Управление качеством данных для HR-Аналитики

Среди всех HR-функций именно HR-Аналитика является показателем зрелости функции управления персоналом. Это системная практика, требующая комплексного подхода, стратегического партнерства с бизнесом, а также межфункциональных компетенций на стыке People-менеджмента и информационных технологий.

Тема практики управления качеством данных для HR-Аналитики находится в фокусе этой статьи, я предлагаю руководство для HR-руководителей и IT-специалистов российских предприятий, которые стремятся повысить эффективность HR-Аналитики через работу над качеством данных. Прежде всего, мы сверим часы в вопросе текущего состояния HR-Аналитики, после чего перейдем к методическим аспектам работы с данными о персонале, а на базе этого я опишу практический процесс создания системы управления качеством на предприятии.

Прежде всего, давайте рассмотрим роль HR-Аналитики в управлении персоналом, преимущества применения HR-Аналитики, а также тенденции и развитие этой области в России. Итак, давайте начнем наше погружение в мир HR-Аналитики и управления качеством данных для обеспечения эффективного управления персоналом.

I. Практика HR-Аналитики в России

Споры о роли и практической ценности HR-Аналитики не утихают много лет и это действительно «Горячая тема». В нашей быстро меняющейся деловой среде некоторые HR-специалисты погрузились в эту специфическую область и считают, что people-аналитика находится на подъеме. Они видят в ней возможность для более глубокого понимания и оптимизации работы сотрудников, принятия обоснованных решений и достижения более высокой эффективности бизнеса. Некоторые специалисты, наоборот, с высоты своего опыта, полагают, что HR-Аналитика в кризисе.  Да, наличие предиктивных аналитических моделей с доказанной эффективностью все еще находится под вопросом. Однако, несмотря на сомнения, я сохраняю оптимизм в отношении HR-Аналитики. Я уверен, что при достаточной зрелости цифровизации и правильном подходе, работа с данными HR может принести значительную пользу бизнесу. Выстроенный процесс, наличие ресурса и инструментов, а также системная регулярная практика, синхронизированная с целями бизнеса, как минимум позволяет надежно выявить и объективно объяснить причины прошедших событий, а, как максимум, обосновать принимаемые решения о людях в компании.

HR-Аналитика уже сегодня демонстрирует свою практическую ценность, помогая организациям эффективно управлять персоналом. Благодаря анализу данных и использованию передовых методов, HR-специалисты и другие заинтересованные стороны получают полезную информацию о персонале, необходимую для принятия обоснованных решений. Вот лишь некоторые из задач, которые уже сейчас успешно решаются с помощью HR-Аналитики в отечественных компаниях:

1. Анализ эффективности рекрутинга – это широкий спектр задач от обычной воронки подбора, анализа конверсии и источников до попыток прогнозирования скорости закрытия вакансий и A/B тестирование стратегий в массовом подборе.
2. Оптимизация ресурсного обеспечения – на основе нормирования персонала по бизнес-драйверам, таким как количество проектов и бизнес-единиц, план спроса на продукцию, стратегия ротационных мероприятий и так далее.
3. Анализ рынка труда – в рамках которого решается множество статистических задач объединения данных обзоров рынка труда от разных провайдеров. Результат используется для оптимизации фонда оплаты труда организации и формирования политики оплаты труда.
4. Анализ эффективности обучения и развития – где HR-Аналитика позволяет измерить степень эффективности и возвратности вложений в обучение, выявить, насколько успешно обучение влияет на достижение бизнес-целей компании. Это хорошо работает на массовых должностях, где можно проанализировать данные о производительности сотрудников до и после обучения. На основе оценки изменения ключевых показателей производительности и связи с полученными знаниями и навыками определяется эффективность программ, а также их вклад в достижение бизнес-результатов.
5. Анализ обратной связи сотрудников – выполняется глубокими NLP методами, что позволяет определить кластеры ключевых слов и тем, а также общие Tone of voice в опросах удовлетворенности сотрудников.

