人事（HR）データ統合で、組織の異種データソースがつながり、それによって「対話」ができるようになり、会社とその人材リソースについて明確なインサイトが得られます。ただ、どのように人事データ統合を実施するのでしょうか？課題とメリットはあるのでしょうか？そこで、本記事で人事データ統合について詳しく見ていきましょう。
主なポイント５点：
- 世界各国の政府では、人事データの管理とアクセシビリティに関する法規制が実施されている。
- 一般的な人事データの種類には、個人識別情報、業績統計、従業員の業績評価基準、採用データなどがある。
- 複数のアプリを使って組織のさまざまな面を管理するのは、大変でわかりにくく、時には完全に圧倒されることがある。
- 人事データの統合で、不適切なデータの特定、セキュリティの向上、わかりやすい視覚化の作成、分析と将来の計画の支援によって、データへアクセスしやすくなり、サイロが解消され、部門の生産性が上がる。
- 人事データを統合する方法は１つではなく、最も一般的な方法の１つとして、ETL によるデータウェアハウスの構築がある。
組織には、顧客データ、企業データ、財務データなど、さまざまなプログラムやツールから取得した大量のデータがあり、それらは「信頼できる唯一の情報源（Single source of truth）」に統合されている可能性があります。
ただし、見落とされている可能性のあるタイプのデータが他にあります。それはどんなデータでしょうか？
それは人事（HR）のデータです。人材に関するデータです。
従業員は会社における活動の中心であり、従業員なしではサービスの提供や、顧客に相応の配慮をすることは不可能です。では、人事データの統合は、どのように考慮されるのでしょうか?
人事データ統合の必要性
他のビジネスデータと同様に、人事データも様々なサイロに散らばっている可能性が高く、たとえそれがすべて人事部内にあったとしても、統合の導入には一定の課題があります。
ただ、人事データ統合には、従業員体験の向上に加え、時間やコストの節約などのメリットも複数あります。
データ統合がない人事の課題
サイロ化されたデータに起因する主な問題の１つに、従業員に関する包括的な360度ビューの欠如が挙げられます。従業員情報が給与、福利厚生、パフォーマンス管理、学習管理システムなどの複数のシステムに散らばっていると、組織全体の健全性とパフォーマンスを把握するのが難しくなります。断片化されたデータは、人事部による傾向の把握や、潜在的な問題の発見、データに裏打ちされた意思決定の妨げとなるのです。
断絶されたデータソースを管理する際に使われるごくありきたりな手作業プロセスは、大幅な非効率とエラーのリスクの増大につながります。人事スタッフは、レポート作成や分析のために、紙の文書をなどのさまざまなシステムからデータを手作業で集めてそれをクレンジングや統合するために、数え切れないほどの時間を費やすことがよくあります。これは時間を食うし、貴重なリソースを組織の包括的な目標から逸らしてしまうだけでなく、データの不整合や不正確さが発生する可能性も高まります。
リアルタイムの統合データが存在しないのも、変化するビジネス ニーズに対する人事部門の迅速な対応の妨げになります。データにアクセスしにくかったり、データが最新でない場合、人事はリーダーシップにタイムリーなインサイトを提供しにくくなり、それによって組織の敏捷性と競争力が阻害されてしまう可能性があるのです。
人事部門におけるデータ統合のメリット
人事データの統合により、データのサイロ化を解消し、人事部門が組織の人材主導型リソースを総合的に把握できる「信頼できる唯一の情報源（Single source of truth）」を確立することができます。
人事プロセスの効率化
反復的なデータ入力など、時間のかかる作業が好きな人はいません。人事データ統合だと、人事ワークフローの効率化、部門効率の向上、組織データの継続性の維持が実現し、このような反復作業がなくなることで、人事チームは収益にとって最も重要な業務に集中することができるようになります。
統一されたデータインサイトによる意思決定の強化
従業員のライフサイクル全体からリアルタイムで正確なデータにアクセスすることで、人事担当者は傾向の把握しや課題の予測、従業員のパフォーマンスの最適化、全体的なビジネスの成功の促進のための的を絞った戦略を策定することができます。
コンプライアンスとセキュリティの向上
ここ数年のテクノロジーの飛躍的な進歩により、世界中の政府や規制機関で、新たなデータプライバシーのコンプライアンスとセキュリティの法規制が導入されるようになりました。このような規制の遵守は、あらゆる組織にとって極めて重要であり、人事データ統合で、コンプライアンス報告やその他の規制要件を満たすと同時に、全体的なデータセキュリティを上げることができます。
