HR raportointi ja tietomallit

HR - datan ymmärrys sekä hyödyntäminen on tärkeää kaikille isommille organisaatioille, alkaen pakollisesta viranomaisraportoinnista aina strategiseen HR-suunnitteluun ja linjauksiin suhteessa liiketoiminnan tavoitteisiin.

Alla olevassa kuvassa näkyy HR - analytiikkaan, jota perinteisesti HR - raportoinniksi on kutsuttu, liittyvät peruskäsitteet. Yritys tallentaa työntekijän perustiedot kuten nimen ja osoitteen ja perustaa henkilölle työsuhteen (tai kyseessä voi olla myös alihankkijan henkilö), joka määrittää suurimman osan perustiedoista (dimensioista) raportointinäkökulmasta katsottuna. Huomaa myös että joissain tapauksissa on mahdollista, että työntekijällä on samaan aikaan useampi työsuhde voimassa saman konsernin eri yritysten kanssa. Työsuhteita on myös eri luonteisia, osalla työntekijöistä voi olla useita lyhytikäisiä määräaikaisia työsuhteita saman vuoden aikana.

Onnistunutta HR-raportointikehitystä varten on oleellista ymmärtää tämä prosessi ja siihen liittyvä tietojen tallennus  HR-perusjärjestelmässä. Työsuhteen tarjoamat perustiedot liittyvät työajan tallennukseen, poissaoloihin ja palkanmaksuun työntekijälle.

HR - analytiikan tarpeet vaihtelevat liiketoiminnan luonteen mukaan. Alla olevat metriikat täyttävät yleisen perusraportoinnin tarpeen HR:lle.

1. Työsuhde

  • Henkilömäärä      (aktiivisten työntekijöiden määrä)
  • FTE-luvut               (työntekijöiden määrä täysiaikaisina työntekijöinä - full time equivalent)
  • Vaihtuvuus             (yrityksestä lähtevät työntekijät ja uusien palkkaaminen)

2. Maksut työntekijälle

  • Työntekijän/työtunnin keskimääräinen hinta
  • Ylitöiden määrä ja hinta

3. Poissaolot, lomat ja työaika

  • Poissaolojen määrä ja keskiarvo eri työntekijäryhmissä
  • Kertyneet lomapäivät
  • Työajan seurannasta projektikohtainen työtuntimäärä, eri tehtäviin käytetty työaika

Tämän lisäksi HR - raportointiin voi kuulua esimerkiksi rekrytointiprosessiin liittyviä asioita (kuinka pitkään menee uuden henkilön löytämiseen), henkilöstökyselyt (työtyytyväisyys) ja koulutuspäivien määrä ja kustannukset.

Yleiset ryhmittelevät tekijät (dimensiot) HR - analytiikassa ovat sukupuoli, ikäryhmät, työsuhteen vakinaisuus/määräaikaisuus, erilaiset maksu/kompensaatiotyypit kuten peruspalkka, bonukset, luontoisedut ja työntekijä-esimies hierarkia sekä kustannuspaikka-hierarkia.

Alla on esimerkki loogisesta tietomallista, josta saa johdettua yllä luetellut metriikat. Yleensä kaikki tiedot linkittyvät työsuhteeseen ja henkilöön. Raportoinnin kannalta on ensiarvoisen tärkeää että myös muutokset työsuhteen tai henkilön perustietoihin tallentuvat ainakin raportointia varten. Yleensä jo HR-perusjärjestelmä tallentaa nuo muutokset, mutta aina näin ei ole ja silloin tallennus on tehtävä HR-raportointijärjestelmässä (HR -analytiikan tietovarastossa). HR-raportointitietokannan fyysisessä toteutuksessa on yleensä tarpeen tehdä omat taulut FTE-luvuille, henkilömäärille, sekä käyttää teknisiä voimassaolopäivämääriä työsuhteen ja henkilön perustietojen muutoksien tallennukseen.

Yllä on kuvattu lyhyt johdanto HR - datan maailmaan.

Ota yhteyttä, jos HR - analytiikka sekä prosessien kehittäminen datan avulla kiinnostavat! Kannattaa ainakin tilata HR - analytiikan uutiskirjeemme!

jonne.poutiainen@readysolutions.fi

Tilaa HR - analytiikan uutiskirjeemme!

Tilaajana saat mielenkiintoista HR - analytiikan sisältöämme ja näet pidemmän videon jossa Tatu Tulokas kertoo HR - analytiikasta.

Marketing by

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Avoimen datan hyödyntäminen automaattisesti Power BI:tä käyttäen
Tutustu tarinaan
Onko tekoälyn hyödyntämisestä vielä(kään) konkreettista hyötyä kilpailukyvylle?
Jo vuosia on puhuttu, että tekoälyn (AI) hyödyntäminen mullistaisi teollisen tuotannon ja palvelut lisäämällä tehokkuutta ja tuottavuutta. Missä ne konkreettiset hyödyntämismahdollisuudet sitten oikein piilevät?
Tutustu tarinaan
Johdatko toimintaasi tietoon perustuen?
Tutustu tarinaan
The effect of preconceptions on the results of machine learning
The use of machine learning and artificial intelligence offers many possibilities, such as the improvement of medical treatment and diagnosis, identifying potential safety hazards, and advancing scientific research. However, when used inappropriately, data models can also perpetuate inequality or cause people and companies to focus on improving metrics to the detriment of actual performance.
Tutustu tarinaan
Organisaation hierarkian hallintaratkaisu Microsoft Power Platformia hyödyntäen 
Yleinen tilanne varsinkin suuremmissa yrityksissä on se, että olemassa olevat ERP-, henkilöstö- taikka taloushallinnon ohjelmistot tarjoavat mahdollisuuksia hierarkioiden luomiseen ja ylläpitämiseen. Mutta entä jos valmiit ratkaisut eivät tue yrityksen tarvetta, taikka toimivat turhan kankeasti käyttötarkoitukseen?
Tutustu tarinaan

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Avoimen datan hyödyntäminen automaattisesti Power BI:tä käyttäen
Tutustu tarinaan
Onko tekoälyn hyödyntämisestä vielä(kään) konkreettista hyötyä kilpailukyvylle?
Jo vuosia on puhuttu, että tekoälyn (AI) hyödyntäminen mullistaisi teollisen tuotannon ja palvelut lisäämällä tehokkuutta ja tuottavuutta. Missä ne konkreettiset hyödyntämismahdollisuudet sitten oikein piilevät?
Tutustu tarinaan
Johdatko toimintaasi tietoon perustuen?
Tutustu tarinaan
The effect of preconceptions on the results of machine learning
The use of machine learning and artificial intelligence offers many possibilities, such as the improvement of medical treatment and diagnosis, identifying potential safety hazards, and advancing scientific research. However, when used inappropriately, data models can also perpetuate inequality or cause people and companies to focus on improving metrics to the detriment of actual performance.
Tutustu tarinaan
Organisaation hierarkian hallintaratkaisu Microsoft Power Platformia hyödyntäen 
Yleinen tilanne varsinkin suuremmissa yrityksissä on se, että olemassa olevat ERP-, henkilöstö- taikka taloushallinnon ohjelmistot tarjoavat mahdollisuuksia hierarkioiden luomiseen ja ylläpitämiseen. Mutta entä jos valmiit ratkaisut eivät tue yrityksen tarvetta, taikka toimivat turhan kankeasti käyttötarkoitukseen?
Tutustu tarinaan