منابع انسانی عمومی: ایمنی نوع مدیریت پرسنل - یک دیدگاه جهانی

در دنیای پیچیده و پویای منابع انسانی جهانی (HR)، یکپارچگی و دقت داده‌های کارکنان از اهمیت بالایی برخوردار است. ایمنی نوع، مفهومی که اغلب با مهندسی نرم‌افزار مرتبط است، نقشی حیاتی و در عین حال اغلب نادیده گرفته شده در مدیریت پرسنل ایفا می‌کند. این پست وبلاگ به بررسی اهمیت ایمنی نوع در HR، مزایای آن و چگونگی پیاده‌سازی آن توسط سازمان‌ها در سراسر جهان برای بهبود کیفیت داده‌ها، بهبود انطباق و ساده‌سازی عملیات می‌پردازد.

درک ایمنی نوع در زمینه HR

ایمنی نوع، در اصل، تضمین می‌کند که داده‌ها مطابق با قوانین و قالب‌های از پیش تعریف‌شده هستند. در HR، این به معنای اعمال انواع داده‌ها برای ویژگی‌های مختلف کارمندان، مانند نام‌ها، تاریخ تولد، حقوق و عناوین شغلی است. با تعریف و رعایت این انواع، سازمان‌ها می‌توانند از خطاهای ورود داده‌ها، ناهماهنگی‌ها و نادرستی‌هایی که می‌تواند منجر به مشکلات قابل توجهی در آینده شود، جلوگیری کنند.

به عنوان مثال، سیستمی را تصور کنید که به کاربر اجازه می‌دهد حقوق را به عنوان یک رشته به جای مقدار عددی وارد کند. این سهل انگاری به ظاهر جزئی می‌تواند منجر به محاسبات نادرست، خطاهای حقوق و دستمزد و حتی عوارض قانونی شود. ایمنی نوع چارچوبی را برای جلوگیری از چنین سناریوهایی با اعتبارسنجی داده‌ها در برابر قوانین از پیش تعریف‌شده فراهم می‌کند. پیامدهای وارد کردن تاریخ تولد نادرست را در نظر بگیرید که منجر به عدم انطباق با قوانین کار محلی در مورد حداقل سن مورد نیاز می‌شود. ایمنی نوع در ورود داده‌ها یک اصل اساسی در محافظت از سازمان‌ها در برابر خطرات احتمالی است.

اجزای اصلی ایمنی نوع HR

• اعتبارسنجی داده‌ها: این شامل بررسی اعتبار داده‌ها در برابر قوانین از پیش تعریف‌شده است. به عنوان مثال، اطمینان حاصل شود که تاریخ تولد یک فرمت تاریخ معتبر است یا اینکه عنوان شغلی از یک لیست از پیش تأیید شده انتخاب شده است.
• اجرای نوع داده: تعیین نوع داده برای هر فیلد، مانند متن، عددی، تاریخ یا بولی. این از ورودی‌های داده نادرست جلوگیری می‌کند.
• بررسی یکپارچگی داده‌ها: پیاده‌سازی بررسی‌ها برای اطمینان از سازگاری داده‌ها در سیستم‌ها و بخش‌های مختلف. به عنوان مثال، تأیید اینکه حقوق کارمند در سیستم حقوق و دستمزد با حقوق ثبت شده در HRIS مطابقت دارد.
• سیاست‌های حاکمیت داده‌ها: ایجاد سیاست‌ها و رویه‌های روشن برای ورود، نگهداری و دسترسی به داده‌ها. این سیاست‌ها باید شامل دستورالعمل‌هایی برای اعتبارسنجی داده‌ها و ایمنی نوع باشد.

مزایای ایمنی نوع در HR

پیاده‌سازی ایمنی نوع در HR مزایای متعددی را ارائه می‌دهد که منجر به عملیات کارآمدتر، افزایش دقت و بهبود انطباق می‌شود. این مزایا برای سازمان‌ها در هر اندازه و در صنایع مختلف در سطح جهانی گسترش می‌یابد.

افزایش دقت داده‌ها

ایمنی نوع به طور قابل توجهی احتمال خطاهای ورود داده‌ها را کاهش می‌دهد. با اعمال انواع داده‌ها و قوانین اعتبارسنجی، سازمان‌ها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که داده‌های کارکنان دقیق و قابل اعتماد هستند. این امر منجر به تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر بر اساس داده‌های قابل اعتماد می‌شود. به عنوان مثال، آمار دقیق نیروی کار می‌تواند ابتکارات تنوع و شمول را اطلاع دهد، یا ارزیابی صحیح نیازهای آموزشی می‌تواند انجام شود.

