2020年以來，在國資委《關于加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》的政策推動下，明確國有企業加速數字化轉型的目標，在此背景下，眾多領先的大型集團化國有企業也紛紛將人力資源數字化建設作為其全面數字化轉型統籌規劃中的關鍵一環，積極推進內部人力資源數字化轉型。
《通知》強調堅持數據驅動作為“六項主要原則”之一，很多國企通過內部自研或外部采購方式實現了各具特色的人力資源數字化服務，然而在缺乏對人力資源數據有效治理的情況下，無法實現國企對人才選拔任用數據信息的有效支撐，導致很多企業人力資源數字化轉型僅僅停留在功能層面，根本無法助力國企推動數據驅動的人力資源管理。
本文將主要探討國企人力資源數據治理的思路、技術工具以及建設關鍵要點等，為國企人力資源數字化建設構建堅實底座，實現數據驅動管理目標。
國企人力資源數據治理的挑戰
自從“十二五”規劃以來，很多國有企業就陸續進行了信息化基礎建設，引入大量信息化系統，為國企積累了大量數據，在一定程度上實現了“業務數據化”。
然而信息化階段因為處于邊建設邊摸索階段，也普遍缺乏頂層設計和全局數字化視角，也普遍存在“數據孤島”、業務系統各自為政，難以形成一體化的數字化應用的問題，數據質量和數據安全等都是數字化階段需要解決的問題。
國企在人力資源系統領域的數據治理挑戰，具體表現在歷史遺留、數據質量、數據監管、數據意識、數據應用等問題上：
國企人力資源數據治理思路
人力資源數據治理是人力資源數字化轉型的關鍵起點，人力資源管理工作涉及企業每名員工的切身利益，與員工相關的信息數據量極大，也是企業主數據之一，尤其國企核心人才以及領導干部的數據信息是企業運營的關鍵信息，必須規范管理。
在綜合考量法律合規、數據規劃、技術架構、數據安全等方面的因素，進一步完善組織人事數據，開展人力資源數據治理項目時，人力資源部門需要與內部IT運維部門、業務部門，以及系統供應商進行有效拉通，確保數據治理與業務需求達成動態平衡。
國有企業的人力資源數據應用能力，尤其是大型集團國企，需要實現集團層級的數據治理目標：建立以集團總部為主體的管理體系，形成總部在人力資源全數據管理的背景下，指導、監控、賦能各個業務單元，實現人力資源數據完整性、準確性、及時性、一致性。
建立起橫向協同、縱向貫通的數據治理體系，通過統一的數據口徑標準和管理流程，將人力資源相關數據有序、合理地進行管理，一方面推動組織內人力資源信息的流動共享，另一方面，人力資源數據作為企業數據資產的一部分，做好人力資源數據治理幫助解決企業層面數據標準不一、 業務數據整合集成與業務系統應用等問題。
企業人力資源數據治理是一項長期性、體系化的工作，且需要在組織范圍內進行全面變革的工作，從管理視角出發，建設思路一般包含但不限于：
1）基于企業管理與業務需求，識別治理的核心訴求；
2）組織相關人員和機構，統一完善主數據建設；
3）管理和監管各組織機構、子公司、部門對數據的訪問，制定訪問規范和管理原則；
4）編制數據政策與制度，制定數據治理的標準與管理流程；
5）提供持續的數據質量改進機制與方式方法
6）提供技術工具和業務流程支持，全集團集中統籌；
7）定期進行數據質量評估，判斷既定目標的完善程度。
1. 組織管理
人力資源數據作為企業主數據來源之一，需要國企從組織層面統一建設和管理，組織對數據的集中規劃和管控決定企業數字化全局。
人力資源數據治理是一項長期投入的工作，比起單純推進上線一套功能層面的人力資源管理系統更復雜、更有挑戰且投入大，數據治理也不僅僅是人力部門或IT部門的事情，也需要組織各相關業務部門一起，需要管理層下定決心建設有力的組織模式。比如有大型企業會成立專門的數據管理部門或組建數據治理委員會等。
國企人力資源數據的管控多數是有總部統一管理，一般有以下幾種形式：
1.組織信息數據：即分子公司和核心組織部門設立和調整，由總部審批，人力部門統一維護。
2.人員崗位信息：即由所屬單位發起申請，由總部人力部門審批
3.基礎信息數據：即學歷、學位、籍貫之類的字典信息，由特定人員統一維護，且維護變更頻次較少。
2. 流程標準
國企人力資源數據治理前提是規范數據標準與流程。企業人力資源管理系統中數據種類多樣，尤其需要消除大型集團型企業內部存在同一數據存在多種解釋、來源等混亂現象。
人力資源的數據標準化工作主要圍繞組織機構、人員這兩類主數據展開。
一方面，以國資委、中組部要求的數據標準為基礎，另一方面，盤點人事相關數據字段應用場景，全面梳理關鍵字段標準，對每一個字段從定義、數據來源、關聯字段、維護標準、使用場景等多個維度進行重新梳理，制定人力資源數據管理數據規范、標準、定義，形成數據字典，統一數據口徑。
