宏服咨询｜为什么说数据治理是人力资源数字化转型的基石？-yb体育app官网

近年来，全球数字经济蓬勃发展，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快，企业内部it系统越来越多，其数据量得到爆炸性增长。根据国家网信办发布的《数字中国发展报告（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，其数据治理方面存在的问题也日益突出。在企业的众多数据资产中，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业整体的数据治理工作。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，导致很多企业人力资源数字化转型仅仅停留在功能层面，根本无法助力企业推动数据驱动的人力资源管理。

企业的数字化发展水平越高，对于数据统一管理、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不准确、更新不及时等问题的困扰，难以对人力资源进行统筹管控。根据中智咨询的《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、分析及预警能力，超过六成和五成的企业在人力资源数据统计分析及管理报告和数据管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，与不同的业务方、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达成动态平衡。宏服咨询认为，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，数据管理职能缺失，无制度可依，数据治理应用的规划局限性大，导致建设效果不理想。

（2）历史遗留多

不同时期建设的人力资源系统遗留了不同的历史数据，存在多种数据格式（如岗位序列、职务代码、薪资等级等）。

（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，造成数据不一致、不完整、不准确。

（4）数据应用难

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

（5）数据共享难

内部信息孤岛现象普遍，跨部门、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，没有交换方式。

（6）数据监管难

因操作失误产生的错误数据，或者随着业务发展而产生数据缺失，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，数据治理的管理是包括组织、制度、流程、标准、工具在内的管理体系。人力资源管理工作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，尤其企业核心人才的数据信息是企业的关键信息，必须规范管理。在开展人力资源数据治理项目时，人力资源部门需要与内部it运维部门、业务部门，以及系统供应商进行有效拉通，确保数据治理与业务需求达成动态平衡。

企业人力资源数据治理是一项长期性、体系化的工作，且需要在组织范围内进行全面变革的工作，从管理视角出发，应用宏服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改进点。

建立集团人力资源数据治理的专项工作小组，贯彻落实企业数据治理工作部署，加强数据治理工作的组织领导和统筹协调，并负责企业数据治理过程中的监督考核工作。企业的数据治理，需要在组织上建立以集团总部为主体的管理体系，形成总部在全数据管理的环境下，指导、监控、赋能各个业务单元，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规定，并定期开展对数据质量的培训工作；定期对数据完整性和有效性进行检查，纳入部门负责人和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”，使数据治理过程可执行、可监控，并可实时校验，例如：手机号必须11位、管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。宏服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、调整、多重校验复核、访问权限控制，保留历史痕迹，加强数据安全管理。

在推进企业数字化转型过程中，人力资源管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，明确管理归属，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、错误等数据的清洗，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、业务联动等奠定基础。只有当数据标准一致了，多个系统的服务接口才能完成对接，各个系统当中的业务数据才能完成迁移与流转。

很多企业hr目前还在通过手动录入数据。比如新员工提交了简历，hr将数据一个个输入到系统当中去。其实这种方式不仅要消耗大量的时间成本和人工成本，还会出现数据污染的问题。再比如很多企业的人力资源信息系统在计算社保时会出现错误。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。一旦中间的录入错误且没有校验的话，就会计算错误。因此，建立有效的数据检查和校验机制是非常必要的。

宏服咨询可以帮助企业在全集团建立一套良性循环的数据质量管理机制，制定符合业务目标的数据质量考核规则。通过人力资源系统，定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，查看各项数据的完成情况。打造全集团人力资源数据质量看板，持续评估和监督数据质量与数据质量服务水平。

企业人力资源数据治理是一项长期工程，数据繁杂，各个系统中可能有几百个字段，不容易清理和盘点，在治理中也未必能全身心投入，在有限的资源里，需要厘清哪些是核心重点数据，哪些数据场景应用频次高，从哪些数据入手是关键。宏服咨询建议企业做好人力资源数据治理的顶层设计与规划，秉承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，提升数据分析和预测的准确性，从而改善决策水平，以数据驱动企业人力资源数字化转型。