سازمانی را در نظر بگیرید که در چندین کشور فعالیت می‌کند که هر کدام مقررات مالیاتی منحصر به فردی دارند. داده‌های نادرست در یک کشور می‌تواند منجر به مالیات بر درآمد نادرست، جریمه‌ها و عدم انطباق با مقررات محلی شود. با ایمنی نوع، سازمان‌ها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که داده‌های مربوط به محاسبات مالیاتی (به عنوان مثال، شماره شناسایی مالیاتی، وضعیت اقامت) به طور دقیق وارد و نگهداری می‌شوند و خطر خطاها را به حداقل می‌رسانند.

بهبود انطباق

بخش‌های HR مسئول اطمینان از انطباق با طیف گسترده‌ای از الزامات قانونی و نظارتی هستند. ایمنی نوع به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با اطمینان از دقت و یکپارچگی داده‌های مورد نیاز برای گزارش‌دهی و اهداف انطباق، این تعهدات را برآورده کنند. این شامل انطباق با قوانین کار، مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها (به عنوان مثال، GDPR، CCPA) و قوانین ضد تبعیض است.

به عنوان مثال، بسیاری از کشورها الزامات خاصی برای ثبت ساعات کار و اضافه کاری کارمندان دارند. ایمنی نوع تضمین می‌کند که داده‌های مربوط به ساعات کار به طور دقیق ثبت می‌شوند، که به انطباق با این مقررات کمک می‌کند. علاوه بر این، به ممیزی و تحقیقات کمک می‌کند.

عملیات ساده‌شده

با کاهش خطاها و ناهماهنگی‌های داده‌ها، ایمنی نوع عملیات HR را ساده می‌کند. این امر منجر به افزایش کارایی و کاهش هزینه‌ها می‌شود. اعتبارسنجی خودکار داده‌ها و بررسی‌های کیفیت داده‌ها نیاز به پاکسازی و تصحیح دستی داده‌ها را کاهش می‌دهد. سیستم‌های HR خودکارتر می‌توانند بدون دخالت انسان به داده‌ها تکیه کنند، که گردش کار را بهبود می‌بخشد و به کارکنان HR این امکان را می‌دهد تا روی ابتکارات استراتژیک‌تری تمرکز کنند.

به عنوان مثال، سازمانی که از یک سیستم حقوق و دستمزد جهانی استفاده می‌کند، می‌تواند از ایمنی نوع برای اطمینان از اینکه داده‌های کارکنان به درستی با سیستم حقوق و دستمزد ادغام شده‌اند، استفاده کند. این امر خطر خطاهای حقوق و دستمزد را کاهش می‌دهد، که در زمان، پول و منابع صرفه‌جویی می‌کند.

کاهش هزینه‌ها

خطاهای داده می‌تواند پرهزینه باشد و منجر به از دست دادن بهره‌وری، جریمه‌های انطباق و آسیب به اعتبار شود. ایمنی نوع خطر این خطاها را به حداقل می‌رساند و به سازمان‌ها کمک می‌کند تا در درازمدت در پول صرفه‌جویی کنند. با بهبود کیفیت داده‌ها، سازمان‌ها می‌توانند تصمیمات بهتری بگیرند، نیروی کار خود را بهینه کنند و هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند.

داده‌های نادرست می‌تواند منجر به ناکارآمدی شود، به ویژه در سازمان‌های بزرگ جهانی. ایمنی نوع تضمین می‌کند که داده‌ها صحیح هستند و از رکوردهای تکراری جلوگیری می‌کند، که به صرفه‌جویی در فضای ذخیره‌سازی و هزینه‌های پردازش کمک می‌کند.

پیاده‌سازی ایمنی نوع در HR: بهترین شیوه‌ها

پیاده‌سازی ایمنی نوع در HR نیازمند یک رویکرد سیستماتیک است. سازمان‌ها باید این بهترین شیوه‌ها را دنبال کنند تا از موفقیت اطمینان حاصل کنند.

1. ارزیابی کیفیت داده‌های فعلی

قبل از پیاده‌سازی ایمنی نوع، سازمان‌ها باید کیفیت فعلی داده‌های کارکنان خود را ارزیابی کنند. این شامل شناسایی هرگونه مشکل کیفیت داده موجود، مانند داده‌های گم‌شده، فرمت‌های ناسازگار داده‌ها و خطاهای ورود داده‌ها است. این امر می‌تواند از طریق ممیزی داده‌ها، پروفایل داده‌ها و بررسی‌های کیفیت داده‌ها به دست آید.