Конечно, в домене HR существуют задачи, которые пока не удается надежно решать или решения не принесли выгоды бизнесу – такие как анализ выгорания сотрудников, поиск факторов, влияющих на текучесть и создание прогнозных моделей оттока персонала – и вероятно здесь предстоит проделать еще много работы, чтобы получить надежный результат.

Я хочу сказать, что независимо от того, какой путь Вы прошли в HR-Аналитике: работаете ли вы с Ad Hoc запросами, проектируете ли дэшборды для процедур операционной деятельности или стремитесь к построению корпоративных хранилищ данных, чтобы потом включить машинное обучение; основа для всего этого – надежные данные.

Вряд ли из-за недостаточного качественных данных Вы примете ошибочное решение, скорее Вы просто не сможете его принять. Часть информации будет недостоверна или вовсе недоступна, решения будут приниматься дольше, иногда без достаточного обоснования. Все это, в свою очередь, может привести к потере доверия бизнеса к своей HR-службе, что очень быстро сократит доступное Вам ресурсное обеспечение аналитической функции HR. За рамками моей статьи я оставляю сбои в процессах, которые часто являются следствием неверных данных, а цепочка таких сбоев может привести к еще более масштабным последствиям. Возможный ущерб здесь будет ограничен лишь ценностью Ваших процессов, например в финтехе нет разницы между ошибкой в 7 копеек и 7 000 000 рублей – качественно, это одна и та же ошибка в ячейке электронного регистра системы.

Нам всем нужны качественные данные, это звучит как отличный тост, но что это значит на практике? Прежде всего, примем за аксиому, что ни одна компания не может похвастаться идеальными процессами и системами, поэтому проблемы неизбежны, однако там, где выстроена формализованная система управления качеством данных проблемы случаются реже, и, как правило, не приводят к таким последствиям, как в организациях, где качество данных – дело случая.

II. Исследование данных о персонале

На типичном предприятии каждый день генерируется огромное количество информации. Однако, в контексте данного раздела, мы сосредоточимся на данных. Чем именно отличаются данные от обычной информации? Данные представляют собой структурированную информацию, зафиксированную в цифровом формате. Именно такие данные обладают потенциалом для преобразования в обоснованные решения и стратегии.

Давайте посмотрим подробнее на разнообразные данные, связанные с персоналом, которые могут быть собраны и использованы в контексте HR-Аналитики. Для общей картины, чтобы Вы в ней узнали себя, я выделю следующие группы доступных данных:

• Персональные данные сотрудников
• Сведения о кадровых событиях
• Организационная структура и функционально-ролевая модель
• Сведения о вознаграждениях и расчетах с сотрудниками
• Управленческие характеристики персонала и стратегии нематериальной мотивации
• Информация об использовании рабочего времени и активов компании
• Сведения о производительности, где выделены цели компании и показатели эффективности сотрудников, связанные с бизнес-результатами компании
• Внешние данные о состоянии экономики и рынке труда
• Текстовые данные – результаты опросов сотрудников, обезличенный (векторный) анализ тональности переписки сотрудников, обратная связь

HR-данные – это особая категория информации, требующая особого порядка обработки и распространения. В контексте HR-Аналитики, где стратегические решения принимаются на основе данных о персонале, понимание особенностей HR-информации становится неотъемлемой частью работы HR-специалистов.

Первое, на что стоит обратить внимание, это высокая сенситивность данных HR. Данные HR содержат конфиденциальную информацию о сотрудниках, их личной жизни, финансах, медицинских аспектах и других приватных сведениях. Сохранение конфиденциальности и обеспечение безопасности этих данных – всегда ставится на первое место, это высший приоритет и стоп фактор для некоторых инициатив.

Другой особенностью HR-данных является высокая степень распределенности и даже фрагментированности. Информация о персонале, как правило, хранится в различных HR-системах, а иногда, что греха таить, в Excel-таблицах, оказываясь в итоге разбросанной по разным источникам. В результате HR-данные часто разрознены и могут дублироваться, а также содержать несогласованные сведения, что осложняет работу.

