3 byggstenar för framgångsrik datahantering inom HR

Mängden HR-data som samlas in av din organisation är enorm. För att undvika att drunkna i detta hav av data behöver du en plan för att hantera, lagra, validera och konsolidera din data korrekt och effektivt.

En centraliserad datainfrastruktur 

Ju större och mer internationellt aktiv ditt företag är, desto större behov av ett centraliserat tillvägagångssätt när du ställer upp din infrastruktur för HR-data. Ta till exempel ett företag som behöver samla datakällor från olika territorier för att skapa rapporter för olika länder. Att arbeta i molnet är ett måste för att uppnå detta på ett kostnads- och tidseffektivt sätt.

Här kan dataintegrationsverktyg och datalager spela en nyckelroll. Genom en process för att extrahera, transformera och ladda, flyttar dataintegrationsverktyg data från de ursprungliga källsystemen till ditt datalager, där data sedan konsolideras, lagras och analyseras.

Du kan välja att själv bygga nödvändiga dataverktyg och lager. Detta kräver dock omfattande kunskaper inom datavetenskap och dataarkitektur. Om ditt företag saknar denna expertis kan outsourcing av denna uppgift ge en lösning. Eller så kan du välja externa applikationer och plattformar. Verktygen varierar mycket från ett företag till ett annat beroende på deras mål och datamognad:

- För att få lite grundläggande insikt i verksamheten och personaldata kommer analysverktyg som Excel och SPSS att göra susen.

- För att få ett riktigt grepp om dina data och resultat behöver du rapporteringsverktyg (som Power BI, Tableau eller Power Query) eller verktyg med fördefinierad inbyggd rapportering (som HRM-system med standard- eller anpassade instrumentpaneler och rapporter).

Läs också: De fyra stegen i mognad för HR-analys.

Datavalidering

Datavalidering är en avgörande del av all datahanteringsuppgift. Det innebär att se till att dina uppgifter är korrekta och användbara. I praktiken handlar det ofta om att "ha en person vid kontrollerna": någon som inte bara är datorkunnig utan också förstår hur ditt företag fungerar och vad dess mål är. Detta är nödvändigt för att säkerställa att de uppgifter du samlar in verkligen tjänar sitt syfte. Ta din omsättningshastighet till exempel: om denna siffra plötsligt verkar skjuta i höjden kan det bero på att intern mobilitetsdata ingår i beräkningen. Utan korrekt validering och mänskligt ingripande skulle dessa analyser misstolkas.

Läs också: HR-analys: 5 praktiska tips för att komma igång.

Säkerhet och efterlevnad

När du samlar in, hanterar och lagrar större mängder personuppgifter från dina anställda, kommer datasäkerhets- och integritetsbestämmelser – såsom GDPR i EU – att direkt påverka hur du hanterar din HR och din personliga analys. Även en enkel Excel-fil med kontaktinformation betraktas som personuppgifter och omfattas av GDPR-efterlevnad. Det är därför viktigt att HR arbetar med lämpliga roller eller avdelningar över hela din verksamhet (som IT och Juridik) för att noggrant granska all HR-data.

Analytics rimmar med etik – och det är bra

Att använda HR-data och analys på ett etiskt sätt bör vara en prioritet inom datahantering från början. Det innebär att du sätter dig ner och reflekterar över hur, och om, datainsamling och analys verkligen tjänar människorna i ditt företag. Kort sagt: om du inte kan beskriva fördelarna för personerna du samlar in data från, borde du inte samla in den.

Ge även vägledning – till exempel till chefer – om hur man tolkar HR och personuppgifter på ett etiskt sätt. HR-analys bygger huvudsakligen på statistiska tekniker. Det gör det till ett mycket kraftfullt verktyg för att hjälpa dig att fatta beslut om din arbetsstyrka som helhet eller specifika grupper av anställda. Men det är mindre användbart för beslut om enskilda anställda eller jobbkandidater. Dina uppgifter kan till exempel indikera att anställda med viss bakgrund tenderar att vara mer produktiva. Men att använda denna insikt för att välja mellan två individuella kandidater leder inte nödvändigtvis till det bästa beslutet totalt sett.