Bendrieji žmogiškieji ištekliai: personalo valdymo tipų saugumas – globalus požiūris

Sudėtingame ir dinamiškame pasauliniame žmogiškųjų išteklių (ŽI) pasaulyje darbuotojų duomenų vientisumas ir tikslumas yra itin svarbūs. Tipų saugumas, sąvoka, dažnai siejama su programinės įrangos kūrimu, atlieka kritinį, bet dažnai nepakankamai įvertintą vaidmenį personalo valdyme. Šis tinklaraščio įrašas nagrinėja tipų saugumo svarbą ŽI, jo naudą ir tai, kaip organizacijos visame pasaulyje gali jį įgyvendinti, siekdamos pagerinti duomenų kokybę, pagerinti atitiktį ir supaprastinti veiklą.

Tipų saugumo supratimas ŽI kontekste

Tipų saugumas iš esmės užtikrina, kad duomenys atitiktų iš anksto nustatytas taisykles ir formatus. ŽI tai reiškia duomenų tipų taikymą įvairiems darbuotojų atributams, pvz., vardams, gimimo datoms, atlyginimams ir pareigų pavadinimams. Apibrėždamos šiuos tipus ir jų laikydamosi, organizacijos gali išvengti duomenų įvedimo klaidų, neatitikimų ir netikslumų, kurie ateityje gali sukelti didelių problemų.

Pavyzdžiui, įsivaizduokite sistemą, kuri leidžia vartotojui įvesti atlyginimą kaip eilutę, o ne skaitinę reikšmę. Šis, atrodytų, nedidelis praleidimas gali sukelti neteisingus skaičiavimus, klaidų darbo užmokesčio srityje ir net teisines komplikacijas. Tipų saugumas suteikia sistemą, leidžiančią išvengti tokių scenarijų, patvirtinant duomenis pagal iš anksto apibrėžtas taisykles. Apsvarstykite neteisingos gimimo datos įvedimo pasekmes, dėl kurių nesilaikoma vietinių darbo įstatymų dėl minimalių amžiaus reikalavimų. Duomenų įvedimo tipų saugumas yra pagrindinis principas, saugantis organizacijas nuo galimos rizikos.

Pagrindiniai ŽI tipų saugumo komponentai

• Duomenų patvirtinimas: tai apima duomenų galiojimo patikrinimą pagal iš anksto nustatytas taisykles. Pavyzdžiui, užtikrinant, kad gimimo data yra tinkamas datos formatas arba kad pareigų pavadinimas yra pasirinktas iš iš anksto patvirtinto sąrašo.
• Duomenų tipo taikymas: kiekvienam laukui nurodomas duomenų tipas, pvz., tekstas, skaitinis, data arba loginis. Tai neleidžia įvesti neteisingų duomenų.
• Duomenų vientisumo patikrinimai: įgyvendinami patikrinimai, siekiant užtikrinti duomenų nuoseklumą įvairiose sistemose ir skyriuose. Pavyzdžiui, tikrinant, ar darbuotojo atlyginimas darbo užmokesčio sistemoje atitinka atlyginimą, įrašytą ŽI informacinėje sistemoje.
• Duomenų valdymo politika: nustatoma aiški politika ir procedūros, skirtos duomenų įvedimui, priežiūrai ir prieigai. Ši politika turėtų apimti duomenų patvirtinimo ir tipų saugumo gaires.

Tipų saugumo nauda ŽI

Tipų saugumo įgyvendinimas ŽI suteikia daug naudos, todėl veikla tampa efektyvesnė, padidėja tikslumas ir pagerėja atitiktis. Ši nauda apima visų dydžių organizacijas ir įvairiose pramonės šakose visame pasaulyje.

