～人事労務DXについて考える～

デジタルエンタープライズでは、ビジネス上の判断にデータを用います。
そのためにもより多くのデータを収集しておくことが必要と思われますが、もちろん目的もなく集めていてもそれはデータ活用にはつながりません。
どのようなデータを収集し、どのように分析し、活用するのか。
求められるのは戦略です。ゴールとなる活用イメージを明確にして、分析などを実施するために必要な種類のデータを収集し、適切な形式に加工した上で蓄積していくのです。

ただし、企業に日々蓄積されるデータは膨大なため、活用されずに価値の判断ができないままのデータが増えていく可能性があります。そこで求められるのはデータの負債化防止です。収集、蓄積されたデータが文字通り負債にならないよう、集めたデータを

「価値のある有効なデータ＝クリーンデータ」

「価値のないデータ＝ROTデータ」

「価値があるのか不明なデータ＝ダークデータ」

と、分類して構造化する必要があります。価値のあるデータこそ活用するための仕分けができていないと、ただただ蓄積するだけではダークデータのまま肥大化し、データの保有、活用に必要以上のコストをかけてしまう恐れがあります。

組織としてデータを守り、活用を推進する取り組みとしてデータガバナンスも必要になってきます。データガバナンスの目的としては、データの定義やルールの策定、ルールを守る仕組み、それらをチェックできる仕組み等を定めて、組織としてのデータマネジメントを実施することです。
勤怠データや給与データ、人事データも、ビジネス上の判断における重要なデータです。
しかしながらデータの保管にばかり気をとられてしまうとダークデータになりかねません。

データガバナンスと共に民法や労働法上の解釈も交えて適切なデータ保存期間やシステムでの管理方法を構築することで有効活用かつ適正なコストでの運用を行っていけることでしょう。

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