即在輸入端就需保持數據標準一致，確保同一數據字段在不同部門、系統及頁面中，都對應一致的定義、名稱及屬性。
3. 質量監控
標準是前提，執行監控是質量保障。一旦制定了清晰的標準就必須保障執行到位，監控數據質量。隨著數字化發展，傳統依靠人為審核校驗的方式也越來越被自動化、數字化系統工具替代。
比如為了避免數據在采集過程中出現錯誤并減少人為審核的繁瑣，科大訊飛在前端依據梳理好的數據標準設置系統規則，把控線上數據入口。從入職端開始，規范填寫選項，避免員工自定義填寫造成的錯誤和不統一。
同時，企業原先需要人工審核員工所填寫信息與實物證明資料間的匹配，當前更多使用電子材料及OCR識別校驗，提高了數據管理的效率。
也有企業通過數據質量平臺基于設置好的標準，自動校驗錯誤數據，人力資源部門會將錯誤數據推送給相應的個人或組織內部進行核實、補充或修改，在此之后，系統會再進行二輪的核查，確定數據完整性和準確性是否達到預設的目標，以此不斷校驗和完善。
4. 技術工具
上文也提過，就目前數字技術發展程度，國企進行人力資源數據治理不需要再依靠手工和紙質流程管理。
大數據平臺、數據資產管理系統及平臺、具備人力資源數據管理能力的智慧人力資源管理系統等的應用都能幫助國企推進人力資源數據管理，支持組織去執行和交付人力資源數據相關的業務目標。
比如國企數據資產管理工具平臺對企業各個領域數據治理環節、制度和職責的系統支撐，包括數據標準的線上發布、審批工作流，數據質量規則的系統化和自動檢測、元數據體系搭建和企業范圍內的數據資產自動發現、管理和運營數據統計等等，人力資源數據治理作為企業數據治理的環節之一包含在內。
一般而言，國企在實施或升級人力資源管理系統的同時，也會配套升級數據治理方案，而部分先進的數字化人力資源管理系統也會關注企業在這方面的管理痛點，提供專注于人力資源領域數據治理的解決方案。
以近兩年備受國企青睞的紅海云為例，在提供覆蓋國企組織人力管理全場景的一體化人力資源管理系統，幫助國企夯實底層組織人事數據，構建端到端的業務流程基礎上，針對國企人力資源缺乏數據標準、缺失數據監管及數據時效性差等數據管理痛點，紅海云通過自主研發的CFCR數據治理解決方案，可以有效保障國企人力資源數據管理在合理高效的監管體系下進行，提供高質量、安全、即時、流程可追溯的業務數據
比如數據采集可按規范標準填寫收集表單，可針對指定員工和組織范圍按照指定指標收集信息；可自定義數據收集周期，以及數據收集觸發條件，支持人力資源數據保鮮項目常態化管理；支持數據質量巡檢監測管理，出現預設偏差，及時發出預警通知及時修復；全面覆蓋員工信息、勞動力、合同、流程等HR業務的數據質量分析，提供事前、事中、事后的數據質量監控報告，支持數據鉆取溯源等。
總之，借助自動化、智能化技術工具，能夠幫助國企人力資源數據治理進程事半功倍，在確保數據完整性、及時性、準確性及有效性基礎上，進一步挖掘數據價值，更清楚地定位問題數據產生的環節，落實人力資源數據的分析與應用，用數據驅動人力資源管理，推動企業數字化進程。
最后，一些數據治理要點提醒
1、重點先行，勿貪大求全
企業人力資源數據治理切入點多，各個系統中可能有幾百個字段，不容易清理和盤點，在治理中也未必有精力全面投入，在有限的資源里，厘清哪些是核心重點數據，哪些數據場景應用頻次高，從哪些數據入手是關鍵，需要從數字化戰略上做好頂層設計與規劃，秉承重點先行、急用先行原則開展人力資源數據治理，可以先梳理出與業務關聯強、影響大，預期效果明顯的數據應用場景開展數據治理，一方面既可以解決當前業務痛點問題，另一方面獲得數據治理成效，增強信心后，繼續有條不紊推進治理持續進行。
2、人力資源主數據，基礎夯實
大部分國企都有一定信息化基礎，也會有主數據管理系統，但實施效果不一。人力資源主數據作為國企內部組織和業務系統間共享的數據之一，不僅是組織人事管理和人力數據分析的基礎，也是業務系統數據集成的基礎，在國企加速數字化轉型時，必須夯實人力資源主數據基礎，不只是上一套管理系統，而是真正能應用先進的技術工具從數據采集、數據監控、數據報告等各環節做實。
3、數據安全合規管理
近年來，中美貿易摩擦、國際局勢不確定性加強，國家加強對數據及信息應用安全的政策監管，國有企業作為國民經濟重要支柱，數據安全管理需國企數據治理重點關注的領域，數據安全合規管理也是國企必須遵守的“紅線”，如何在滿足數據安全防護和個人隱私保護的前提下，實現人力資源數據共享應用，發揮價值是國企人力資源數據治理必須面對的問題。
（本文來源于公眾號：“國有企業HR數字化研究”，匯聚國企人力資源數字化管理干貨）