Dane People i analityka • 7 MIN CZYTANIA
Jakość danych HR: dlaczego ma znaczenie i jak ją poprawić
MAY 22, 2026
Wnioski są tak dobre, jak dane, na których się opierają. Oto, jak audytować, poprawiać i utrzymywać jakość danych HR w całym Państwa HRIS.
Koszt słabej jakości danych
Niska jakość danych HR wiąże się zarówno z kosztami operacyjnymi, jak i strategicznymi. Operacyjnie: nieprawidłowe rekordy pracowników prowadzą do błędów w liście płac, ryzyk związanych z przestrzeganiem RODO, niedokładnych raportów zarządczych oraz nieudanych integracji systemowych. Strategicznie: analityka oparta na słabych danych produkuje wyglądające na pewne, lecz błędne wnioski, co jest bardziej szkodliwe niż brak jakiejkolwiek analityki. Zespół kierowniczy, który podejmuje decyzje dotyczące zatrudnienia na podstawie raportu z HRIS, a później odkrywa, że dane były niewiarygodne, prawdopodobnie nie zaufa ponownie danym HR w najbliższym czasie.
Przeprowadzanie audytu jakości danych
Audyt jakości danych sprawdza dokładność, kompletność, spójność i aktualność danych w HRIS. Należy wybrać dziesięć najważniejszych pól danych: imię i nazwisko pracownika, stanowisko, dział, centrum kosztów, menedżera, wynagrodzenie, typ umowy, FTE, datę rozpoczęcia pracy oraz miejsce pracy. Trzeba wyeksportować próbkę 100 rekordów pracowników i zweryfikować każde pole względem źródła prawdy (umowa o pracę, plik płacowy lub rejestr decyzji HR). Należy obliczyć wskaźnik dokładności dla każdego pola. Każde pole z dokładnością niższą niż 95% powinno zostać zbadane i skorygowane, a przyczyna źródłowa powinna zostać usunięta, aby zapobiec powtórzeniu.
