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    企業人力資源系統設計如何引領高質量數據的幾種技巧

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    企業人力資源系統設計如何引領高質量數據的幾種技巧

    發布日期:2019-08-18 作者: 點擊:

    數據質量是創立有意義的人員剖析時有必要戰勝的最大障礙之一。在本文中,將介紹幾種技巧,經過更智能的企業人力資源體系設計取得更好的高質量數據。
    不可靠,不正確的數據使公司無法實現其HRIS體系的優勢,而且常常導致人力資源部門履行耗時的數據整理。經過處理數據中過錯的根本原因,能夠削減這些問題。在本文中,您將找到有關如何提高整體數據質量的多個提示。
    人力資源體系
    體系裝備山西勞務派遣
    假如要改善來自體系的數據,請首先查看體系裝備。要確認是否需求更改體系裝備,公司能夠搜集并盯梢體系中的重復過錯。他們還能夠查看過去的審閱,了解體系裝備如何導致過錯。
    公司常常在數據輸入中引證用戶過錯來降低完整性,但數據輸入過錯絕不該被視為重復問題的根本原因。這些狀況需求改善裝備或額定訓練。

    規矩#1:高質量數據是正確體系裝備的副產品。
    有許多簡略的裝備更改能夠快速提高輸入體系的數據的完整性。下面我們將列出四種最常見的裝備更改:

    有必要填寫
    假如在錄入時所有人力資源人員無法取得精確的信息,則該字段不是強制性的。盡管或許需求此字段,但強制指定將發生不精確或過錯的數據。必要字段不該始終是必填字段。

    規矩#2:消除對每個國家需求的字段的強制性要求,或者在進入時始終不可用。
    空白數據與運用虛擬值完結字段之間的差異。乍一看,一個徹底完結的字段在體系中看起來很好,但這一般會躲藏不精確性,而且難以解密過錯,如杰出顯現的條目所示。
    強制性列中很簡單忽略兩個杰出顯現的“虛擬”值。 01/01/1990錯字乃至或許是一個有用的日期!整個范疇難以破譯,變得不值得信賴。盡管空白值很簡單辨認,但能夠清楚地說明應該信賴哪些數據。重新考慮導致輸入虛擬數據的任何裝備或必填字段??捎玫牧硪粋€選項是裝備“數據不可用”。

    重復的信息
    顯現相似或重疊信息的字段常常是體系中出錯的原因。山西勞務派遣
    示例:能夠運用多個字段來指定職工在體系中是兼職仍是全職。這些字段或許包含職工身份、職工類型、工時、職工福利資格、作業時間表和其他職位信息。這些字段很簡單彼此不同步,并引發體系內數據精確性的問題。在職工任職期間進行更改時,特別或許出現過錯。
    盡管這些特定的單個范疇一般需求事務,但要尋覓替代計劃來辨認所需的信息。
    每次職工改動他們的作業時間,每個列出的字段都需求更新(一般在體系的不同區域)。多個字段增加了一個字段或許被遺漏或輸入的或許性,使得它與另一個字段相對立。這些范疇之間的對立使整個體系的精確性遭到質疑,并導致耗時的整理作業。
    嘗試削減本地HR更新期間所需的條目數。假如數據供給其他體系(如福利或財政),請嘗試在集成文件中創立規矩,以根據小時數和職工類型核算所需信息。此外,從體系中刪除兼職和全職指定,這些能夠經過查看小時字段來確認。相同重要的是要記住,全職和兼職定義往往因國家而異。保證本地人力資源和財政部門清晰界定并了解該范疇。
    盡管體系常常包含默認字段選項,但許多企業不會主動盯梢每個字段。一些企業在其體系中留下不必要的字段“現在開端搜集數據”。這些字段很快成為數據的來源,特別是假如該字段沒有當時用處且未包含在陳述或集成文件中。

    規矩#3:增值體系
    當需求數據答復問題時,當地人力資源部門會在哪里查看?它在您的HRIS體系中嗎?獨自的電子表格?薪酬?假如答案不是HRIS體系,需求調查原因。作為本地HR的管理使命更新并為其供給無值的體系將導致低數據質量。

    規矩#4:創立一個為本地HR供給價值的體系
    保證HRIS體系為當地人力資源供給價值的步驟:山西勞務派遣
    保證體系裝備了本地字段要求。應在體系中供給轎車補助,國民身份證或種族/民族等當地范疇。消除額定的電子表格和盯梢將使本地HR作為主要的精確體系返回到您的體系。
    允許職工或司理訪問以查看體系中的數據。允許當地職工和司理查看數據將增加額定的精確性查看,并為當地人力資源供給額定的價值。
    樹立與本地人力資源使命的銜接或集成,例如本地薪酬單,福利和政府規則的陳述。這些銜接為本地HR帶來了價值,并要求體系數據有必要精確。經過銜接到其他體系和陳述,還能夠對這些字段進行額定的審閱和盯梢,以保證保護這些字段。
    人力資源事務合作伙伴需求知道他們的數據是以戰略方法運用的。為了保證他們為當地領導者供給價值,他們需求保證他們的數據精確無誤。

    結論
    精心設計的人力資源體系能夠成為高質量數據的根底。設計一個削減過錯的體系所付出的努力將使公司免于履行耗時的審計,并在低質量數據的剖析上浪費資金。每次審閱都是處理根本原因和修正裝備的機會?,F在出資于數據完整性能夠發生高質量數據和有意義的剖析的繼續報答,這些數據在整個企業內遭到信賴和尊重。

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