İK Analitik Çalışmalarında Veri Kalitesi

İnsan Kaynaklarında Veri Kalitesi konusunda bir şey yazmadan önce insan kaynaklarının sahip olduğu veri setinin üzerinden geçmek gerek; belki de geçmemek.

“Geçmemek” diyorum çünkü elinde bu kadar fazla veri olan bir fonksiyonun veri kalitesinden bahsedebilmek zor. Buna KVKK-GDPR veri gizliliği zorluklarını da eklediğinizde İK Analitik için fırsatlar dünyasından; “zorluklar dünyasına” geçmiş oluyorsunuz.

Merak etmeyin. Yeni petrol veya yeni oksijen olarak tanımlanabilecek “veri” her türlü zorluğun üstesinden gelmenize yardım edecektir. Ancak burada İnsan Kaynakları çalışanlarına ya da bu yazıyı okuyan size çok iş düşüyor. Amacımız size bir yük yüklemek değil. Şöyle düşünün, şu değerli madeni size vermek istiyoruz: Veri!

Veri kalitesi için ideal bir şirkette CDO (Chief Data Officer) pozisyonunu kurgulamak ve departman bazlı verilerin “doluluk” ve “doğruluk” oranlarını ölçmek ile işe başlayabilirsiniz. Büyük danışmanlık şirketleri bununla ilgili hazır taslaklarını sizler için kurmaya hazır. Ama bu rollerin finansçılara verilmesi, bu kadar “para” odaklı bir departmanda bu yükün bırakılması bana hem mantıklı hem de yararlı gelmiyor.

Aslında şirketteki “herkes ile ilgili herkesten daha fazla veriye sahip olan İnsan Kaynaklarında” bu sorumluluğun olması çok daha yararlı olacaktır. Peki neden genelde finansal rollere veriliyor bu görev? Bunun temel sebebi şirkette “veri ile en çok oynayanların” finansçılar olması. İK’nın elinde “Kocaman veri-Büyük veri” olsa da bununla ilgili raporlar yapmaktan; bu veriden anlam çıkarmaktan çok uzakta duruyor insan kaynakları çalışanları.

3 Milyon Sütun Veri

Peki gerçekten İK’nın elinde Büyük veri var mı? Çalışan veri setindeki başlıkların 250 sütunu aştığını, İK ERP programı kullananlar bilir. Bu durumda sadece 2500 kişilik görece ortalama bir şirkette 625.000 Sütun veri oluşuyor. Bu şirketi 10 yıllık bir perakende şirketi olarak düşünsek ve turnover oranını %50 olarak alsak (bir çok perakende şirketi bunun neredeyse iki katı turnovera sahiptir) 12500 HC (Head Count) * 250 Sütun= 3.125.000 sayısına ulaşıyoruz. Bu sütunlardaki alt başlıkları da aldığınızda orta ölçekli bir şirkette sadece İK ERP sisteminde milyonlarca veriden bahsediyoruz. Buna özlük dosyalarını da eklediğinizde büyük bir şirkette milyonlarca veriye ulaşırsınız.

Bu girişten sonra veri kalitesinin önündeki temel engellerden olan veri bozukluklarının nedenleri konusunda bir şeyler paylaşalım.

Veri bozukluklarında temel nedenler; İnsan, Teknoloji ve Süreç olarak ön plana çıkıyor. İK Veri girişinde operasyonel hatalar ve sistem bozuklukları da rol oynarken; asıl sorun veri kalitesi ile ilgili bir strateji eksikliğinden kaynaklanıyor. Bu stratejinin nasıl kurulması gerektiği ile ilgili başka bir yazıda öneri setini sizinle paylaşacağız.

İK’da Veri Bozukluk Nedenleri Neler?

Ama şimdi veri bozuklukları nedenlerine geri dönelim:

• Format: Yanlış cep telefonu formatı girilmesi.
• Standart: İşten ayrılma nedenlerinin, fonksiyonların, lokasyonların farklı farklı olması (Istanbul =! İstanbul)
• Tutarlı: Euro ve TL maaş alanların aynı satırda yer alması.
• Tam:  Çalışanların Prim Oranlarının Çoğunun boş olması
• Kesin:  Ayrılan personelin Çalışanlar listesinde kalması.
• Geçerli: Çalışan giriş tarihinin 2024 olması.
• Tekrar Eden: Aynı çalışanın birden fazla kaydının olması.

Bu örneklerin bazılarına çalışan listesi excellerinde (hala excel’de tutmuyorsunuz diye umuyoruz);

bazılarına ise ERP sistemlerinizde rastlayabilirsiniz.