Pagerintas duomenų tikslumas

Tipų saugumas gerokai sumažina duomenų įvedimo klaidų tikimybę. Taikydamos duomenų tipus ir patvirtinimo taisykles, organizacijos gali užtikrinti, kad darbuotojų duomenys būtų tikslūs ir patikimi. Tai leidžia priimti labiau pagrįstus sprendimus, pagrįstus patikimais duomenimis. Pavyzdžiui, tikslūs darbo jėgos demografiniai duomenys gali informuoti apie įvairovės ir įtraukties iniciatyvas arba gali būti atliktas teisingas mokymo poreikių įvertinimas.

Apsvarstykite organizaciją, veikiančią keliose šalyse, kurių kiekviena turi unikalius mokesčių reglamentus. Netikslūs duomenys vienoje šalyje gali sukelti neteisingus mokesčių sulaikymus, baudas ir neatitikimą vietiniams reglamentams. Taikydamos tipų saugumą, organizacijos gali užtikrinti, kad su mokesčių skaičiavimais susiję duomenys (pvz., mokesčių identifikavimo numeriai, gyvenamosios vietos statusas) būtų įvesti ir išlaikyti tiksliai, sumažinant klaidų riziką.

Pagerinta atitiktis

ŽI skyriai yra atsakingi už atitikties plačiam teisinių ir reguliavimo reikalavimų spektrui užtikrinimą. Tipų saugumas padeda organizacijoms įvykdyti šiuos įsipareigojimus, užtikrindamas duomenų, reikalingų ataskaitoms ir atitikčiai, tikslumą ir vientisumą. Tai apima atitiktį darbo įstatymams, duomenų privatumo reglamentams (pvz., GDPR, CCPA) ir kovos su diskriminacija įstatymams.

Pavyzdžiui, daugelyje šalių yra specifiniai reikalavimai, susiję su darbuotojų darbo valandų ir viršvalandžių įrašymu. Tipų saugumas užtikrina, kad su darbo valandomis susiję duomenys būtų tiksliai įrašyti, o tai padeda laikytis šių reglamentų. Be to, tai padeda audituojant ir tiriant.

Supaprastinta veikla

Sumažindamas duomenų klaidas ir neatitikimus, tipų saugumas supaprastina ŽI operacijas. Tai lemia didesnį efektyvumą ir mažesnes sąnaudas. Automatinis duomenų patvirtinimas ir duomenų kokybės patikrinimai sumažina rankinio duomenų valymo ir taisymo poreikį. Daugiau automatizuotų ŽI sistemų gali pasikliauti duomenimis be žmogaus įsikišimo, o tai pagerina darbo eigą ir leidžia ŽI darbuotojams sutelkti dėmesį į strategiškesnes iniciatyvas.

Pavyzdžiui, organizacija, naudojanti pasaulinę darbo užmokesčio sistemą, gali panaudoti tipų saugumą, kad užtikrintų, jog darbuotojų duomenys būtų teisingai integruoti su darbo užmokesčio sistema. Tai sumažina darbo užmokesčio klaidų riziką, o tai taupo laiką, pinigus ir išteklius.

Sumažintos sąnaudos

Duomenų klaidos gali būti brangios, todėl sumažėja produktyvumas, baudžiamoji atsakomybė ir pablogėja reputacija. Tipų saugumas sumažina šių klaidų riziką, padėdamas organizacijoms ilgainiui sutaupyti pinigų. Pagerinus duomenų kokybę, organizacijos gali priimti geresnius sprendimus, optimizuoti savo darbo jėgą ir sumažinti veiklos sąnaudas.

Netikslūs duomenys gali sukelti neefektyvumą, ypač didelėse pasaulinėse organizacijose. Tipų saugumas užtikrina, kad duomenys būtų teisingi, išvengiama pasikartojančių įrašų, o tai padeda sutaupyti vietos saugojimui ir apdorojimo sąnaudoms.

Tipų saugumo įgyvendinimas ŽI: geriausia praktika

Tipų saugumo įgyvendinimas ŽI reikalauja sistemingo požiūrio. Organizacijos turėtų vadovautis šia geriausia praktika, kad užtikrintų sėkmę.