HR-данные обладают высокой консистентностью (связанностью). Каждая запись данных прямо связана с конкретным лицом и, как правило, привязана ко времени. Информация о каждом сотруднике содержит множество атрибутов – полный спектр персональных данных, а также квалификацию, опыт работы, достижения, атрибуты и другие связанные данные. Такая высокая связанность обеспечивает контекст и полноту информации о сотрудниках, что важно для качественного анализа и принятия решений.

HR-данные также являются динамичными. Они постоянно обновляются в соответствии с изменениями в жизненном цикле сотрудников – от найма до увольнения и всего остального, что происходит в жизненном цикле сотрудника. Мы переводим сотрудников, обучаем, повышаем, меняем статус и много чего еще. Мы учитываем динамичность HR-данных для понимания текущего состояния и используем изменчивость для прогнозирования будущих тенденций.

Важно отметить, что, вопреки расхожему мнению, HR-данные редко достигают масштабов Big Data, где требуются мощные распределенные вычислительные системы и соответствующая инфраструктура для обработки и анализа. В большинстве случаев, один мощный сервер способен справиться с обработкой и анализом HR-данных.

Для эффективной обработки и анализа HR-данных необходимо централизовать данные, для чего необходимо упорядочить информацию о персонале, определить единые стандарты и форматы записей, а также создать систему классификации и атрибуции данных. Все это облегчит поиск и получение доступа к необходимым сведениям, а также обеспечит единообразие и согласованность данных. Наша цель – собрать и хранить всю информацию о персонале компании в одном центральном хранилище. Это упростит анализ данных, а также упростит поддержание актуальности сведений. Централизация также способствует снижению дублирования информации и устранит противоречия между различными источниками данных.

Правильная структуризация и централизация HR-данных создает основу для реализации HR-Аналитики на предприятии. Так появляется единый и надежный источник данных, на основе которого можно строить различные аналитические модели, отслеживать ключевые показатели производительности, проводить прогнозирование и принимать обоснованные решения в области управления персоналом.

На практике, бизнес сам диктует цели и задачи, которые мы возьмем в работу при создании системы HR-аналитики. Ad-hoc запросы, изучение процессов через призму HR-данных и наши собственные стратегии управления позволят надежно идентифицировать данные, необходимые для бизнес-ориентированной системы HR-Аналитики. Мы ищем способы сбора данных «в одном окне», обеспечивая гомогенный доступ – при котором, независимо от вида и источника данных, мы обрабатываем их одними и теми же запросами в одних и тех же приложениях. Сначала это могут быть листы экселя и подключаемые источники данных, чуть позже переходим к SQL-базе, а иногда переходим на выделение защищенной области в корпоративном хранилище данных. Таким образом, определившись с целеполаганием, мы последовательно отвечаем на четыре простых вопроса:

• Что мы выберем для помещения в централизованное хранилище HR данных?
• Где мы возьмем эти данные?
• Как мы их трансформируем?
• Куда мы предоставим?

Единое хранилище HR-данных позволит начать работу data-сайнтистам и специалистам по визуализации данных (BI). Специалисты помогут нашим заказчикам работать с преднастроенными дэшбордами, а некоторые продвинутые менеджеры смогут попробовать  свои силы, решая свои задачи в режиме Self-service. Мы создаем золотую запись, единый источник правды о персонале, которым также могут в автоматическом режиме воспользоваться другие корпоративные системы.

Несмотря на все преимущества, которые предоставляет централизованное хранение и управление данными, недостаточный уровень качества может стать причиной проблем и неправильных решений, как говорится, Trash in – trash out.

Вот почему необходимо обратить внимание на мета-свойства данных, которые определяют их качество. Качественные данные, какими они обладают свойствами? Я выделю лишь несколько общих характеристик:

1. Полнота: полнота данных означает, что все необходимые поля и атрибуты заполнены. Отсутствие пропусков и неполных записей позволяет получить полную и объективную картину.
2. Достаточность: достаточность данных гарантирует, что все необходмиэлементы массива объектов или событий описаны и представлены. Это позволяет делать выводы о всей совокупности описываемых объектов и избегать искажений из-за недостаточного объема информации.
3. Актуальность: актуальность данных связана с их своевременным обновлением и отражением текущего состояния объектов. Важно обеспечивать регулярное обновление данных для достижения высокой актуальности.
4. Надежность: надежность данных связана с их достоверностью и точностью. Для этого важно иметь надежные источники данных, а при необходимости сравнивать и проверять информацию из разных источников, выбирая наиболее достоверный.
5. Целостность: целостность данных означает, что они не противоречат сами себе и внутренне связаны. Данные должны быть непротиворечивыми и взаимосвязанными, чтобы обеспечить консистентность и достоверность информации.

