缺乏数据标准
缺乏统一的数据口径,或者在数据层层收集过程中,数据标准无法严格执行,导致数据可用性和价值大打折扣。
缺失数据监管
缺失有效的数据监管,因操作失误产生的错误数据,或者随着业务发展而产生的数据缺失,导致数据应用风险增加。
数据时效性差
数据无法实时查看与分析,且不能及时对异常、缺失数据进行校准和补充,导致数据的应用、告警、分析滞后而造成损失。
可针对指定员工和组织范围按照指定指标收集信息
可规范数据收集表单的填写要求及标准,支持强制规范
支持人力资源数据保鲜项目常态化管理
可自定义数据收集周期,以及数据收集触发条件
支持数据质量巡检监测管理,监测数据准确性、完整性、时效性
数据质量出现预设偏差,及时发出预警通知及时修复
全面覆盖员工信息、劳动力、合同、流程等HR业务的数据质量分析
提供事前、事中、事后的数据质量监控报告,支持数据钻取溯源
数据资产管理
Data Asset Management
数据资产管理
数据全局搜索,支持组织、部门、职位、姓名等多种检索维度
归拢分散的HR主数据,拥有脉络清晰可溯源的数据关系地图
数据标准管理
Data standards Management
数据标准管理
拥有数据标准库,实现数据标准100%拉通
自动识别数据源和引用,支持全流程标准管理体系
数据质量监控
Quality monitoring Management
数据质量监控
可灵活定义数据质量监控规则,遵循数据标准识别异常数据
可配置告警规则,对出现预设偏差的数据及时发告警或阻断
数据安全管理
data security Management
数据安全管理
支持数据安全等级管控,可跨组织、跨层级构建数据审批链
能根据数据安全等级对数据表进行统一的脱敏、加密、阻断等操作
一体化人力资源管理软件
视频演示
2023-12-21
2023-08-24
2023-08-24
2023-08-24
2023-08-24
2024-04-01
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