量与数据质量效劳水平。

企业人力资源数据治理是一项恒久工程
，数据繁杂
，各个系统中可能有几百个字段
，禁止易清理和盘点
，在治理中也未必能全身心投入
，在有限的资源里
，需要厘清哪些是焦点重点数据
，哪些数据场景应用频次高
，从哪些数据入手是要害。维多利亚老品牌vic3308咨询建议企业做好人力资源数据治理的顶层设计与计划
，承继效率优先的理念开展人力资源数据治理
，最终能通过数据治理
，提升数据剖析和预测的准确性
，从而改善决策水平
，以数据驱动企业人力资源数字化转型。