Muy a menudo, los datos registrados en los sistemas SIRH no son completamente fiables y, por lo tanto, parcialmente inutilizables.
Incompleto: el reclutador no ha obtenido toda la información esencial para un candidato, y cuando el candidato es contratado, el gerente de nómina deplora el hecho de que el reclutador no haya ingresado completamente el archivo. Otro caso frecuente se debe a personal ubicado en una filial para el que solo se dispone de una parte de los datos facilitados.
Falso: debido a que no se realizan comprobaciones, un error de entrada pasa desapercibido. Debido a que los datos no son visibles para los principales interesados (empleados), nadie verifica su validez. Un empleado ha cambiado de departamento o de centro de costes y RR.HH. es el último en enterarse.
Incoherente: entre ellos, los datos carecen de consistencia porque no hay control. Un empleado puede retener el acceso mientras no está, o se puede ingresar un elemento de compensación para un tipo de contrato para el cual no está autorizado. Duplicado: entre diferentes sistemas HRIS, los mismos datos no son idénticos. Pero ¿cómo saber qué fuente es la correcta? Así, un informe sobre la plantilla elaborado a partir de la nómina no da las mismas cifras que el elaborado por el resto de las aplicaciones. La inconsistencia de los datos puede tener consecuencias muy graves.
Un ejemplo real: Recursos Humanos envía a un nuevo empleado el formulario de alta del seguro colectivo. Este último se olvida de devolver el formulario a RR.HH., que a su vez no controla esta falta. El empleado tiene un accidente, y con asombro el RR.HH. descubre que no está asegurado por culpa del responsable de RR.HH. Los errores de datos generan errores de decisión, pero también mucha pérdida de tiempo, insatisfacción entre los empleados que sufren las consecuencias y pérdida de credibilidad de los equipos de Recursos Humanos.
Cuántos DRH presentaron informes de dotación de personal a un comité de gestión y luego fueron criticados por un director de división que había hecho otros cálculos más precisos.
La solución es implementar herramientas de control de calidad de datos en Adequasys SIRH: Consultas analizan la base de datos y detectan anomalías. El resultado se presenta de forma resumida contando el número de incidentes por tipo de error, categoría o población. Luego, el usuario puede bajar con más detalle para enumerar los casos específicos.
Adequasys SIRH permite disparar alertas de acuerdo con la criticidad del error y enviar estas alertas a las personas responsables de las acciones correctivas.
Finalmente, Adequasys SIRH hace que los datos sean visibles para quienes los poseen (como el empleado o el gerente), lo que contribuye a la detección rápida de errores. ¡Implementar este control de calidad de datos en el HRIS es simple y los resultados son convincentes!