Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Создайте хранилище кадровых данных для эффективного анализа заработной платы
Современному сотруднику необходима рабочая культура, обеспечивающая гибкость, баланс между работой и личной жизнью, постоянное профессиональное развитие, целеустремленность и, самое главное, справедливую оплату труда. Если эти требования не выполняются, они более чем когда-либо готовы сменить работу и находить возможности, соответствующие их личным целям. Таким образом, создание и поддержание хранилища данных HR для анализа заработной платы имеет решающее значение для менеджеров, позволяющих вести исторический учет финансовых данных.
Результатом этого является то, что работодатели во всем мире развивают свои ценностные предложения, чтобы удерживать и нанимать талантливых специалистов. Стратегии включают бонусы за лояльность к солидным пакетам льгот, гибкие условия удаленной работы и регулярные надбавки по результатам работы. Однако эти предложения по-прежнему основаны в первую очередь на опыте и интуиции, а не на углубленном анализе.
Если вам интересно, как обеспечить принятие точных решений на основе данных в вашем отделе кадров, начните внедрять аналитику заработной платы.
Почему стоит сосредоточиться на аналитике заработной платы?
Аналитика заработной платы — первый шаг к управлению персоналом, основанному на данных
Хотя расчет заработной платы является областью управления персоналом, которую часто упускают из виду, нельзя отрицать, что этот процесс играет ключевую роль в обеспечении приверженности сотрудников. Согласно большинству показателей, это значение справедливо, особенно для работников-миллениалов, которые более экономически уязвимый чем предыдущие поколения. Сегодня любой работодатель, который может ходить пешком и обеспечить финансовое благополучие своих сотрудников, осознавая важность поддержания хранилища данных HR. Кроме того, конечно, есть еще и тот факт, что заработная плата составляет где-то от 50% до 70% накладных расходов средней компании, которые также следует учитывать.
HR-инициативы в этой области могут включать в себя все: от инструментов самообслуживания по управлению финансами, подобных тем, которые предлагает Walmart к вариантам мгновенной оплаты, впервые разработанным Uber и Lyft. В любом случае для достижения ваших целей необходимо хранилище данных HR, которое может эффективно консолидировать и доставлять данные о заработной плате.
Во многих отношениях расчет заработной платы создан специально для расширенной аналитики. Данные, получаемые из хранилища кадров, носят в основном количественный характер, повторяются и обычно надежны и практически не допускают человеческих ошибок. Итак, предположим, что на вашем предприятии есть процессы, позволяющие использовать данные и преобразовывать их в точную и своевременную бизнес-аналитику. В этом случае вы можете принести огромную пользу различным частям управления компенсациями.
Создавайте аналитику заработной платы на основе сценариев использования вашей компании
Согласование вознаграждения с корпоративными целями
Как убедиться, что ваша компенсационная политика достигает цели?
Одним из первых шагов в процессе HR-аналитики является постановка целей. Например, вы можете уделить приоритетное внимание пропускной способности и обратной связи с клиентами в колл-центре. Контрольные показатели вознаграждения сотрудников будут выбираться на основе их эффективности в этих областях. Другими важными факторами, которые компании должны учитывать при определении справедливой компенсации, являются уровень образования, многолетний опыт и посещаемость.
Имея правильную архитектуру данных, вы можете собрать необходимую информацию для измерения этих критериев. Затем вы можете передать данные в консолидированный репозиторий, а затем создать информационные панели для анализа необходимых показателей. На основе полученных данных вы сможете разработать структуру расчета заработной платы, персонализированную с учетом производительности и ожиданий каждого сотрудника.
Обеспечьте безошибочную обработку расчета заработной платы
Убедитесь, что вы делаете эти ключевые расчеты правильно
Так как же убедиться, что расчет заработной платы настроен таким образом, чтобы обеспечить максимальную экономическую эффективность и оптимальное взаимодействие?
Многие проблемы могут существенно увеличить общие эксплуатационные расходы, в том числе:
- Двойные платежи/чеки одному и тому же сотруднику.
- Неправильный расчет чеков.
- Завышенные требования к сверхурочной работе или другим бонусам.
- Выплаты уволенным работникам.
Отслеживать эти ошибки или, возможно, мошеннические действия вручную может быть сложно, особенно если у вас нет консолидированного представления об обработке расчета заработной платы в вашей компании. Однако вы можете отслеживать тенденции в разные периоды платежей, чтобы выявить проблемные области с помощью аналитики.
Например, определенный отдел вашей организации может показать значительный рост платежей за определенный период по сравнению со средним значением. Сопоставление этих данных с заработной платой сотрудников в отделе покажет, совпадают ли часы и оплата. Аналогичным образом, если одна из ваших функций регулярно выполняет несколько расчетов заработной платы, это может указывать на противоречивую политику вознаграждения в этой области.
Заблаговременно выявляя и решая эти проблемы, вы можете сократить потери и обеспечить своевременную надлежащую компенсацию.
Улучшите планирование рабочей силы
Источник: Freepik
Вы должны гарантировать, что распределение и оплата труда ваших людей будут соответствовать их денежной стоимости, которую они приносят в организацию.