従業員体験の向上
一般的なデータ統合で、従業員は職務の遂行に必要なデータに全てアクセスできるようになります。人事データ統合で、人事部門は必要な従業員データにすべてアクセスできるようになり、従業員がそのデータを要求されたときに提供しやすくなります。
例えば次のように考えてみて下さい： 初めてかかりつけ医を訪ねたときのことを覚えていますか? 必要情報を全て記入しなければならず、そのページの多くで同じ情報を何度も記入させられましたよね。 そして全ページに署名をする必要がありました。 なぜでしょう？
というのも、そのような書類はそれぞれ別の部署や担当者に送られて処理されるからです。
人事データも同じようなものであり、人事データ統合でこの冗長性が大幅に削減されます。従業員は一度だけ情報を入力してデジタル署名を行い、人事部にその情報を送ります。そして、人事部やその他の部署がその情報にアクセスしないといけないときはいつでも、システム間でサイロ化された情報ではなく、「信頼できる唯一の情報源（Single source of truth）」でクリックするだけでアクセスできます。
その他にも以下のような利点があります：
- コスト削減
- エラーの削減
- スケーラビリティ
経費節減は常に重要ですが、それがデータの質に影響を及ぼすべきではありません。人事データ統合で、手入力の繰り返しで発生するエラーが減ります。初回に正しいデータを入力することでチームの時間が節約され、適切な統合がビジネスに合わせてシームレスに拡張することができるのです。
さらに読む：経営者がデータ統合を有益に使う方法
人事データ統合の主な構成要素
かつて企業は、データ統合を考えることに戦々恐々としていました。
「つまり、今いる２人だけでなく、IT 部門全体が必要だということです。」や、「ITのニーズはすべてアウトソーシングしないといけない。」と考えていたのです。
ただこれは、かつてデータ統合というのが、カスタマイズされたコードを作成してアプリのデータを抽出し、さらにカスタマイズされたコードを作成してそのデータを別のアプリケーションに送信するということだったからです。 多くのリソースと時間を費やす取り組みについて話しましょうとなると、企業が警戒するもわかりますよね。
そして、API の１つが更新されたり、従業員がデータベースのカスタムフィールドのうち１つを変更したりした場合、「はい終了」です。これでコードは台無しです。台無しになったコードは「ゼロからのやり直し」ということです。
さらに読む（英語）：The Top 5 Risks of In-House Development for Data Integration （データ統合における自社開発のリスクトップ５ ）
幸い今日の人事データ統合ははるかに直感的で、そのような実践的なアプローチを必要としていません。
人事におけるデータソースおよび種類
人事データの統合には、あるプログラム内の情報を別のプログラムで共有することが含まれ、最も一般的な人事データの種類には以下が挙げられます：
- 従業員情報
- 従業員業績統計
- 社員のパフォーマンス指標
- 採用活動のデータ
ただし、人事データは、文書がデスクからデスクへ、あるいは部署間でやり取りされるあらゆるワークフローの中に存在する可能性があり、その文書に記載された情報をさまざまな部署で複数の画面に再入力しないといけない場合に、手作業によるエラーのリスクにさらされることになります。
人事データの統合というのは、人事部の誰かが従業員の情報をシステムに入力すれば、そのデータは他の従業員がどのアプリやプログラムを使ってアクセスしても、自動的に組織全体に反映されるということです。
統合ツールとテクノロジー
でも、人事データ統合ツールやテクノロジーにはどのような種類があるのでしょうか。また、どれが組織にとって最も有益かをどのように判断すればよいいのでしょうか。
人事データ統合ツールには以下のようなものがあります：
- HRIS（人事情報システム）
- API
- ミドルウェア
ビジネスに適した 人事ツールだと、効率的な業務運営と企業の包括的な目標との戦略的整合性が確保され、人事部門の一般的なプロセスが効率化されます。それによって、人事マネージャーは、部門がより良い意思決定を行うための従業員インサイトを得られます。
以下で、さまざまな HRIS ソリューションの内訳と、各ツールが組織にどのようなメリットをもたらすかを見ていきましょう：
運用型 HRIS（人事情報システム）
運用型 HRIS は、人事マネージャーが以下のようなさまざまな人事業務を遂行する際に非常に重要なデータを提供するシステムです：
- パフォーマンス管理
- 昇進
- 採用
- 社内人事異動
運用型 HRIS は、従業員の記録、ポジションの詳細、業績評価に関するインサイトなど、重要な人事データを綿密に追跡し、レポートを提供します。