مثال: یک شرکت بزرگ چند ملیتی ممیزی داده‌ها را برای ارزیابی کیفیت داده‌های کارکنان در سراسر عملیات جهانی خود انجام داد. ممیزی نشان داد که آدرس‌های کارمندان در کشورهای مختلف ناسازگار است. بر اساس یافته‌ها، این شرکت اقدامات ایمنی نوع را پیاده‌سازی کرد و سیاست‌های حاکمیت داده‌ها را برای اطمینان از سازگاری آدرس‌های کارمندان به روز کرد.

2. تعریف انواع داده‌ها و قوانین اعتبارسنجی

مرحله بعدی تعریف انواع داده‌ها و قوانین اعتبارسنجی برای هر ویژگی کارمند است. این شامل تعیین فرمت، دامنه و مقادیر قابل قبول برای هر فیلد داده است. به عنوان مثال، یک فیلد تاریخ تولد باید به صورت YYYY-MM-DD قالب‌بندی شود، و یک فیلد حقوق باید یک مقدار عددی در یک محدوده خاص باشد.

مثال: یک شرکت یک سیستم HRIS جدید را پیاده‌سازی کرد و انواع داده‌ها و قوانین اعتبارسنجی را برای هر فیلد تعریف کرد. این سیستم متن را در یک فیلد حقوق نمی‌پذیرفت و همچنین تاریخ تولد نامعتبر را اجازه نمی‌داد. این امر خطاهای ورود داده‌ها را کاهش داد و اطمینان حاصل کرد که داده‌ها سازگار هستند.

3. پیاده‌سازی اعتبارسنجی داده‌ها در سیستم‌های HR

سازمان‌ها باید قوانین اعتبارسنجی داده‌ها را در سیستم‌های HR خود، مانند HRIS، حقوق و دستمزد و سیستم‌های حضور و غیاب، پیاده‌سازی کنند. این امر می‌تواند از طریق فرم‌های ورود داده‌ها، بررسی‌های خودکار اعتبارسنجی داده‌ها و داشبوردهای کیفیت داده‌ها به دست آید. در بسیاری از HRISهای مدرن، امکان پیکربندی قوانین اعتبارسنجی داده‌ها وجود دارد.

مثال: یک شرکت یک بررسی اعتبارسنجی داده‌ها را در سیستم HRIS خود پیاده‌سازی کرد. این سیستم به طور خودکار شماره شناسایی ملی کارمندان را برای اطمینان از فرمت و وجود آنها اعتبارسنجی کرد. این امر خطاها را کاهش داد و یکپارچگی داده‌ها را بهبود بخشید.

4. ایجاد سیاست‌های حاکمیت داده‌ها

سیاست‌های روشن حاکمیت داده‌ها برای اطمینان از کیفیت داده‌ها و ایمنی نوع ضروری است. این سیاست‌ها باید نقش‌ها و مسئولیت‌ها را برای ورود، نگهداری و دسترسی به داده‌ها تعریف کنند. آنها همچنین باید شامل دستورالعمل‌هایی برای اعتبارسنجی داده‌ها، بررسی‌های کیفیت داده‌ها و امنیت داده‌ها باشند. سازمان‌ها باید به طور منظم سیاست‌های حاکمیت داده‌های خود را بررسی و به روز کنند تا اطمینان حاصل شود که مرتبط باقی می‌مانند.

مثال: یک شرکت یک سیاست حاکمیت داده‌ها را ایجاد کرد که نقش‌ها و مسئولیت‌ها را برای ورود، نگهداری و دسترسی به داده‌ها تعریف می‌کرد. این سیاست شامل دستورالعمل‌هایی برای اعتبارسنجی داده‌ها، بررسی‌های کیفیت داده‌ها و امنیت داده‌ها بود. این سیاست به طور منظم بررسی و به روز می‌شد تا از اثربخشی آن اطمینان حاصل شود.

5. ارائه آموزش و آگاهی

کارمندانی که مسئول ورود داده‌ها هستند، باید آموزش کافی در مورد رویه‌های ورود داده‌ها، انواع داده‌ها و قوانین اعتبارسنجی دریافت کنند. این آموزش باید بر اهمیت کیفیت داده‌ها و ایمنی نوع تأکید کند. سازمان‌ها همچنین باید از طریق ارتباطات داخلی و جلسات آموزشی، آگاهی در مورد کیفیت داده‌ها و ایمنی نوع را ترویج کنند.