Для HR-Данных мы добавим специфические свойства, к которым необходимо стремиться при работе над качеством данных:

1. HR-Данные должны быть разделены по доступу: все потребители должны знать позиции сотрудников, но, лишь немногие могут получить доступ к детальным персональным данным или сведениям о фактических вознаграждениях.
2. Данные должны быть централизованы и нормализованы, то есть структурированы таким образом, чтобы исключить избыточность и дублирование – и это именно то, о чем мы говорили выше.
3. Данные должны быть технологически доступны:

• Для анализа, ведь для этого мы и строим систему HR-Аналитики, не правда ли?
• Для трансляции во внешние системы и сервисы, ведь часто HR являются поставщиком данных в режиме 24/7. Это повышает требования к зрелости наших систем и технологических процессов.
• Для трансформации, архивирования и восстановления – все эти технические процедуры обеспечивают сохранность данных, ведь данных много и хранятся они долго.

Построение системы качества данных на предприятии может показаться несложной задачей, особенно если все принципы и характеристики качества данных понятны и осознаны. Это не Rocket science, однако, в реальности реализация такой системы требует работы с культурой предприятия, систематического подхода и сотрудничества различных участников организации. В следующем разделе я представлю практический план управления качеством данных о персонале компании. Внедряя этот план в своей компании, Вы сможете обеспечить надежный фундамент для использования HR-Аналитики в принятия обоснованных решений.

III. Построение системы управления качеством данных в Вашей организации

В этом разделе мы начнем с определения принципов, которые лежат в основе эффективного управления качеством данных. Эти принципы мы заложим в основу своей дальнейшей практической работы.

Первый принцип состоит в том, что качество данных является процессом управления, а не идеальным результатом. Это означает, что необходимо постоянно работать над улучшением качества данных, осуществлять контроль и корректировку в процессе их создания, сбора и обработки.

Второй принцип заключается в том, что уровень качества данных должен быть нормирован и измерим. Мы определяем метрики и стандарты качества данных, а также устанавливаем желаемый уровень качества, исходя из нашей оценки критичности информации для потребностей и целей организации.

Третий принцип заключается в том, что наибольшее влияние на качество данных оказывается на этапе их создания и именно в месте их создания. Именно поэтому мы будем уделять особое внимание процессам, методам и инструментам, используемым при начальном вводе данных, чтобы гарантировать их высокое качество с самого начала.

Четвертый принцип состоит в том, что качество данных является общей ответственностью HR-Заказчиков, менеджеров, операторов информационных систем и IT-Специалистов на стратегическом уровне. На этапе формирования системы управления качеством данных эти заинтересованные стороны должны работать вместе для достижения общих целей. В долгосрочной перспективе возможно выделение специализированной Службы качества данных, но в начальный период управление качеством данных является общим делом всех заинтересованных сторон.

Таким образом, определив основные принципы управления качеством данных, мы создадим фундамент для первого практического шага.

Наверное, не нужно объяснять это HR-Специалистам, но первое, что мы сделаем – это создадим рабочую группу по качеству данных. В неё войдут заказчики системы от HR, технические IT специалисты, а также руководители линейных службы, которые находятся «на расстоянии вытянутой руки» от подчиненных им операторов информационных систем. Участники этой группы, обладая высоким уровнем компетентности и цифровой зрелости, кроме высокой мотивации должны обладать достаточным набором полномочий для продвижения изменений в работе персонала. Участники этой группы должны выделить не менее 5% процентов своего рабочего времени чтобы организовать работу с качеством данных. Успех этой группы будет зависеть от возможности получить доступ к ресурсам для совершенствования информационных систем.