1. Įvertinkite esamą duomenų kokybę

Prieš įgyvendinant tipų saugumą, organizacijos turėtų įvertinti esamą darbuotojų duomenų kokybę. Tai apima bet kokių esamų duomenų kokybės problemų, tokių kaip trūkstami duomenys, nenuoseklūs duomenų formatai ir duomenų įvedimo klaidos, nustatymą. Tai galima pasiekti atliekant duomenų auditą, duomenų profiliavimą ir duomenų kokybės patikrinimus.

Pavyzdys: Didelė tarptautinė įmonė atliko duomenų auditą, kad įvertintų darbuotojų duomenų kokybę visame pasaulyje. Auditas parodė, kad darbuotojų adresai buvo nenuoseklūs įvairiose šalyse. Remdamasi išvadomis, įmonė įdiegė tipų saugumo priemones ir atnaujino duomenų valdymo politiką, siekdama užtikrinti darbuotojų adresų nuoseklumą.

2. Apibrėžkite duomenų tipus ir patvirtinimo taisykles

Kitas žingsnis – apibrėžti duomenų tipus ir patvirtinimo taisykles kiekvienam darbuotojo atributui. Tai apima kiekvieno duomenų lauko formato, diapazono ir priimtinų reikšmių nurodymą. Pavyzdžiui, gimimo datos laukas turėtų būti suformatuotas kaip YYYY-MM-DD, o atlyginimo laukas turėtų būti skaitinė reikšmė tam tikru diapazone.

Pavyzdys: Įmonė įdiegė naują ŽI informacinę sistemą ir apibrėžė duomenų tipus ir patvirtinimo taisykles kiekvienam laukui. Sistema nepriimtų teksto atlyginimo lauke ir neleistų įvesti neteisingos gimimo datos. Tai sumažino duomenų įvedimo klaidas ir užtikrino, kad duomenys būtų nuoseklūs.

3. Įdiekite duomenų patvirtinimą ŽI sistemose

Organizacijos turėtų įdiegti duomenų patvirtinimo taisykles savo ŽI sistemose, pvz., ŽI informacinėse sistemose, darbo užmokesčio ir darbo laiko apskaitos sistemose. Tai galima pasiekti naudojant duomenų įvedimo formas, automatinius duomenų patvirtinimo patikrinimus ir duomenų kokybės informacinius suvestinius. Daugelyje šiuolaikinių ŽI informacinių sistemų galima konfigūruoti duomenų patvirtinimo taisykles.

Pavyzdys: Įmonė įdiegė duomenų patvirtinimo patikrinimą savo ŽI informacinėje sistemoje. Sistema automatiškai patvirtino darbuotojo nacionalinius identifikavimo numerius, kad užtikrintų jų formatą ir egzistavimą. Tai sumažino klaidas ir pagerino duomenų vientisumą.

4. Nustatykite duomenų valdymo politiką

Aiškios duomenų valdymo politikos yra būtinos siekiant užtikrinti duomenų kokybę ir tipų saugumą. Ši politika turėtų apibrėžti duomenų įvedimo, priežiūros ir prieigos vaidmenis ir atsakomybes. Jie taip pat turėtų apimti duomenų patvirtinimo, duomenų kokybės patikrinimų ir duomenų saugumo gaires. Organizacijos turėtų reguliariai peržiūrėti ir atnaujinti savo duomenų valdymo politiką, kad užtikrintų, jog ji išliktų aktuali.

Pavyzdys: Įmonė nustatė duomenų valdymo politiką, kurioje buvo apibrėžti duomenų įvedimo, priežiūros ir prieigos vaidmenys ir atsakomybės. Politika apėmė duomenų patvirtinimo, duomenų kokybės patikrinimų ir duomenų saugumo gaires. Politika buvo reguliariai peržiūrima ir atnaujinama, siekiant užtikrinti jos veiksmingumą.