مثال: یک شرکت آموزشی را در مورد رویه‌های ورود داده‌ها، انواع داده‌ها و قوانین اعتبارسنجی به کارکنان HR و مدیران مسئول ورود داده‌های کارکنان ارائه داد. این آموزش شامل تمرینات عملی و ارزیابی‌ها بود تا اطمینان حاصل شود که کارمندان اهمیت کیفیت داده‌ها را درک می‌کنند.

6. نظارت و حفظ کیفیت داده‌ها

سازمان‌ها باید به طور مداوم کیفیت داده‌های کارکنان خود را نظارت و حفظ کنند. این شامل انجام بررسی‌های منظم کیفیت داده‌ها، رسیدگی سریع به مشکلات کیفیت داده‌ها و به روز رسانی قوانین اعتبارسنجی داده‌ها در صورت نیاز است. داشبوردهای کیفیت داده‌ها می‌توانند برای ردیابی معیارهای کیفیت داده‌ها و شناسایی روندها استفاده شوند.

مثال: یک شرکت یک داشبورد کیفیت داده‌ها را برای ردیابی معیارهای کیفیت داده‌ها پیاده‌سازی کرد. این داشبورد نشان داد که درصد آدرس‌های دقیق کارمندان پس از پیاده‌سازی اقدامات اعتبارسنجی داده‌ها افزایش یافته است. این داشبورد همچنین مناطقی را برجسته کرد که کیفیت داده‌ها می‌تواند بهبود یابد.

نمونه‌ها و مطالعات موردی بین‌المللی

ایمنی نوع در HR یک مفهوم مرتبط در سطح جهانی است، و اجرای آن را می‌توان در زمینه‌های بین‌المللی مختلف مشاهده کرد. در اینجا چند نمونه آورده شده است:

1. اتحادیه اروپا (EU) - مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها (GDPR)

GDPR، که برای سازمان‌ها در سراسر جهان که داده‌های شخصی ساکنان اتحادیه اروپا را پردازش می‌کنند اعمال می‌شود، استانداردهای بالایی از دقت و یکپارچگی داده‌ها را ایجاب می‌کند. ایمنی نوع به طور مستقیم از انطباق با الزامات GDPR با اطمینان از اینکه داده‌های کارکنان دقیق، کامل و به روز هستند، پشتیبانی می‌کند. این شامل اعتبارسنجی داده‌ها در مورد رضایت کارمند، حق فراموش شدن و اعلان‌های نقض داده‌ها است.

مثال: یک شرکت چند ملیتی که در اتحادیه اروپا فعالیت می‌کند، بررسی‌های دقیق اعتبارسنجی داده‌ها را در سیستم‌های HR خود برای مطابقت با الزامات GDPR پیاده‌سازی کرد. این شامل اعتبارسنجی اطلاعات تماس کارمندان، به دست آوردن رضایت صریح برای پردازش داده‌ها و پیاده‌سازی کنترل‌های دسترسی به داده‌ها بود.

2. ایالات متحده - قانون قابلیت انتقال و پاسخگویی بیمه سلامت (HIPAA)

در ایالات متحده، برای شرکت‌هایی که با داده‌های مزایای سلامت سروکار دارند، ایمنی نوع نقش مهمی در انطباق با HIPAA ایفا می‌کند. پیاده‌سازی اقدامات ایمنی نوع می‌تواند از ورود دقیق اطلاعات سلامت کارمندان و داده‌های مزایا اطمینان حاصل کند و خطر خطاهایی را که می‌تواند منجر به عدم انطباق شود، کاهش دهد.

مثال: یک ارائه‌دهنده مراقبت‌های بهداشتی مستقر در ایالات متحده ایمنی نوع را در سیستم‌های HR و مزایای خود پیاده‌سازی کرد تا از انطباق با مقررات HIPAA اطمینان حاصل کند. بررسی‌های اعتبارسنجی داده‌ها برای اطمینان از صحت بیمه سلامت و اطلاعات مزایای کارمندان پیاده‌سازی شد. این امر حریم خصوصی و یکپارچگی داده‌ها را تضمین کرد.