Предположим, у вас есть два продукта, работающих под вашим брендом. Обе компании сообщают о примерно равных затратах на производство и заработную плату, но одна из них показывает гораздо лучшие результаты на рынке. В результате вам необходимо выяснить, оптимально ли распределяется бюджет на компенсации и льготы.
Расширенная аналитика также может выявить интересные тенденции, объясняющие причины различий в уровнях производительности. Например, несколько ключевых сотрудников в области неэффективных продуктов могут приближаться к пенсионному возрасту, или персонал может состоять в основном из новых сотрудников.
Благодаря полной прозрачности затрат и доходов в каждой области вы можете определить, лучше ли вам перераспределить персонал на более эффективный продукт или вам необходимо пересмотреть общий подход к подбору персонала в конкретных отделах.
В результате этих шагов вы сможете поддержать разобщенных сотрудников, которым не хватает необходимой структуры, чтобы продемонстрировать свои лучшие таланты. Вы также можете разработать схемы поощрительных выплат, которые вознаграждают высокоэффективных сотрудников.
Как использовать аналитику заработной платы из хранилища данных HR
Хранилище HR-данных может раскрыть потенциал аналитики заработной платы
Самым большим препятствием на пути эффективного анализа заработной платы является то, что критически важные данные часто разбросаны по разным источникам. Обычно это происходит по мере роста организаций. Например, определенная информация может храниться в системе HRIS, тогда как другие соответствующие данные доступны только для финансов, маркетинга, производства или продаж. Кроме того, большинство этих источников являются транзакционными, поэтому, хотя они могут быть полезны для отчетности на оперативном уровне, получение консолидированной информации из них требует значительных усилий вручную.
Во-первых, из каждого источника необходимо извлечь скрытые сведения. Затем его необходимо очистить и агрегировать перед консолидацией. В результате данные, к которым можно запросить, часто устаревают к тому моменту, когда они попадают в любую централизованную систему отчетности.
Есть несколько способов обойти эту проблему.
Внутреннее решение
Во-первых, вы могли построить индивидуальную архитектуру интегрировать данные из различных источников и передать их в вашу систему аналитики. Но для этого потребуется значительный вклад со стороны экспертов по хранилищам данных, специалистов ETL и аналитиков данных. Также будет сложно повторить это специально разработанное решение, поскольку системы и источники данных о заработной плате вашей организации продолжают расширяться.
Программное обеспечение для расчета заработной платы
Другая возможность — заменить вашу текущую изолированную архитектуру глобальной системой отчетности по заработной плате и использовать любую аналитику, предоставляемую через решение. Конечно, успешная реализация такого рода инициатив может занять годы при условии необходимых инвестиций. В конце концов, вы подвержены привязке к поставщику, и вам все равно придется выяснить, как интегрировать источники, не относящиеся к HRIS, в архитектуру.
Создайте хранилище данных HR с помощью Astera Построитель хранилища данных
Наконец, вы можете создать хранилище данных HR, которое сможет удовлетворить все требования к вашей аналитике заработной платы. Astera Построитель хранилища данных предоставляет платформу, которая поможет вам перейти от идеи к реализации всего за несколько недель.
Одной из наиболее важных частей построения процесса аналитики с нуля является проектирование. модели данных. При работе с разнородными источниками данных каждый источник имеет свои собственные требования и отношения к отчетности. Следовательно, вам может потребоваться разработать несколько схем (витрин данных) для загрузки в ваше хранилище данных. Благодаря комплексному инструменту хранения данных этот процесс существенно ускоряется. Вы можете за считанные минуты реплицировать схемы из выбранных вами источников данных о заработной плате, изменять их в соответствии с вашей архитектурой и даже повторять их, используя тот же подход, по мере изменения ваших требований.
Хороший инструмент DWA также должен позволять пользователям разрабатывать наиболее эффективные схемы, отвечающие их потребностям, будь то традиционная многомерная модель или архитектура 3NF.
Еще одним ключевым преимуществом полнофункционального аналитического процесса является эффективная запись исторических данных. Такие инструменты, как Astera DW Builder предлагает встроенные функции, соответствующие лучшим практикам хранения данных. Вы можете настроить свое хранилище данных для отслеживания ключевых исторических данных (например, ролей сотрудников) с минимальными усилиями со стороны пользователя.
Автоматизация окажется чрезвычайно полезной, если мы говорим о самой трудоемкой задаче в любом анализе. Благодаря функциям конвейерной обработки данных без использования кода ADWB позволяет пользователям автоматизировать извлечение, преобразование и загрузку данных из источников в пункты назначения на вашем складе кадров.
После проделанной работы и консолидации всех ключевых данных в хранилище данных отдела кадров остается лишь передать эти данные в выбранный инструмент бизнес-аналитики, а затем создать динамические информационные панели, которые точно отражают каждую область вашего процесса расчета заработной платы.
Хотите узнать больше?
Смотреть демо узнать, как Astera DW Builder может ускорить ваш путь от простой отчетности по заработной плате до готового к аналитике хранилища кадровых данных.