Первая задача комиссии – проанализировать сведения, критичные для бизнес-приложений, а также инциденты, связанные с качеством данных. Обратным счетом им необходимо идентифицировать массивы данных и источники их формирования для создания первого в компании «Каталога стандартов качества данных». Для каждого такого массива данных вырабатывается перечень правил, которые описывают качество данных. Как описать качество данных? Для каждого массива данных определим уровень критичности и места использования, оценим объем данных, выделим обязательные реквизиты и свойства, опишем контрольные соотношения и недопустимые связи с другими элементами, помножим на количество видов ошибок, дополнив каждую запись способами исправления и нормативными сроками, а также определим допустимый уровень ошибок и закрепим ответственных за соблюдение требуемого уровня качества.

Это серьёзная аналитическая работа, результаты которой можно представить в виде таблицы со сводом правил, которая станет живым рабочим инструментом и займет центральное место в нашей дальнейшей практике. Таким образом, в результате работы комиссии на первом же этапе у нас возникают новые центральные сущности, вокруг которых строится наша работа, а именно связь массива данных, правил качества и соответствующих им ошибок. Разумно будет откодифицировать эти элементы для удобства дальнейшей работы, потому что очень скоро правила качества данных войдут в ежедневную рутину.

Создание «Каталога стандартов качества данных» подобно обретению карты местности и теперь наша задача понять, где мы находимся. Мы переходим от аналитических методов к информационным технологиям, чтобы измерить три показателя для каждого массива данных:

1. Показатель Общее количество всех элементов в массиве HR-данных, дает нам представление о его объеме и масштабе.
2. Показатель Количество нарушений качества данных по каждому правилу, позволяет нам выявить самые частотные ошибки и несоответствия в данных на момент измерения.
3. Показатель Доля некорректных элементов данных в массиве (сотрудников, документов конкретного вида), определяется, как отношение элементов, для которых нарушено, хотя бы одно правило, к общему количеству элементов в массиве. Этот показатель помогает нам оценить общее качество данных в каждом массиве.

Как это сделать? Я предлагаю выбрать один из двух способов:

• Первый вариант — встроить алгоритм проверки данных по Каталогу непосредственно в вашу систему управления человеческими ресурсами (HCM), будь то SAP, Oracle, 1С или любая другая. Это наиболее эффективный подход, особенно если у вас есть доступные ресурсы и возможность развития системы. Такой системный подход позволит использовать уже существующие инструменты для последующей переоценки качества данных, что значительно упростит и ускорит процесс.
• Второй вариант — настроить выгрузку данных и выполнить расчет показателей во внешней специализированной базе данных. Хотя это может быть временным решением, следует учитывать, что такая передача данных создает дополнительную нагрузку на вычислительные ресурсы и обычно работает медленнее. Кроме того, важно обеспечить безопасность данных, учитывая сопутствующее увеличение мест хранения конфиденциальных сведений и число лиц, обрабатывающих эти данные.

Анализ результатов этих измерений важен для оценки и улучшения качества уже накопленных данных. Мы идентифицируем основные проблемные области и выберем приоритет запуска улучшений. Согласно нашему первому принципу, улучшение качества данных является непрерывным процессом, а не одноразовым мероприятием. Теперь, когда у нас есть метрики и механизм их обновления, мы можем перейти к запуску четырех регулярных процессов повышения качества данных:

Первый процесс — исправление накопленных ошибок. Он включает в себя анализ и исправление существующих ошибок и несоответствий в данных. Мы будем активно работать над их устранением, чтобы обеспечить достоверность и точность информации, хранящейся в наших базах данных. Каждая ошибка сущностна и с момента запуска проекта она становится предметом учета. Что если составить календарный план-график исправления накопленных ошибок в ноль? Начнем с того, что, скорее всего, большинство этих ошибок сейчас можно исправить автоматически. Помогите аналитикам сформулировать задание для разработчиков информационных систем, которые подготовят необходимые трансформации ваших HR-Данных и помогут удостовериться, что ошибки действительно ушли.