3. منطقه آسیا و اقیانوسیه - قوانین حفظ حریم خصوصی داده‌ها

کشورهای منطقه آسیا و اقیانوسیه به طور فزاینده‌ای قوانین حفظ حریم خصوصی داده‌ها را مشابه GDPR تصویب می‌کنند. این قوانین، مانند قوانین موجود در استرالیا، ژاپن و سنگاپور، تأکید زیادی بر دقت داده‌ها دارند، که بیشتر بر نیاز به ایمنی نوع در مدیریت داده‌های HR تأکید می‌کند. این قوانین بخش‌های HR را به سمت توجه بیشتر به اعتبارسنجی و کیفیت داده‌ها سوق می‌دهند.

مثال: یک شرکت فناوری با دفاتری در سنگاپور اعتبارسنجی داده‌ها را برای اطمینان از صحت داده‌های کارکنان، به ویژه در رابطه با شهروندی، مجوز کار و غرامت پیاده‌سازی کرد. این امر انطباق با مقررات محلی حفاظت از داده‌ها را بهبود بخشید.

4. سیستم‌های حقوق و دستمزد جهانی

بسیاری از سازمان‌ها از سیستم‌های حقوق و دستمزد جهانی استفاده می‌کنند. ایمنی نوع در اینجا بسیار مهم است، زیرا اطمینان می‌دهد که داده‌ها به طور یکپارچه بین سیستم HR و سیستم‌های حقوق و دستمزد جریان می‌یابند و در نتیجه از خطاهای حقوق و دستمزد جلوگیری می‌شود. با اعتبارسنجی داده‌های کارکنان، احتمال کمتری وجود دارد که ارائه‌دهندگان حقوق و دستمزد با مشکلاتی در مورد مالیات بر درآمد، مشارکت در تأمین اجتماعی یا سایر مسائل انطباق مواجه شوند.

مثال: یک زنجیره خرده فروشی جهانی از یک سیستم HR و حقوق و دستمزد یکپارچه استفاده می‌کند. ایمنی نوع در HRIS تعبیه شده است تا اطمینان حاصل شود که تمام اطلاعات کارکنان - از اطلاعات اولیه جمعیت‌شناختی گرفته تا حساب‌های بانکی - دقیق است. این امر خطاها را در سیستم به حداقل می‌رساند و پرداخت‌های به موقع و دقیق را در کشورهای مختلف تضمین می‌کند.

چالش‌ها در پیاده‌سازی ایمنی نوع در سطح جهانی

در حالی که مزایای ایمنی نوع در HR واضح است، سازمان‌ها ممکن است هنگام پیاده‌سازی آن در سطح جهانی با چندین چالش مواجه شوند.

1. پیچیدگی مقررات بین‌المللی

کشورهای مختلف قوانین حفظ حریم خصوصی داده‌ها، قوانین کار و مقررات مالیاتی متفاوتی دارند. این یک چشم‌انداز پیچیده را برای سازمان‌ها برای پیمایش ایجاد می‌کند. سازمان‌ها باید الزامات خاص هر کشوری را که در آن فعالیت می‌کنند درک کنند و اقدامات ایمنی نوع را بر این اساس پیاده‌سازی کنند.

2. ادغام با سیستم‌های قدیمی

بسیاری از سازمان‌ها به سیستم‌های قدیمی HR متکی هستند که ممکن است با در نظر گرفتن ایمنی نوع طراحی نشده باشند. ادغام این سیستم‌ها با HRIS مدرن و اطمینان از ایمنی نوع می‌تواند چالش برانگیز باشد. این ممکن است شامل مهاجرت داده‌ها، ارتقاء سیستم و سفارشی‌سازی باشد.

3. مهاجرت و پاکسازی داده‌ها

مهاجرت داده‌ها از سیستم‌های قدیمی به سیستم‌های جدید و پاکسازی داده‌ها برای اطمینان از صحت و سازگاری می‌تواند زمان‌بر و پرهزینه باشد. سازمان‌ها باید یک استراتژی قوی برای مهاجرت داده‌ها ایجاد کنند و منابع را به پاکسازی داده‌ها اختصاص دهند.

4. تفاوت‌های فرهنگی

تفاوت‌های فرهنگی نیز می‌تواند یک چالش ایجاد کند. به عنوان مثال، کنوانسیون‌های ورود داده‌ها و الزامات قالب‌بندی ممکن است در کشورهای و مناطق مختلف متفاوت باشد. سازمان‌ها باید هنگام طراحی قوانین اعتبارسنجی داده‌ها این تفاوت‌ها را در نظر بگیرند.