戦術型 HRIS
戦術型 HRIS ソリューションで、人事マネージャーはリソース配分、職務分析、専門能力開発に関するハイレベルな意思決定を行うことができます。また、このようなシステムは、単に社内のメトリクスの処理だけでなく、組合情報、競合他社のデータ、政府の義務など、より広範なデータを網羅し、意思決定の改善のためのより総合的なインサイトを提供します。
戦略型HRIS
戦略型 HRIS システムは、労働リソースの利用可能性と人員計画に関する意識を高めるように設計されており、戦略型 HRIS ツールは、市場情報や業務予算などの重要なデータを管理することから、人事担当者は、市場動向に合わせた十分な情報に基づいた従業員戦略を策定できます。
総合型 HRIS
総合的なソリューションとして、総合型 HRIS ソリューションはワンストップショップ（それ一つで全部賄えるもの）の典型です。運用、戦術、戦略型の HRIS ツールを統合したオールインワン・ツールであり、多くの人事機能を実行するのに必要な情報を全て保存し、アクセスすることができます。
総合型 HRIS は、効率化されたデータベースおよびプラットフォームとして機能し、それで人事中心の複数のタスクの簡単なレビューと管理がしやすくなるため、効率的な人事業務の基盤となります。
このような人事ツールのうち少なくとも１つを適切に使うことで、業務効率が上がり、人事の戦略とイニシアチブは強化され、ビジネスは人事の世界をうまく切り抜けるための敏捷性と先見性を得られます。
API
API は、人事データの統合を促進するのに使われる最も一般的な方法であり、例えば、ほとんどの HR プログラムには API があります。API は３極プラグかコンセントのようなものだと考えることができ、クラウド上で発生するあるプログラムの API を別のプログラムの API に「プラグイン」することで、速くて信頼性の高いデータ交換ができるようになります。
人事プログラムに API 機能がない場合、データチームはファイル転送をスケジュールします。スケジュールされた転送は、あるアプリケーションからデータをエクスポートし、あらかじめ設定されたスケジュールでもう一方のプログラムにインポートします。API はほぼリアルタイムのデータ更新を提供しますが、ファイル転送は事前に指定された時間までプログラムへの更新を中継しないため、前回のデータ転送以降に変更されたデータは、データ転送が行われるまで正しくないままとなります。
ミドルウェア
ミドルウェアツールは、データマッピングとコネクタを使って人事データ統合をしやすくしますが、Integrate.io の事前構築済みコネクタのライブラリは、強力なETL（抽出、変換、ロード）機能を使って、ソースアプリケーションとミドルウェアのデータマップからデータを抽出し、そのデータを変換してターゲットソースに格納します。
セキュリティとコンプライアンス
データプライバシーとは何でしょうか？データプライバシーとは、データの収集元となる人物または団体に属するすべての権利であり、その情報を保護する会社の義務です。そしてデータプライバシーは、連絡先、財務情報、健康記録、報酬、職務遂行能力の評価、その他の個人情報など、集めるデータの性質上、人事部門にとって特に重要です。
人事担当者が考慮すべきデータプライバシーやセキュリティ、コンプライアンスには、集められたデータをすべて保護し、信頼と信用を確立すると同時に、全規制要件へのコンプライアンスを維持することが含まれます。
人事部門は、特定のビジネス中心の業務を遂行する際に、情報に基づいた意思決定を行うためにこの情報が必要になりますが、人事の専門家は倫理的な使用と適用に関して非常に微妙なラインをたどります。その結果として、組織は合法的で公正な透明性のあるデータ収集方法を確保しないといけません。
人事データ統合の導入：ステップバイステップガイド
人事データの収集法は複数あり、通常は手動ツールと自動化ソリューションが混在しています。そして使っているツールが多ければ多いほど、自動化の必要性は高まります。
人事データ統合を実施するには、以下の４つのステップが必要です：
- 評価と計画
- 適切なツールの選択
- データマッピングおよび変換
- テストおよび導入
一つずつ見ていきましょう：
ステップ１：評価と計画
どの人事データ統合ツールが必要かを決める前に、現在のシステムとツールを以下のように評価する必要があります：
- 現在、データのサイロ化を経験しているか？
- クラウドに情報を保存してるか？
その場合、コネクタは適切なツールから適切なデータを自動的に抽出し、他のシステム、ツール、データベースと統合するために変換するため、事前構築済みのデータコネクタを使うのがベストです。
また、データ収集を始める前に、抽出するデータやその理由を以下のように把握しておく必要があります：