5. Suteikite mokymus ir informuotumą

Už duomenų įvedimą atsakingi darbuotojai turėtų gauti pakankamą apmokymą apie duomenų įvedimo procedūras, duomenų tipus ir patvirtinimo taisykles. Šiuose mokymuose turėtų būti pabrėžiama duomenų kokybės ir tipų saugumo svarba. Organizacijos taip pat turėtų skatinti informuotumą apie duomenų kokybę ir tipų saugumą per vidinius pranešimus ir mokymus.

Pavyzdys: Įmonė suteikė mokymus apie duomenų įvedimo procedūras, duomenų tipus ir patvirtinimo taisykles ŽI darbuotojams ir vadovams, atsakingiems už darbuotojų duomenų įvedimą. Mokymai apėmė praktinius pratimus ir vertinimus, siekiant užtikrinti, kad darbuotojai suprastų duomenų kokybės svarbą.

6. Stebėkite ir palaikykite duomenų kokybę

Organizacijos turėtų nuolat stebėti ir palaikyti savo darbuotojų duomenų kokybę. Tai apima reguliarius duomenų kokybės patikrinimus, greitą duomenų kokybės problemų sprendimą ir duomenų patvirtinimo taisyklių atnaujinimą, jei reikia. Norint stebėti duomenų kokybės metriką ir nustatyti tendencijas, gali būti naudojami duomenų kokybės informaciniai suvestiniai.

Pavyzdys: Įmonė įdiegė duomenų kokybės informacinį suvestinį, kad stebėtų duomenų kokybės metriką. Informacinis suvestinis parodė, kad tikslių darbuotojų adresų procentas padidėjo įdiegus duomenų patvirtinimo priemones. Informacinis suvestinis taip pat pabrėžė sritis, kuriose duomenų kokybę būtų galima pagerinti.

Tarptautiniai pavyzdžiai ir atvejo tyrimai

Tipų saugumas ŽI yra pasaulinis reikalas, o jo įgyvendinimą galima stebėti įvairiuose tarptautiniuose kontekstuose. Štai keletas pavyzdžių:

1. Europos Sąjunga (ES) – Bendrasis duomenų apsaugos reglamentas (BDAR)

BDAR, taikomas organizacijoms visame pasaulyje, kurios tvarko ES gyventojų asmens duomenis, reikalauja aukštų duomenų tikslumo ir vientisumo standartų. Tipų saugumas tiesiogiai palaiko atitiktį BDAR reikalavimams, užtikrindamas, kad darbuotojų duomenys būtų tikslūs, išsamūs ir naujausi. Tai apima duomenų apie darbuotojų sutikimą, teisę būti pamirštam ir pranešimus apie duomenų pažeidimus patvirtinimą.

Pavyzdys: Tarptautinė įmonė, veikianti ES, įdiegė griežtus duomenų patvirtinimo patikrinimus savo ŽI sistemose, kad atitiktų BDAR reikalavimus. Tai apėmė darbuotojų kontaktinės informacijos patvirtinimą, aiškaus sutikimo dėl duomenų tvarkymo gavimą ir prieigos prie duomenų kontrolės įgyvendinimą.

2. Jungtinės Amerikos Valstijos – Sveikatos draudimo perkeliamumo ir atskaitomybės aktas (HIPAA)

JAV, įmonėms, kurios tvarko sveikatos išmokų duomenis, tipų saugumas atlieka kritinį vaidmenį atitiktyje HIPAA. Tipų saugumo priemonių įgyvendinimas gali užtikrinti tikslų darbuotojų sveikatos informacijos ir išmokų duomenų įvedimą, sumažinant klaidų riziką, kuri gali sukelti neatitiktį.

Pavyzdys: JAV sveikatos priežiūros paslaugų teikėjas įdiegė tipų saugumą savo ŽI ir išmokų sistemose, siekdamas užtikrinti atitiktį HIPAA reglamentams. Buvo įdiegti duomenų patvirtinimo patikrinimai, siekiant užtikrinti darbuotojų sveikatos draudimo ir išmokų informacijos tikslumą. Tai užtikrino duomenų privatumą ir duomenų vientisumą.