5. محدودیت‌های هزینه و منابع

پیاده‌سازی ایمنی نوع می‌تواند شامل هزینه‌های مرتبط با ارتقاء HRIS، مهاجرت داده‌ها و آموزش باشد. سازمان‌ها ممکن است با محدودیت‌های منابع مواجه شوند که می‌تواند توانایی آنها را برای پیاده‌سازی مؤثر ایمنی نوع محدود کند. با این حال، این هزینه‌ها اغلب بسیار بیشتر از مزایای بلندمدت دقت داده‌ها و انطباق است.

آینده ایمنی نوع در HR

انتظار می‌رود نقش ایمنی نوع در HR در سال‌های آینده اهمیت بیشتری پیدا کند. از آنجایی که مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها سخت‌تر می‌شوند، و سازمان‌ها به طور فزاینده‌ای به تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها متکی هستند، نیاز به داده‌های دقیق و قابل اعتماد کارکنان حتی بیشتر خواهد شد. پیشرفت‌های تکنولوژیکی، مانند هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)، بیشتر توانایی سازمان‌ها را برای پیاده‌سازی اقدامات ایمنی نوع افزایش می‌دهد.

روندهای کلیدی

• افزایش اتوماسیون: AI و ML برای خودکارسازی اعتبارسنجی داده‌ها و بررسی‌های کیفیت داده‌ها استفاده می‌شوند و نیاز به مداخله دستی را کاهش می‌دهند.
• تجزیه و تحلیل پیشرفته: سازمان‌ها از تجزیه و تحلیل پیشرفته برای تجزیه و تحلیل داده‌های کارکنان و شناسایی خطرات و فرصت‌های بالقوه استفاده خواهند کرد.
• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها: داده‌ها به طور فزاینده‌ای برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک در مورد برنامه‌ریزی نیروی کار، مدیریت استعدادها و مشارکت کارکنان استفاده می‌شوند.
• تمرکز بیشتر بر تجربه کارکنان: بخش‌های HR از داده‌ها برای شخصی‌سازی تجربیات کارکنان و بهبود رضایت کارکنان استفاده خواهند کرد.

سازمان‌هایی که ایمنی نوع را در آغوش می‌گیرند، در موقعیت خوبی برای موفقیت در این چشم‌انداز در حال تحول قرار خواهند گرفت. آنها قادر خواهند بود کیفیت داده‌ها را بهبود بخشند، با مقررات مطابقت داشته باشند و تصمیمات آگاهانه‌تری در مورد نیروی کار خود بگیرند. علاوه بر این، افزایش نیاز به کار از راه دور به دلیل جهانی شدن، سازمان‌ها را بیشتر به داده‌های دقیق متکی می‌کند. اعتبارسنجی داده‌ها در این سناریوها عملکرد روان را تضمین می‌کند.

نتیجه‌گیری

ایمنی نوع یک جزء ضروری از مدیریت پرسنل مدرن است. با اعمال انواع داده‌ها، اعتبارسنجی ورودی‌ها و ایجاد سیاست‌های قوی حاکمیت داده‌ها، سازمان‌ها می‌توانند به طور قابل توجهی دقت، انطباق و کارایی عملیات HR خود را بهبود بخشند. از آنجایی که کسب و کارهای جهانی به گسترش خود ادامه می‌دهند و مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها پیچیده‌تر می‌شوند، پیاده‌سازی ایمنی نوع دیگر یک تجمل نیست، بلکه یک ضرورت است. با سرمایه‌گذاری در ایمنی نوع، سازمان‌ها می‌توانند خطرات را به حداقل برسانند، هزینه‌ها را کاهش دهند و پتانسیل کامل داده‌های نیروی کار خود را باز کنند و یک عملکرد HR جهانی قوی‌تر و منطبق‌تر بسازند.

سازمان‌ها باید مراحلی را که در بالا ذکر شد برای ایجاد چارچوبی برای ایمنی نوع بردارند. این شامل ارزیابی کیفیت داده‌های آنها، تعریف انواع داده‌ها و قوانین اعتبارسنجی، پیاده‌سازی اعتبارسنجی داده‌ها در سیستم‌های HR، ایجاد سیاست‌های حاکمیت داده‌ها، ارائه آموزش و آگاهی و نظارت و حفظ مداوم کیفیت داده‌ها است. مزایا، از جمله بهبود دقت داده‌ها، افزایش انطباق و عملیات ساده‌شده، قابل توجه است و ایمنی نوع را به یک عامل کلیدی در موفقیت هر استراتژی HR جهانی تبدیل می‌کند.