- そのデータの利用計画は？
- 分析に使う場合、何を追跡しているか？
そして、メトリクスを把握して適切な目標を設定することで、集めるデータを絞り込んで、最も有用な情報だけに絞ることができます。
人事データの最も一般的な情報源は以下が挙げられます：
- 以下に関する HRIS データ：
- 採用
- 人口統計
- コースとトレーニング
- 報酬
- 福利厚生
- 以下に関するビジネスデータ：
- 顧客関係
- 売上高
- 財務データ
- 以下に関するその他のデータ：
- メンターシップ
- 従業員エンゲージメント
- 従業員の健康とウェルネス
人事データには豊富な情報が含まれていますが、情報の収集方法や収集理由について、従業員にオープンにしておくことが重要です。そして、職務上特定のデータを必要とする部門および個人のみが機密データにアクセスできるようにしましょう。
ステップ２：適切な統合ツールの選択
目標が明確になれば、人事データ統合ツールに必要な機能が見えてきます。探すべきポイントは以下の通りです：
接続性とサポート
HR データ統合ツールは、多くの翻訳を必要とせずに、必要な言語を「話す」ことができるべきです。 最適なソリューションは以下と連携できます。
- データベース
- クラウドストレージ
- API
- スプレッドシート
- CRM（顧客関係管理）
- ERP（企業資源計画）
このサポートにより、必要なプログラムからデータを確実に集めることができます。
スケーラビリティ
人事データ統合ソリューションは、日々のビジネスの拡大や縮小に対して輪ゴムのように伸縮自在に対応できるべきです。組織の規模がどれほど大きくなっても、データ統合ツールはそれとともに成長し、パフォーマンスを犠牲にすることなく、円滑なデータ運用を維持できるようにあるべきです。
データ変換の熟練度
人事データ統合ツールは、データを効率的に変換し、必要に応じて再形成し、情報に基づいた意思決定を行うために必要な分析やレポートの種類に応じて、クリーンでフィルタリング、集計、および再フォーマットされたデータを常に提供する必要があります。
データ品質を維持するためのツール
もしあなたが庭師を雇ったことがあるなら、例えば、特定の植物の手入れ方法についての知識と理解を求めてその庭師を選んだとか、他の候補者を「排除」した後にその人を雇ったのではないでしょうか。
人事データ統合ツールは、情報の一貫性とエラーのない状態を維持するために、要約、検証、パージまたはクレンジング機能によってデータをケアする方法を把握しているべきです。
リアルタイム処理
先週の古いデータでは、本当に情報に基づいた明日の意思決定はできません。人事データ統合ツールには、変更が発生した場合は即座にデータが処理されて同期されるように、リアルタイム処理機能が必要なのです。
ステップ３． データマッピングおよび変換
データマッピングは、人事データ統合を成功させるための重要な要素です。システム間のデータの流れを明確かつ包括的なマップにすることで、情報が正確かつ効率的に転送され、データ損失や不整合のリスクを最小限に抑えることができます。
人事データ統合ツールは、バラバラのデータストレージがもたらす課題に対処すべきです。人事アプリケーションとデータストレージを全て単一の集中型システムに統合することで、複数のデータ入力ポイントが不要になり、データギャップやエラーの可能性が低くなります。そしてこのアプローチにより、人事担当者は手作業によるデータ入力やメンテナンスに時間を費やすことなく、目標達成に集中することができます。
また、主要なデータ分析ソリューションとシームレスに接続するツールを使うことで、人事データ統合の利点をさらに強化することができ、その強力なツールにより、組織は高度なビッグデータ分析を通じて複数のデータセットを分析することで、労働力に関するより深いインサイトを得ることができます。
さらに読む（英語）：Is Data Integration a Critical Element in Data Analytics?（データ統合はデータ分析の重要な要素か？）
ステップ４：テストおよび導入
自社のニーズに合致する人事データ統合ツールの候補を見つけたら、本格的な導入に踏み切る前に徹底的なテストを実施しましょう。このステップでは、ツールが独自のソースからのデータを正確かつ効率的に統合し、エラーや不整合のリスクを最小限に抑えることを確認します。
データマッピング、変換、同期など、データ統合の重要な側面をすべてカバーする包括的なテスト計画を作成しましょう。また、人事、IT、その他の関連部門から主要なステークホルダーを参加させ、テストプロセスが各ビジネスユニット固有の要件に対応するようにしましょう。
そしてテスト段階では、データの正確さとに細心の注意を払い、以下を行いましょう：
