人事データの重要性は非常に高いものである
PwCの調査によれば、多くの企業のCEOは自社で積極的にコントロールできるデータとデータ分析が非常に重要であると考えていることが分かっています。
データの中には当然経理や財務などの情報や、市場や顧客データ等も含まれますが、現在、人事部門のデータとその活用に注目が集まっています。 ピープルアナリティクスなどの人事データ分析は、保管されるだけで積極的に活用されてこなかった一方で、有効に活用すれば企業の課題発見やその解決に大きな効果を発揮することから、その重要性が認識されています。
データ分析を行うためには人材データの収集が必要不可欠であり、将来の分析のために現在からデータ収集を行う企業も増加傾向にある中で、今回の記事では、人事データベースを活用するために、どのような情報を収集するべきなのか、人事データベースに必要な項目について説明していきます。
人事データベースに入れる項目は、基本的には共通していますが、目的や企業によってその中身や構成の仕方は異なります。今回は比較的オーソドックスな分類及び項目を紹介していきます。
人事データベースに入れる項目とは？
人事データベースの項目は大きく大分類と小分類に分けることができます。
企業やフォーマットごとに、同じデータでも分類の仕方は異なることがあります。あくまで一つのケースとして参考にしてみてください。
１．基本属性
人事のデータベースと聞いたときに一番に思い浮かぶような基本的な情報が該当します。年齢や性別、生年月日や住所などの個人に関わる基本情報や、所属や役職、等級などの会社内ににおける大まかなポジションも含まれます。
データベースの基本になる項目ですので、情報を正確に把握するためにも定期的な整備が必要です。給与なども含む場合もあります。
２．実績や職歴（学歴）
実績や入社前・入社から現在に至るまでの履歴を項目にして管理することも重要です。
中途採用の場合は経歴やキャリアなど、学歴や所属歴に加えて、評価履歴や研修の受講歴、上司や部下の履歴、成果や賞罰などが挙げられます。
３．勤怠
社員の働き方を可視化して分析したい場合に重要になる項目です。
残業状況や始業、退社時間、遅刻・早退・欠勤などの情報が含まれているため、適切に分析することで、生産性の向上に向けての施策立案や離職防止などの取り組みに活かすことができます。
４．能力やスキル
人材配置や人材育成の鍵となる項目です。
実際に持っているスキルやそのレベル、語学力、保有資格などが該当しますが、昔にとった資格などは現在の能力を保証するものではないので、実際の経験（例えば海外勤務）やプレゼンテーションなどの回数や履歴なども項目に加えてもいいかもしれません。スキルの幅を広げて、対人スキルや直接業務に生きないような細かなスキルも入れ込んでもいいかもしれません。
５．マインド
従業員のモチベーションに関わる項目です。適性検査の結果やキャリア志向、業務満足度サーベイの結果、面談履歴や上司のメモなどのデータを包括的に管理することで、離職防止やモチベーションの向上につながります。
人事からの視点でも構わないので、性格や趣向などもわかる範囲で把握するように努めることでデータの正確性につながります。
６．職務内容
現在担当している職務のデータです。
担当商材やクライアント、目標数値やノルマ、現状の数値など、経営陣や人事など普段直接関わることの少ない場合でも参照できるようにしておきましょう。
まずは既存業務のデータ化から始めよう
人事データベースには氏名や年齢、給与などのわかりやすい情報だけでなく、性格や価値観などの人柄やスキル、モチベーションなどの抽象的な概念も項目として挙げられています。
新たにデータを取得するのにも時間や費用などのコストがかかるため、既存業務でデータ化できることはないか、新たにデータを取得する場合にはデータ取得コストは抑えられているかなどを検討することも重要になるでしょう。