人力资源数据治理，是企业进行大数据治理的一个非常重要的环节，它能够从数据源头上保证数据的真实性、完整性、及时性和有效性。 在互联网的时代，大家都在讨论互联网，但并不是所有人都关注数据治理。 很多人关心的是：企业需要用多少数据？如何通过数据分析进行决策？ 很多公司把精力放在了营销方面而忽略了业务本身，结果导致人力资源数据被严重浪费。 

我们把目光放回更宏观的维度去看，其实企业有很多业务线： 比如人力资源部门，有哪些职能？ 比如财务部门？ 财务是用财务业务来进行衡量管理的一个核心部门：对公司整体价值有重要影响。 所以通过大数据对公司内部各个业务线进行价值评估是非常重要的一个工作。

一、明确人力资源管理流程

企业要建立自己的人力资源管理体系，首先要明确人力资源管理的各个流程是什么？ 我们需要先明确企业内部各个部门以及相应的岗位职责。 然后就可以建立一些管理标准，在标准上尽量细化、量化，能够比较容易地将各项要求落实到实际工作中去。 如果是跨部门的问题，也可以按照部门来划分；但这里要注意几个问题： （1）企业内部部门之间是不一样的，因此人力资源部与其他部门会有不同；（2）各组织单位和业务单位之间是不一样的，甚至业务板块不同的公司之间也有差异；（3）对于跨部门管理的问题，如果在跨部门协作中发现了很多漏洞的话，那么这个管理体系一定是存在问题的。

二、建立信息资产档案

我们要做的第一件事就是建立一套规范的人力资源数据资产档案，让每个员工在每一份档案里都有自己的“身份证号”。 我们需要把 HR工作中涉及到个人信息的所有记录进行整理，比如：姓名、电话、家庭住址、工作单位、离职原因等。 在建立完档案后，接下来就是对数据进行标准化处理。 通常企业会使用“OCR”技术来对员工信息进行扫描识别和录入。 OCR系统中最重要的是字段的录入，因为它关系到信息资产的完整性，因此要严格按照公司规章制度要求来实现信息资产库。

三、建立健全的数据标准和质量控制体系

（1）人力资源部门，负责制定公司统一的数据标准，并与各业务部门签订数据标准管理协议，明确各自的数据采集权限。 （2）建立健全的质量控制体系：在系统开发和数据接入过程中实施全方位严格的质量控制。 在业务部门和数据治理人员共同参与下，建立起符合人力资源管理数据规范的质量保障体系。 （3）确保系统中所有数据都被准确识别，保证与其他信息系统（如 ERP等）有充分关联。 （4）针对每个系统制定明确的质量标准和管控流程；

四、数据质量问题的治理

1、检查工作： 确保数据的准确性和完整性，确保能够准确地反映数据的全貌。 2、审核工作： 通过系统来审核数据是否符合标准要求，保证数据符合逻辑和完整性。

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