推荐数据孤岛，人力资源数据化管理的痛点

作者齐涛更新于：2017-12-19 19:19 15865

某企业准备推进人力资源数据化管理，以定量的形式向领导展示人力资源部的价值，同时对业务部门提供战略支持。人力资源部重视数据化管理，但没有实践经验，推进过程中按薪酬、绩效、招聘、培训及人事管理五个工作模块来收集、存储、计算与分析数据。到年底时每位成员有大量的数据要处理和展示，但结果出来之后才发现主要还是按工作模块来分析数据，跨模块的数据分析困难很大。这个企业犯的最大错误是将数据模块化，但联系很少，我们可以称之为数据孤岛。

数据孤岛是专业术语，专业人士把数据孤岛分为物理性和逻辑性两种。物理性的数据孤岛指的是，数据在不同部门相互独立存储，独立维护，彼此间相互孤立，形成了物理上的孤岛。逻辑性的数据孤岛指的是，不同部门站在自己的角度对数据进行理解和定义，使得一些相同的数据被赋予了不同的含义，无形中加大了跨部门数据合作的沟通成本（引自百度百科）。

从人力资源方面的数据来定义，部门内个人或团队各自收集、存储、维护、定义数据，导致各工作模块的数据像海上孤岛一样，与其它孤岛很难产生联系互动，与其它部门数据也是难以相互联系，由此产生了数据孤岛。数据孤岛是工作分工的必然产物，公司会以部门为单位产生数据孤岛，部门也可能会因工作细分产生数据孤岛。

数据孤岛没有积极作用，只有各种消极作用。

工作数据要么重复管，要么没人管

工作可以细分，但数据并不会完全随工作细分，必然有重复需求的数据，这样会导致数据的重复存储或者重复调用。如招聘、培训、薪酬、绩效、人事等工作模块都需要岗位信息数据，要么会重复录入存储这些数据，要么是重复调用数据，产生重复管理的现象，有可能会因为工作失误导致各工作模块的重复数据不能匹配的情况。

因为某些工作涉及几个工作模块的人员共同来做，工作职责能界定清楚并不代表数据管理也能界定清晰。如某公司薪酬专员负责调薪审批单的填写与审批流程的追踪，但审批单的保管由人事专员负责，员工调薪产生的数据（姓名、部门、岗位、事由、时间、数额等）只能求诸于纸质文档，但电子数据却无人负责。

涉及数据处理与展示的工作效率低

每个人都有自己的数据存储和维护方式，需要大量数据的处理与展示时，每个人的工作效率不一，甚至差别很大，到年终汇总时尤为突出。当有几个模块的数据需要联系互动时，这种低效率会更加突出，如培训模块HR只统计培训班的基础电子信息，参训人员、考核成绩等数据只有纸质文档，当我们要分析培训人员培训结束后的产量、产品合格率是否与培训前有差异，这需要结合绩效得分、薪酬方面的计件统计与培训方面的培训人员等信息，需要三个工作模块将数据整合，困难比较大。

即使是有信息系统的公司，大部分公司同样会出现这种问题，因为一般信息系统只解决基本数据的问题，而不能解决全面数据的问题，必然有信息系统照顾不到的数据需要用其它方式来统计，这样同样会让工作效率低下。

多工作模块数据不能有效共享互动

人力资源数据化管理并不是数据的堆积，各个工作模块的数据共享互动才是有效手段。日常工作中各工作模块单独存储维护数据，到了年底汇总后由部门负责人“攒”成一个年度工作总结，只是数据的展示与简单的分析，工作模块的壁垒仍没有打破。

工作数据有监控工作状态、预测工作与事态发展、对达到某些临界值的情况报警等作用，如果平时不能有效利用数据，年底再分析结果出台政策，有的工作为时已晚。数据的有效利用，必然要求多工作模块数据有效共享互动，而且要有一个协调和处理中心对数据进行处理与展示，这个可以是某个人或某个信息平台，一般人力资源负责人要有协调和数据处理的经验和手段。

从人力资源数据化管理的推进过程来看，数据不全是一个很大的阻碍，数据孤岛更是一个大阻碍，但笔者认为解决了数据孤岛的问题，数据不全的问题将不再是问题。数据能联系互动，那么我们接入任何数据都将是轻而易举，事实上数据量大但无法有效处理让很多HR心生怯意。如果有一个有效的框架或平台让数据容易接入，将大幅度提高HR工作效率，数据化管理的进程也将迅速推进。

推荐阅读：《人力资源数据化管理下的数据平台搭建》

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【作者简介】

齐涛，三茅人力资源网专栏作家，高级人力资源师，有大型国有企业、民营企业人力资源经理、人资行政总监、人资行政副总工作经历。对人力资源各模块有丰富的管理实践经验，擅长HR工作系统性搭建与管理。著有《Excel 人力资源管理实操从入门到精通》（中国铁道出版社），在当当、京东、亚马逊、天猫均有售。

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数据孤岛，人力资源数据化管理的痛点