随着越来越多能够满足不同需求的技术解决方案出现，数据集成已经不再像过去那样复杂。然而，要真正实现成功，企业仍需要关注三个关键因素：明确系统优先级、加强 HR 与 IT 的部门协作，以及为未来的 AI 应用打好基础。

在许多业内人士看来，现在正是投资人力资源技术的理想时期。人工智能（AI）能够以前所未有的效率分析大量数据，为企业提供深度洞察与自动化能力。虽然分析能力十分重要，但随着企业不断叠加不同技术系统来支持多种业务场景，数据集成的重要性变得更加突出。

根据 Sapient Insights Group 发布的《第 27 届年度 HR 系统细分报告》，中型企业通常使用 3 到 15 个独立的人力资源解决方案，而大型企业可能管理多达 55 个不同系统。如果这些系统之间缺乏有效的数据整合，无论是管理层还是 AI 工具，都很难在业务背景下正确理解和利用这些数据。

从长远来看，数据集成能够帮助企业更加战略性地运用数据资源，使数据资产更具价值，并为决策提供更加可靠的依据。如果实施得当，它还能够支持企业在以下方面持续发展：

• 遵守不断变化的法律法规
• 进行更科学的人力规划
• 推动 AI 技术落地
• 推动 HR 运营现代化
• 提升员工体验

解决 HR 与 IT 之间常见的数据脱节问题

在正式开展数据集成工作之前，企业需要先梳理日常运营中存在的数据问题，因为这些问题往往会成为 HR 与 IT 团队推进工作的主要障碍。常见情况包括：

数据不一致，需要持续维护

例如，新员工入职信息在某个系统中已经更新，但在另一个系统中却没有同步，从而导致数据版本不一致。

手动录入或重复操作，降低效率

例如，招聘系统与核心 HR 系统之间缺乏数据连接，导致团队需要重复录入信息。

记录过时带来的合规风险

例如，分析系统中的数据与财务部门保存的数据记录不一致，可能导致审计或合规问题。

这些问题往往会在数据集成项目启动后很快显现。如果不一致或过时的数据在多个系统之间传播，就可能对业务效率和合规性产生负面影响。因此，在集成工作开始之前，先解决这些基础数据问题非常关键，这样才能在清晰的数据结构和更低风险的环境下启动项目。

数据集成项目的 4 个最佳实践

为了避免项目推进过程中出现不必要的困难，企业在开始新的数据集成计划前，可以参考以下四个实践。

1. 明确数据集成的优先顺序

对于希望优化 HR 管理流程的企业来说，首先需要认识到：数据集成是一个需要时间、耐心和持续投入的过程。

随着企业系统数量和数据同步需求的增加，市场上的集成解决方案也不断丰富。例如：

• 预置的系统集成
• 数据连接器
• 自定义集成工具

这些工具在很多情况下都可以显著降低 HR 与 IT 团队的工作负担。

虽然不存在绝对完美的集成顺序，但许多企业会选择从薪资系统开始，或者将薪资、工时以及核心 HR 系统一起集成。如果这一目标过于复杂，也可以先整合薪资与工时系统，以建立支持薪资管理需求的数据模型和技术基础。在此基础上，企业可以进一步扩展到HR系统中的核心人事系统模块和人才管理系统模块，并最终与薪资系统实现完整集成。

核心人事系统看似是一个理想的起点，因为它通常能够快速取得进展。但在实施时仍需要考虑它与其他业务系统之间的关联，否则可能在后期遇到新的整合障碍。

当企业按照合理顺序推进数据集成时，整个项目往往会更加顺利，并能够产生更持久的业务价值。

2. 让 HR 与 IT 团队保持协同

在 2025 年 Nexthink 的一项调研中：

• 64% 的 IT 负责人认为 HR 与 IT 将在未来五年内实现完全融合
• 31% 的受访者认为两者不会合并，但协作程度会显著提高

无论哪种情况，加强 HR 与 IT 之间的协作，都是减少数据集成问题的重要方法。

当两个团队能够保持沟通与同步时，项目推进往往会更加顺畅，并带来多方面的好处：

• 降低与人员相关的运营风险
• 提高数据管理能力
• 增强企业对业务运行情况的可见性

良好的协作还可以帮助管理者在问题扩大之前及时发现并解决小问题。

在制定数据集成计划时，团队还需要共同讨论系统需求。如果 HR 和 IT 只关注各自使用的工具，系统之间的“空隙”就会逐渐出现。随着企业规模扩大，这些问题可能影响系统功能和用户体验，并最终导致效率下降和成本增加。

技术同样可以帮助两个团队更好地协作。例如：

支持自定义开发的集成工具，帮助团队应对更大挑战，同时减轻双方工作量

定时文件传输、基于 API 的实时数据更新等自动集成方式，可以减少手动操作带来的复杂问题

当 HR 与 IT 同时推进战略协同和技术集成时，就能够把潜在障碍转化为效率与创新的机会，为企业的长期发展奠定基础。

3. 为 AI 驱动的未来打好基础

如果企业希望充分利用 AI 技术带来的价值，首先需要建立一个高度集成的数据基础架构。在这样的架构下，系统、业务流程以及数据洞察能够在整个企业中无缝流转。

这不仅仅是自动化问题，更重要的是建立一种基于统一数据的决策体系。HR、薪资、福利、招聘、财务等多个系统之间需要实现数据共享和互联。

如果缺乏这种底层的数据连接，即使是先进的 AI 解决方案也可能只能在单个系统中发挥作用，而无法为整个企业创造价值。

ADP 产品开发副总裁 Vincent Civetta 表示：

“当 AI 能够接入一个完整的集成生态系统时，它的价值才能真正发挥出来。企业需要了解各个平台如何连接、数据如何流动，以及现有系统是否能够支持一个能够赋能 AI 的集成环境。”

通过投资预构建集成、数据连接器以及自定义集成工具，企业能够为 AI 提供数据基础，使其能够进行分析、预测和决策支持，并进一步改变企业的工作方式。

提前搭建这样的数据生态系统，可以帮助企业在未来更好地利用 AI，提升整体生产效率并改善员工体验。

4. 选择合适的合作伙伴开启集成之旅

每一家企业的数据集成路径都不相同，但整个过程并不一定复杂。

当企业准备从规划阶段进入实施阶段时，可以通过多种方式启动集成项目，例如：

• 连接现有系统
• 评估具有内置集成功能的新 HR 技术
• 在专业团队支持下设计定制化集成方案

APS Materials Inc. 总裁 Robert Willson 表示：

“当新员工加入公司时，我们通过 ADP API Central 的 API 集成功能，将员工的职位、工作地点、薪资、主管等信息自动同步到所有系统。与之前的供应商相比，ADP 的可靠性更高，我们对这次供应商更换非常满意。”

通过选择合适的技术合作伙伴，企业可以更顺利地推进数据集成，并为未来的数字化转型奠定基础。