3. Azijos ir Ramiojo vandenyno regionas – Duomenų privatumo įstatymai

Azijos ir Ramiojo vandenyno regiono šalys vis dažniau priima duomenų privatumo įstatymus, panašius į BDAR. Šie įstatymai, kaip ir tie, kurie galioja Australijoje, Japonijoje ir Singapūre, pabrėžia duomenų tikslumą, o tai dar labiau pabrėžia tipų saugumo poreikį ŽI duomenų valdyme. Šie įstatymai verčia ŽI skyrius atkreipti daugiau dėmesio į duomenų patvirtinimą ir kokybę.

Pavyzdys: Technologijų įmonė, turinti biurus Singapūre, įdiegė duomenų patvirtinimą, siekdama užtikrinti darbuotojų duomenų tikslumą, ypač susijusį su pilietybe, darbo leidimais ir atlyginimu. Tai pagerino atitiktį vietiniams duomenų apsaugos reglamentams.

4. Pasaulinės darbo užmokesčio sistemos

Daugelis organizacijų naudoja pasaulines darbo užmokesčio sistemas. Tipų saugumas čia yra labai svarbus, nes jis užtikrina, kad duomenys sklandžiai keliautų tarp ŽI sistemos ir darbo užmokesčio sistemų, taip išvengiant darbo užmokesčio klaidų. Patvirtindami darbuotojų duomenis, darbo užmokesčio paslaugų teikėjai rečiau susiduria su problemomis dėl mokesčių sulaikymo, socialinio draudimo įmokų ar kitų atitikties problemų.

Pavyzdys: Pasaulinis mažmeninės prekybos tinklas naudoja vieningą ŽI ir darbo užmokesčio sistemą. Tipų saugumas yra įterptas į ŽI informacinę sistemą, siekiant užtikrinti, kad visa darbuotojų informacija – nuo pagrindinės demografinės informacijos iki banko sąskaitų – būtų tiksli. Tai sumažina klaidų sistemoje skaičių ir užtikrina savalaikius ir tikslius mokėjimus įvairiose šalyse.

Iššūkiai įgyvendinant tipų saugumą visame pasaulyje

Nors tipų saugumo ŽI nauda yra aiški, organizacijos gali susidurti su keliais iššūkiais jį įgyvendindamos visame pasaulyje.

1. Tarptautinių reglamentų sudėtingumas

Skirtingos šalys turi skirtingus duomenų privatumo įstatymus, darbo įstatymus ir mokesčių reglamentus. Tai sukuria sudėtingą kraštovaizdį organizacijoms, kurios turi naršyti. Organizacijos turi suprasti specifinius kiekvienos šalies, kurioje jos veikia, reikalavimus ir atitinkamai įgyvendinti tipų saugumo priemones.

2. Integravimas su senomis sistemomis

Daugelis organizacijų remiasi senomis ŽI sistemomis, kurios gali būti nesukurtos atsižvelgiant į tipų saugumą. Integruoti šias sistemas su šiuolaikinėmis ŽI informacinėmis sistemomis ir užtikrinti tipų saugumą gali būti sudėtinga. Tai gali apimti duomenų perkėlimą, sistemos atnaujinimus ir pritaikymą.

3. Duomenų perkėlimas ir valymas

Duomenų perkėlimas iš senų sistemų į naujas sistemas ir duomenų valymas, siekiant užtikrinti tikslumą ir nuoseklumą, gali užimti daug laiko ir išteklių. Organizacijos turi parengti patikimą duomenų perkėlimo strategiją ir skirti išteklių duomenų valymui.

4. Kultūriniai skirtumai

Kultūriniai skirtumai taip pat gali kelti iššūkių. Pavyzdžiui, duomenų įvedimo konvencijos ir formatavimo reikalavimai gali skirtis įvairiose šalyse ir regionuose. Organizacijos turi atsižvelgti į šiuos skirtumus kurdamos duomenų patvirtinimo taisykles.

