🚀 Исследуем будущее работы! HR-Tech, автоматизация, HR-Аналитика. Авторские статьи и переводы Josh Bersin, HBR, MyHRFuture и др.
Каналы с вакансиями:
@HRTech_Jobs
@HR_Analytics_Jobs
Для связи: @Sander2k
Post #57
304
Я не раз выстраивал Data quality в Core-HR системах, и теперь я хочу поделиться своей большой авторской статьей, на эту тему:
Управление качеством данных для HR-Аналитики
Данные HR – не самые обычные и, если мы строим систему управления, основанную на этих данных – данные должны быть первоклассные. Вряд ли из-за недостаточно качественных данных Вы примете ошибочное решение, скорее Вы просто не сможете его принять. Если часть данных недостоверна или недоступна, решения будут приниматься дольше, иногда без достаточного обоснования. Что делать? Первый шаг – централизация, это еще не про качество данных, это просто этап создания системы HR-Аналитики. После этого мы сможем эффективно работать с качеством данных и здесь будет 4 принципа:
✅ Качество данных – это процесс, а не результат.
✅ Уровень качества – нормируется и измеряется, это не абстрактное понятие.
✅ Влиять на данные рационально в момент их появления и именно там, где данные создаются.
✅ Качество HR данных – общая ответственность HR, IT и рядовых операторов систем.
В своей статье я предлагаю проверенный алгоритм, вот что Вам нужно сделать:
1️⃣ Соберите рабочую группу по качеству данных.
2️⃣ Создайте «Каталог стандартов качества данных».
3️⃣ Измерьте текущий уровень качества и восстановите его до приемлемого уровня.
4️⃣ Доработайте ваши HR-системы для внедрения превентивных мер поддержания качества.
5️⃣ Внедрите процедуры развития системы управления качеством данных.
Это лишь общие контуры, потому что все подробности не уместить в этот пост, больше деталей и практики – в самой статье.
Недостаточное качество данных способно ограничить ценность HR-Аналитики для бизнеса. Стройте формализованную систему управления качеством данных, включающую оценку, коррекцию данные и превентивные меры поддержания качества, ведь все это определит достоверность и точность информации о персонале. Я буду рад, если моя статья даст вам вдохновение, и вы примените эти идеи в вашей организации для создания эффективной системы управления качеством HR-данных.
Управление качеством данных для HR-Аналитики
Данные HR – не самые обычные и, если мы строим систему управления, основанную на этих данных – данные должны быть первоклассные. Вряд ли из-за недостаточно качественных данных Вы примете ошибочное решение, скорее Вы просто не сможете его принять. Если часть данных недостоверна или недоступна, решения будут приниматься дольше, иногда без достаточного обоснования. Что делать? Первый шаг – централизация, это еще не про качество данных, это просто этап создания системы HR-Аналитики. После этого мы сможем эффективно работать с качеством данных и здесь будет 4 принципа:
✅ Качество данных – это процесс, а не результат.
✅ Уровень качества – нормируется и измеряется, это не абстрактное понятие.
✅ Влиять на данные рационально в момент их появления и именно там, где данные создаются.
✅ Качество HR данных – общая ответственность HR, IT и рядовых операторов систем.
В своей статье я предлагаю проверенный алгоритм, вот что Вам нужно сделать:
1️⃣ Соберите рабочую группу по качеству данных.
2️⃣ Создайте «Каталог стандартов качества данных».
3️⃣ Измерьте текущий уровень качества и восстановите его до приемлемого уровня.
4️⃣ Доработайте ваши HR-системы для внедрения превентивных мер поддержания качества.
5️⃣ Внедрите процедуры развития системы управления качеством данных.
Это лишь общие контуры, потому что все подробности не уместить в этот пост, больше деталей и практики – в самой статье.
Недостаточное качество данных способно ограничить ценность HR-Аналитики для бизнеса. Стройте формализованную систему управления качеством данных, включающую оценку, коррекцию данные и превентивные меры поддержания качества, ведь все это определит достоверность и точность информации о персонале. Я буду рад, если моя статья даст вам вдохновение, и вы примените эти идеи в вашей организации для создания эффективной системы управления качеством HR-данных.
- 👍 10