- 人事データ統合ツールが、情報の整合性を保ちながらシステム間でデータを正しくマッピングして転送していることを検証する。
- データの更新、削除、同時アクセスなどのさまざまなシナリオを評価し、ツールがこれらの状況を効果的に処理することを確認する。
- 転送の速度と信頼性を測ることにより、データ統合プロセスの効率を評価する。
- ツールは、組織が必要とするデータ量を処理でき、将来の成長に合わせて拡張できることを確認する。
- データ統合の妨げとなるようなパフォーマンスの問題やボトルネックがないか、システムを監視する。
- プロバイダーと緊密に連携し、懸念事項に対処して、組織固有のニーズに合わせて構成を最適化する。
テストが完了し、人事データ統合ツールの正確性と効率性が実証されたら、包括的な導入計画を策定しましょう。そして導入計画には、タイムライン、リソース配分、コミュニケーション戦略などを盛り込み、円滑な導入を実現しましょう。
また、導入プロセスを通じて、人事スタッフやその他のエンドユーザーが統合データシステムのメリットを効果的に活用できるよう、適切なトレーニングとサポートを提供しましょう。そして導入後のツールのパフォーマンスを継続的に監視し、問題があれば速やかに対処しましょう。
人事データ統合のベストプラクティス
人事データ統合イニシアチブを成功させるために、以下のベストプラクティスを検討しましょう：
- データ統合の目標と要件を明確に定める。
- 現在の人事データ状況を徹底的に評価し、サイロ化、不整合、改善すべき点を特定する。
- Integrate.io のような、強固な機能性、拡張性、使いやすさを備えた人事データ統合ツールを選ぶ。
- システム間の正確で効率的なデータフローを確保するための、包括的なデータマッピングと変換計画を策定する。
- 統合プロセスを通じて主要なステークホルダーを関与させ、賛同を得るとともに協力を促す。
- 人事データ統合ソリューションを徹底的にテストし、データの正確性、効率性、パフォーマンスを検証してから本格導入する。
- 人事スタッフとエンドユーザーに適切なトレーニングとサポートを提供する。
- 人事データ統合プロセスを継続的に監視・最適化し、データの整合性、効率性、進化するビジネスニーズとの整合性を維持する。
複数のソースからの人事データをシームレスに統合する包括的で使いやすいプラットフォームを提供することで、組織ではデータのサイロ化が解消され、人事プロセスが効率化され、将来の意思決定のための貴重なインサイトを得ることができるのです。
Integrate.io による人事データ統合
Integrate.io は、強固なデータマッピングと変換機能を備え、人事データを正確かつ効率的に統合します。また、スケーラブルなアーキテクチャにより、データ量の増加やビジネス要件の進化にも対応し、直感的なインターフェースと豊富なコネクターにより、ITサポートに頼ることなく、統合された従業員データの管理と分析を簡単に行うことができます。
人事データ統合のニーズについて Integrate.io と提携してみませんか。１４日間の無料トライアルで、早速従業員データの可能性をぜひご確認ください。 まだツールをご検討中の場合は、こちらからデモをご予約の上、Integrate.io がどのようにデータ主導の意思決定を実現し、人事プロセスを最適化し、ビジネスを成功に導くかをぜひご覧ください。
Q&A
Q. 人事データの統合は、従業員のプライバシーやデータセキュリティにどのような影響を与えますか？
A. 人事データには、以下のような従業員および潜在的な候補者に関する詳細が含まれます（ただし、これらに限定されない）：
- 募集方法
- 人口統計およびその他の個人識別情報
- 修了したコースやトレーニング
- 報酬（現在または希望）
- 福利厚生（現在または希望）
- メンターシップ
- 従業員エンゲージメント活動
- 従業員の健康およびウェルネスへの取り組み
また、従業員データから入手できる情報の性質を考慮すると、その職務の遂行にデータが必要な人だけがアクセスできるように制限をかけることが重要です。
Q. 人事データ統合で人材獲得と維持は改善されますか？
A. 人事データの統合でデータの質が上がり、データ分析の結果が改善されます。強力なデータ分析で、組織は優秀な従業員を特定し、惹きつけ、維持することができます。また、ビッグデータ、予測分析、その他のツールを使用することで、人事スタッフはデータ統合でより適切な意思決定やより優れた人材の雇用、組織の改善をすることができます。
Q. 人事データの統合でどんなメトリクスが改善されますか?
A. 人事データ統合後に精度が上がり、成果が見られるメトリクスには、以下のようなものがあります：
- 欠勤
- 早期離職
- 社員教育
- 採用コスト
- 従業員エンゲージメント
- 人員計画
- 規制遵守