К сожалению, вы столкнетесь и с более тяжелыми случаями, когда ошибки связаны с потерей данных в момент ввода, и единственное, что здесь можно сделать, это вернуться в процесс, породивший ошибку, и попробовать собрать недостающую информацию. Если Ваша система это позволяет – нужно будет внести эту недостающую информацию и исправить связанные процессы и карточки, на которые влияла эта ошибка. Конечно, прямо здесь Вы можете улучшить и сами процессы, чтобы подобные ошибки не возникали в будущем.

Для крайнего случая, когда исправить ошибку уже невозможно или нецелесообразно – предусмотрите механизм волюнтаристского закрытия ошибки. Запись об ошибке не удаляется, но исчезает с радаров из статистики, на основании решения суперпользователя. У этого решения есть дата, причина и ответственный за такое решение. Пусть будет и такой механизм, он полезен, если им не злоупотреблять.

Второй процесс — анализ динамики ошибок, совершенных в текущей работе за определенный период. Мы будем изучать причины возникновения ошибок, а также определять повторяющиеся или систематические проблемы, чтобы предпринять меры по их предотвращению в будущем.

Сделайте обсуждение показателей качества текущей работы по каждому из процессов повесткой регулярных встреч вашей рабочей группы. Тем более, после исправления накопленных ошибок, это станет полезной рутиной и топливом для совершенствования системы управления качеством.  

Проводите собрания рабочей группы по качеству данных еженедельно. Выберите одного или нескольких докладчиков, они поделятся с рабочей группой актуальными показателями, рассказывая, как удалось улучшить качество данных за истекший период. Составьте план исправления накопленных ошибок и сокращайте ошибки, в текущей работе. Погружайтесь глубже, там, где это требуется, приглашайте на ваши встречи тех, кто непосредственно вводит данные и попробуйте понять, с какими сложностями они сталкиваются в своей работе. Возможно, поможет обучение персонала, реинжиниринг базового процесса, а иногда достаточно всего лишь всплывающей подсказки в нужный момент.

У Вас есть две группы методов сокращения ошибок в текущей работе, и я хочу рассказать о них подробнее, чтобы вы прочувствовали общую философию.

• Корректирующие меры применяются, когда ошибка уже совершена и существует. Мы широко использовали их при начальном повышении качества данных. Ошибка – это нарушение качества данных и у нее есть свойства, которые мы сохраним в нашей системе управления качеством, присвоив номер и дополнив метаинформацией:
  • Массив данных, в котором обнаружена ошибка
  • Объект данных, в котором обнаружена ошибка
  • Нарушенное правило Каталога стандартов качества данных
  • Пользователя, совершившего ошибку
  • Дату обнаружения ошибки

Найденную ошибку мы должны адресовать пользователю, ответственному за исправление и это может быть не тот, кто сделал ошибку. При исправлении ошибки, объект должен быть повторно проверен автоматически, после чего ошибка должна быть помечена как исправленная, с указанием даты исправления и пользователя, внесшего изменения. Все это позволит управлять нормативами исправления ошибок и контролировать исполнительскую дисциплину. Кстати, учитывайте, что часть ошибок может исправляться автоматически – как средствами самой HCM, так и с помощью средств RPA – роботизации.

• Превентивные меры отлично описаны стандарте управления данными DMBoK и предназначены для того, чтобы ошибка не появилась в информационной системе. Мы можем встроить в наши системы «триггерный контроль», когда система не позволит продолжить работу с неверными данными – и это, безусловно, самый мощный инструмент. В комплексе с обучением персонала это дает замечательные результаты. Так мы можем заблокировать множество простых ошибок, но есть ошибки, которые нельзя выявить в момент ввода данных. Такие ошибки, чаще всего, возникают при взаимодействии с другими массивами данных, и они несут большую опасность при передаче несогласованных сведений в другие процессы. Это значит, что Вам следует внедрять контроли качества данных при автоматических обработках и трансформациях данных, чтобы не допускать распространения некачественных данных. Последнее, о чем я хотел бы сказать здесь, связано с постоянным развитием информационных систем. Каждое обновление HCM, развитие функционала или исправление ошибки должно проходить контроль в группе качества данных. Эксперты оценят влияние вносимых изменений на поддержание качества данных и примут необходимые меры.