5. Išlaidų ir išteklių apribojimai

Tipų saugumo įgyvendinimas gali apimti išlaidas, susijusias su ŽI informacinių sistemų atnaujinimais, duomenų perkėlimu ir mokymais. Organizacijos gali susidurti su išteklių apribojimais, kurie gali apriboti jų galimybes veiksmingai įgyvendinti tipų saugumą. Tačiau šios išlaidos dažnai yra gerokai viršijamos ilgalaikės duomenų tikslumo ir atitikties naudos.

Tipų saugumo ateitis ŽI

Tikimasi, kad tipų saugumo ŽI vaidmuo ateinančiais metais taps dar svarbesnis. Kadangi duomenų privatumo reglamentai tampa griežtesni, o organizacijos vis dažniau remiasi duomenimis pagrįstu sprendimų priėmimu, tikslių ir patikimų darbuotojų duomenų poreikis taps dar didesnis. Technologijų pažanga, pavyzdžiui, dirbtinis intelektas (DI) ir mašininis mokymasis (MM), dar labiau padidins organizacijų galimybes įgyvendinti tipų saugumo priemones.

Pagrindinės tendencijos

• Padidėjęs automatizavimas: DI ir MM bus naudojami duomenų patvirtinimui ir duomenų kokybės patikrinimams automatizuoti, sumažinant rankinio įsikišimo poreikį.
• Pažangi analizė: Organizacijos naudos pažangią analitiką darbuotojų duomenims analizuoti ir galimai rizikai bei galimybėms nustatyti.
• Duomenimis pagrįstas sprendimų priėmimas: Duomenys bus vis dažniau naudojami priimant strateginius sprendimus dėl darbo jėgos planavimo, talentų valdymo ir darbuotojų įsitraukimo.
• Didesnis dėmesys darbuotojų patirčiai: ŽI skyriai naudos duomenis, kad suasmenintų darbuotojų patirtį ir pagerintų darbuotojų pasitenkinimą.

Organizacijos, kurios priima tipų saugumą, bus gerai pasirengusios sėkmingai veikti šiame besikeičiančiame kraštovaizdyje. Jos galės pagerinti duomenų kokybę, laikytis reglamentų ir priimti labiau pagrįstus sprendimus dėl savo darbo jėgos. Be to, padidėjęs nuotolinio darbo poreikis dėl globalizacijos padidins organizacijų priklausomybę nuo tikslių duomenų. Duomenų patvirtinimas šiuose scenarijuose užtikrina sklandų veikimą.

Išvada

Tipų saugumas yra būtinas šiuolaikinio personalo valdymo komponentas. Taikydamos duomenų tipus, patvirtindamos įrašus ir nustatydamos patikimą duomenų valdymo politiką, organizacijos gali žymiai pagerinti savo ŽI operacijų tikslumą, atitiktį ir efektyvumą. Kadangi pasaulinis verslas ir toliau plečiasi, o duomenų privatumo reglamentai tampa sudėtingesni, tipų saugumo įgyvendinimas nebėra prabanga, o būtinybė. Investuodamos į tipų saugumą, organizacijos gali sumažinti riziką, sumažinti išlaidas ir išnaudoti visą savo darbo jėgos duomenų potencialą, sukurdamos stipresnę ir atitikties reikalavimus atitinkančią pasaulinę ŽI funkciją.

Organizacijos turėtų imtis aukščiau nurodytų veiksmų, kad sukurtų tipų saugumo sistemą. Tai apima jų duomenų kokybės įvertinimą, duomenų tipų ir patvirtinimo taisyklių apibrėžimą, duomenų patvirtinimo įdiegimą ŽI sistemose, duomenų valdymo politikos nustatymą, mokymų ir informuotumo teikimą bei nuolatinį duomenų kokybės stebėjimą ir palaikymą. Nauda, įskaitant pagerintą duomenų tikslumą, sustiprintą atitiktį ir supaprastintą veiklą, yra didelė, todėl tipų saugumas yra pagrindinis bet kurios pasaulinės ŽI strategijos sėkmės veiksnys.