人力资源数据综合治理是人力资源数字化变革重要起始点，人力资源工作涉及公司企业每一名员工的合法权益，和员工相关的内容信息量巨大，也是企业管理者数据和信息之一，尤其民营企业核心骨干以及领导人员的数据和信息是企业运营的重要信息，必须规范化管理。

　　建立起横着协同、纵向贯通的数据治理体系，通过统一的数据口径标准和管理制度，将人力资源相关数据有序、科学地进行监管，一方面推动组织内人力资源信息的流动共享，另一方面，人力资源数据是企业数字化资产中的一部分，搞好人力资源数据综合治理帮助解决公司企业层面标准体系不一、业务数据汇总集成与业务管理系统应用等问题。

　　人力资源大数据应用是一项长期性、体系化的工作，且需要在实施范围内全面革新的工作，从管理方法视角出发，建设思路一般包含但不限于：

　　1)基于企业管理与项目需求，识别治理的核心诉求;

　　2)组织相关人员和机构，统一完善主数据建设;

　　3)管理方法监管各组织机构、子公司、部门对数据的浏览，制定浏览标准与管理方针;

　　4)编写数据和信息政策与制度，制定大数据应用的标准与管理制度;

　　5)给予持续不断的数据和信息质量控制体制与具体方法

　　6)提供技术支持工具工作流程适用，全集团公司集中化统等;

　　7)定期开展数据和信息质量评价，判断最终目标的完善程度。

　　2.流程规范

　　人力资源管理归一化处理工作重点围绕组织机构、工作人员这两类主数据展开。

　　一方面，以国资委、中央组织部要求的标准体系为基础，另一方面，盘点人事部门相关数据项应用领域，全面梳理关键字段规范，对每一个字段从定义、数据来源、关联字段、维护规范、适用场景等多个方面进行重新梳理，制定人力资源数据管理方法数据规范、规范、定义，形成数据流图，统一数据口径。即在输入端就需保持数据规范一致，确保同一数据项在不同部门、系统及页面中，都对应一致的定义、名称和特性。

　　3.质量管理

　　规范是基础，执行监控是质量保障。一旦制定了清楚的规范就必须要确保落实到位，监测数据质量。随着数字化转型，传统式借助人为审批校检的形式也越来越被自动化、数字化系统工具替代。同时，公司企业原先需要人工审核员工所填写信息与实物证明材料间的匹配，现阶段更多使用电子材料及OCR识别校检，提高了数据管理的效率。也有企业通过数据质量平台基于设置好的规范，自动校验错误数据和信息，人事部门会将错误数据上传给相应的个人或组织内部进行核实、补充或修改，在此之后，系统会再进行二轮的核查，确定数据库安全和精确性是否达到预设的目标，以此不断校验和完善。

　　华夏讲师网为您提供全面解决方案，可以有效保障民营企业人力资源数据管理方法在合理高效的监督机制下进行，提供高质量、安全、即时、流程可追溯的业务数据。总之，借助自动化、信息化技术工具，能够帮助民营企业人力资源数据综合治理进程事半功倍，在确保数据库安全、时效性、精确性及有效性前提下，进一步挖掘数据，更清楚地定位问题数据和信息造成的环节，落实人力资源数据的分析与应用，用数字驱动人力资源，助推企业数智化转型。