בין כל הגורמים הקריטיים לניהול נכון ומדויק של משאבי אנוש, בולטת החשיבות של איכות הנתונים המוזנים למערכת הבינה המלאכותית, בפרט כאשר מדובר בהקשר של משאבי אנוש.
שמירה על שלמות נתוני משאבי אנוש היא חיונית ביותר לצורך קבלת החלטות מושכלות ומבוססות נתונים.
שמירה על שלמות הנתונים של משאבי אנוש היא חיונית למינוף יכולות הבינה המלאכותית ולצורך ניתוח יעיל של תהליכי משאבי אנוש.
איכות הנתונים מבטיחה שמנהלי משאבי אנוש יכולים לקבל החלטות מושכלות, הוגנות ויעילות, ובסופו של דבר לתרום להצלחת הארגון ולרווחת עובדיו.
להלן 4 סיבות לכך שאיכות נתונים המוזנים למערכות מבוססות בינה מלאכותית הינה קריטית עבור מנהלי משאבי אנוש:
1 קבלת החלטות:
מנהלי משאבי אנוש מסתמכים על בינה מלאכותית וניתוח הנתונים כדי לקבל החלטות אסטרטגיות הקשורות לתכנון כוח אדם, ניהול כישרונות ומעורבות עובדים.
נתונים לא מדויקים או לא מלאים עלולים להוביל לתובנות פגומות, וכתוצאה מכך, קבלת החלטות לקויה.
2 הוגנות ושוויון:
איכות הנתונים חיונית ליצירה ותחזוקה של שיטות משאבי אנוש בצורה הוגנת והגונה. אם הנתונים – המשמשים עבור תהליכי משאבי אנוש ומבוססים על בינה מלאכותית – הם מוטים או לא שלמים, זה יכול להוביל לפרקטיקות מפלות ולתרום לבעיות בנושאי גיוון והכלה.
3 עמידה בדיני עבודה:
מחלקות משאבי אנוש חייבות לעמוד בדיני העבודה והתקנות. שמירה על שלמות הנתונים מבטיחה ששיטות העבודה וההחלטות של משאבי אנוש יתאימו לדרישות החוק. אי ציות לדיני העבודה עלול לגרום לבעיות משפטיות ולקנסות כספיים.
4 יעילות תפעולית:
נתונים מדוייקים של משאבי אנוש משפרים את היעילות התפעולית. זה מאפשר למנהלי משאבי אנוש לבצע אוטומציה של תהליכים, כגון שכר, ניהול הטבות והערכות ביצועים, הנשענים במידה רבה על דיוק הנתונים.
להלן 12 דרכים לשמירה על איכות ושלמות נתוני משאבי אנוש:
1 ממשל נתונים:
יש לקבוע נהלי ממשל נתונים חזקים כדי להגדיר תקני נתונים, אחריות ותהליכים לשמירה על איכות הנתונים. יש להקים צוות ניהול נתונים האחראי לפיקוח על איכות הנתונים.
2 אימות הנתונים:
יש ליישם כללי אימות כדי להבטיח דיוק נתונים. זה כולל בדיקות לגבי שלמות הנתונים, העקביות והדיוק. אוטומציה יכולה לסייע בסימון ותיקון שגיאות נתונים בזמן אמת.
3 איסוף נתונים:
יש לוודא שתהליכי איסוף הנתונים הם סטנדרטיים ועקביים. הדרכת אנשי מחלקת משאבי אנוש ויצרני נתונים אחרים כדי לשמור על איכות הנתונים במקור. יש להטמיע טפסי הזנת נתונים ובדיקות אימות.
4 ניקוי נתונים:
יש לנקות באופן קבוע ולבטל כפילות של נתוני משאבי אנוש. יש להשתמש בכלים ובטכניקות לניקוי נתונים כדי לזהות ולתקן שגיאות, חוסר עקביות ויתירות.
5 אבטחת נתונים:
יש להגן על נתוני משאבי אנוש מפני פרצות אבטחה וגישה לא מורשית. פרצות נתונים עלולות לפגוע באיכות הנתונים ולהוביל לחוסר אמון של העובדים.
6 שילוב נתונים:
יש לשלב מערכות ופלטפורמות של משאבי אנוש כדי לשמור על עקביות נתונים. יש לוודא שהנתונים זורמים בצורה חלקה בין יישומי משאבי אנוש שונים כמו למשל מערכות שכר, ניהול כישרונות ועוד.
7 דוחות אימות נתונים:
יש ליצור דו"חות אימות נתונים כדי לזהות חוסר עקביות ואי דיוקים. ניתן להשתמש בדו"חות אלה כדי לעקוב אחר איכות הנתונים לאורך זמן.
8 ביקורת נתונים אוטומטיים:
יש להשתמש בכלים של בינה מלאכותית וכלי למידת מכונה כדי להפוך את ביקורת הנתונים לאוטומטיים. כלים אלה יכולים לנטר באופן רציף את איכות הנתונים, לזהות חריגות ולספק התראות כאשר מתעוררות בעיות.
9 תיעוד נתונים:
יש לשמור על תיעוד ברור עבור נתוני משאבי אנוש. תיעוד הגדרות נתונים, מקורות ושינויים כדי להבטיח שלכל המשתמשים תהיה הבנה משותפת של הנתונים.
10 מדדי איכות נתונים:
יש להגדיר מדדי איכות נתונים מרכזיים, כגון דיוק נתונים, שלמות ועקביות. יש למדוד ולדווח באופן קבוע על מדדים אלה כדי לעקוב אחר שיפורים באיכות הנתונים.
11 הדרכת נתונים:
יש להשקיע בהכשרת מנהלי משאבי אנוש על חשיבות איכות הנתונים. יש ללמד אותם כיצד נתונים משפיעים על תהליכי משאבי אנוש וקבלת החלטות.
12 שיפור מתמיד:
הקפדה על איכות הנתונים היא תהליך מתמשך הכולל מעקב, וכן הערכה ושיפור של שיטות איכות הנתונים באופן מתמיד. יש לבקש משוב ממשתמשים כדי לזהות נקודות תורפה ותחומים לשיפור.
