Wie trainieren und kommunizieren Sie mit HRIS-Benutzern, um Fehler bei der Dateneingabe zu vermeiden? (2024)

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Hier fehlt mir ein Schlüsselaspekt: die Einführung von data ownership. Wem gehören die Daten? Idealerweise ist dies die Person/Funktion, die das größte Interesse an der Vollständigkeit und Integrität der Daten hat. Und es ist die Funktion/Person, die auch die Möglichkeit hat, fehlende Datenqualität nicht nur zu erkennen, sondern auch Korrekturen anzuweisen.Gerne wird die data ownership in HR Controlling- oder HR IT-Teams verankert. Es ist jedoch zu hinterfragen, ob dies taktisch sinnvoll ist. Zwar können HR CO bzw. HR IT-Teams beim Datenqualitätsmanagement unterstützten, weil dort oft eine hohe Affinität zum Umgang mit Zahlen, Daten, Fakten vorhanden ist, besser angesiedelt ist die Rolle des data owners jedoch im operativen Bereich.

Un élément crucial souvent sous-estimé est l'importance de la formation continue. Au-delà de simplement établir des normes et des politiques en matière de données, il est essentiel d'investir dans des sessions de formation régulières. Cela garantit que tous les utilisateurs, qu'ils soient nouveaux ou expérimentés, restent informés des dernières procédures et meilleures pratiques. Pensez à intégrer des quiz et des évaluations pratiques dans ces sessions pour renforcer l'apprentissage et assurer une compréhension approfondie des politiques.

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La formation des utilisateurs sur l'importance de la data quality est primordiale si on veut garder une base propre. Il convient de sensibiliser les users sur l'importance et l'impact des data rentrées dans le système.

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Der hier beschriebene Ansatz ist war gut und richtig, weil vielerorts bereits erfolgreich implementiert, jedoch auch veraltet.Einen höheren Reifegrad erreicht man bspw., indem Communitys (of best practice/expertise/excellence etc.) gegründet werden und so der Austausch der Benutzer untereinander gefördert wird. Natürlich ist Datenqualität kein Thema, das "sexy" ist. Jedoch bieten solche Communitys eine gute Möglichkeit zur Schulung und Vernetzung, zur Etablierung von best practices, Etablierung von gamification-Elementen aber auch zum Feiern von Erfolgen (wichtig!). Am Ende des Tages ist die Etablierung von Bewahrung einer guten Datenqualität nämlich vor allem "Teamsport".

most good HRIS platforms have user guides, step by step instructions, and training videos. You can direct your employees and data entry users to these and give them easy access to them with links, PDFs, and task lists within the HRIS itself, where applicable.

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Conduct comprehensive training sessions to educate HRIS users on data entry best practices and the importance of accuracy. Offer hands-on training sessions and provide user manuals or online resources for reference. For instance, create video tutorials demonstrating how to input employee information correctly.

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Veiller à garder une data propre est très important notamment lorsqu'on a plusieurs systèmes interfacés. Des contrôles peuvent être mis en place notamment via des outils externes (Exemple Power BI) permettant de remonter des incohérences entre les systèmes.

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L'automatisation des contrôles de qualité des données joue un rôle vital dans la réduction des erreurs de saisie. En intégrant des systèmes d'alerte automatique, vous pouvez instantanément notifier les utilisateurs lorsqu'une donnée saisie ne respecte pas les normes établies, leur permettant ainsi de corriger l'erreur sur-le-champ. De plus, organiser des sessions de retour d'information post-audit avec les équipes peut aider à souligner les erreurs communes et les meilleures pratiques, renforçant ainsi la sensibilisation et la compréhension des normes de qualité des données au sein de votre organisation.

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Mettre en place des forums en ligne ou des groupes de travail dédiés au SIRH peut grandement améliorer l'engagement des utilisateurs. Ces espaces permettent aux utilisateurs de poser des questions, d'échanger des astuces et de partager leurs expériences, créant ainsi une communauté d'apprentissage collaboratif. Organiser des ateliers interactifs ou des webinaires réguliers où les utilisateurs peuvent directement contribuer à l'évolution du SIRH renforce le sentiment d'appartenance et d'investissem*nt personnel dans la qualité des données.

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Foster a culture of accountability and collaboration among HRIS users by encouraging them to report any issues or discrepancies they encounter. Create channels for users to provide feedback and suggestions for improving data accuracy. Establish regular meetings or forums where users can share insights and best practices. For instance, set up a dedicated email address or online form for users to submit data quality concerns or suggestions.

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Organiser des revues périodiques de la qualité des données avec les équipes clés impliquées dans le SIRH peut aider à instaurer une routine de responsabilisation et d'amélioration continue. Ces réunions peuvent servir à discuter des améliorations potentielles, à célébrer les succès et à ajuster les stratégies en fonction des retours terrain. Ainsi, l'évaluation constante des KPIs et l'adaptation proactive des processus garantissent que les efforts pour maintenir la qualité des données restent alignés avec les objectifs organisationnels globaux, contribuant à une meilleure prise de décision basée sur des données fiables.

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Continuously monitor data quality metrics to assess the effectiveness of training efforts and identify areas for improvement. Track key performance indicators such as data completeness, accuracy, and timeliness. Use data quality reports and dashboards to visualize trends and anomalies. For example, regularly review data entry error rates and compare them against predefined targets or benchmarks.

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La mise en place d'un forum en ligne pour les utilisateurs du SIRH peut encourager le partage des connaissances et des astuces pour résoudre les problèmes communs, renforçant ainsi une communauté de pratique autour de la qualité des données. Cette culture d'apprentissage et d'innovation ouverte favorise non seulement l'excellence opérationnelle mais renforce également l'engagement et la satisfaction des utilisateurs, essentiels à la réussite à long terme de votre initiative de qualité des données.

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Use insights from data quality monitoring and user feedback to refine training programs and enhance data entry processes iteratively. Analyze the root causes of recurring errors and implement corrective actions. Consider conducting periodic refresher training sessions to reinforce best practices. For example, if data audits reveal a common error related to employee classification, develop targeted training modules to address this issue.

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Limit admin powers to a small section of the organisation to those who have a direct need for access and have some level of training.Incorporate a two step confirmation process for large changes to the system with you as the approver

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Design a data ownership model that clearly identifies data owners at the data object level. Often times, organizations try to centralize data ownership away from those who are responsible to create the data, taking away accountability for its accuracy from the source. Second, ensure the processes in the system are followed in the flow of work. Data shoudl not be seen separate from the actual work, rather as a output of work done. Test processes both manual and systemic for data accuracy, setup process measurement metrics to ensure process is being followed and the right data is created.

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Certains systèmes SIRH offrent la fonctionnalité Auto-complete. Permettant ainsi, selon des régles définies au préable, de compléter automatiquement des champs dés lors qu'un champs est complété par le métier. Cela évite les erreurs.

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