Третий процесс — совершенствование технических средств контроля качества данных. Мы будем искать возможности для внедрения или улучшения существующих инструментов и методов контроля, автоматизации проверок и обеспечения соответствия данных установленным стандартам качества. Все эти триггеры, внедрение реестра ошибок и автоматических отчетов потребует доработки ваших HCM систем или создания внешней системы. Вы увидите множество простых и эффективных функций, которые можно внедрять в текущую работу Ваших систем, сформируете бэклог и наберете комфортный темп совместной работы. Важно, чтобы с самого начала работы все участники проекта были «на одном листе», аналитики слышали проблемы пользователей, а руководство включалось в разработку и видело контуры создаваемой системы. Работа в такой саморганизующейся лаборатории повысит качество данных и принесет удовлетворение всем участникам рабочей группы, что безусловно принесет пользу бизнесу.

Четвертый процесс — аудит и развитие «Каталога стандартов качества данных». Аналогично практике, которую мы уже успешно внедрили при управлении качеством HR-данных, мы будем периодически проводить аудит каталога стандартов качества данных. Это позволит нам обновлять и совершенствовать каталог, внося изменения в соответствии с новыми требованиями. Мы построили свою работу так, что к нам стекаются сведения о текущей работе пользователей, инциденты, связанные с качеством данных, информация о плановых изменениях процессов и информационных систем и все это может быть поводом для дополнения правил. Наполнять каталог теперь будет гораздо проще, ведь у нас уже есть десятки правил, большинство из которых внедрено и работает автоматически в наших информационных системах. Новое правило сразу подлежит нормированию и измерению, порождает создание задач по доработке наших систем и попадает на радар регулярных докладов по накопленным и текущим ошибкам. Вы удивитесь, насколько быстро ошибки будут устраняться, после того, как группа пройдет все процессы от начала до конца.

Внедрение этих четырех процессов повышения качества данных — исправление накопленных ошибок, анализ динамики ошибок, совершенствование технических средств контроля, а также аудит и развитие «Каталога стандартов качества данных» — позволит нам создать устойчивую систему управления качеством данных, которая будет непрерывно развиваться и улучшаться. Эти улучшения качества данных имеют особенное значение для HR-Аналитики, поскольку точность и достоверность данных о сотрудниках чрезвычайно важна для принятия обоснованных решений и разработки эффективных стратегий. Регулярные встречи рабочей группы, анализ показателей качества, обсуждение проблем и поиск решений — все это поможет нам не только исправлять ошибки и улучшать текущую работу, но и предотвращать возникновение ошибок в будущем. Кроме того, с постоянным развитием информационных систем и появлением новых вызовов, мы должны быть готовы к внедрению новых технических методов сокращения ошибок и улучшения контроля качества данных.

В данной статье я затронул широкий спектр вопросов, связанных с практикой HR-аналитики и управлением качеством данных о персонале. Я начал с осмысления современной роли HR-аналитики для бизнеса и исследования того, как HR-аналитика применяется в России, перейдя к важности качества данных и последствиям использования некачественных данных в HR-аналитике.

Я описал, как построить формализованную систему управления качеством данных, основанную на нескольких ключевых принципах. Я рассказал о том, как применить их для практической реализации системы управления качеством данных. Мы рассмотрели запуск проекта дата-менеджмента, создание каталога стандартов качества данных, оценку текущего состояния качества HR-данных и управление качеством данных в контексте текущей работы.

Я считаю, что недостаточное качество данных способно ограничить ценность HR-Аналитики для бизнеса. Построение формализованной системы управления качеством данных, включающей оценку, коррекцию и превентивные меры, определит достоверность и точность информации о персонале. Усилия всех участников обработки данных о персонале, а также готовность к постоянному совершенствованию позволят Вам достичь высокого уровня качества данных для HR-аналитики. Я буду рад, если эта статья послужит вдохновением, и вы примените эти идеи в вашей организации для создания эффективной системы управления качеством данных.