Δεδομένα και Αναλύσεις για τους Ανθρώπους • 7 ΛΕΠΤΑ ΑΝΑΓΝΩΣΗΣ
Ποιότητα δεδομένων HR: γιατί έχει σημασία και πώς να τη διορθώσετε
MAY 22, 2026
Τα insights είναι τόσο καλά όσο τα δεδομένα πίσω τους. Δείτε πώς να ελέγξετε, να βελτιώσετε και να διατηρήσετε την ποιότητα των δεδομένων HR σε όλο το HRIS σας.
Το κόστος της κακής ποιότητας δεδομένων
Η κακή ποιότητα δεδομένων HR έχει τόσο λειτουργικό όσο και στρατηγικό κόστος. Λειτουργικά: τα λανθασμένα αρχεία εργαζομένων οδηγούν σε λάθη μισθοδοσίας, κινδύνους συμμόρφωσης με τον GDPR, ανακριβή διοικητική αναφορά και αποτυχημένες ενσωματώσεις συστημάτων. Στρατηγικά: η ανάλυση που βασίζεται σε κακά δεδομένα παράγει συμπεράσματα που φαίνονται βέβαια αλλά είναι λανθασμένα, κάτι πιο επιζήμιο από το να μην υπάρχει καθόλου ανάλυση. Μια ηγετική ομάδα που λαμβάνει αποφάσεις για το εργατικό δυναμικό με βάση μια αναφορά HRIS και αργότερα ανακαλύπτει ότι τα δεδομένα ήταν αναξιόπιστα δύσκολα θα εμπιστευθεί ξανά τα δεδομένα HR στο κοντινό μέλλον.
Διενέργεια ελέγχου ποιότητας δεδομένων
Ένας έλεγχος ποιότητας δεδομένων εξετάζει την ακρίβεια, την πληρότητα, τη συνέπεια και την επικαιρότητα των δεδομένων HRIS. Επιλέξτε τα δέκα πιο κρίσιμα πεδία δεδομένων: όνομα εργαζομένου, τίτλο θέσης, τμήμα, κέντρο κόστους, προϊστάμενο, μισθό, τύπο σύμβασης, FTE, ημερομηνία έναρξης και τοποθεσία εργασίας. Εξαγάγετε δείγμα 100 αρχείων εργαζομένων και επαληθεύστε κάθε πεδίο έναντι της πηγής αλήθειας (σύμβαση εργασίας, αρχείο μισθοδοσίας ή αρχείο διοικητικής απόφασης HR). Υπολογίστε ποσοστό ακρίβειας για κάθε πεδίο. Οποιοδήποτε πεδίο με ακρίβεια μικρότερη από 95% θα πρέπει να διερευνηθεί και να διορθωθεί, και να εφαρμοστεί διόρθωση της ριζικής αιτίας για την αποτροπή επανάληψης.
