洞察
HR 部门和 IT 部门的协同：实现数据无缝集成的关键
人工智能（AI）依赖数据集成来提供高质量的结果。然而，组织如果不能就以下问题达成共识，可能需要重新评估其数据集成策略：“数据集成如何帮助我们实现人力资源管理的业务目标？”
如果 HR 和 IT 团队未就上述问题达成共识，那么，即便各个团队都在推进数据集成的工作，但优化的目标和结果却各不相同。例如，HR 可能会优先考虑人员分析和绩效管理，而 IT 则侧重构建可扩展、受控的数据基础设施。
这些工作本身都有价值，但如果没有明确的统一目标，特定的举措可能无法推动 人力资源系统和流程的优化、盈利增长、客户和员工满意度提升、市场竞争地位巩固、企业价值创造或风险降低。因此，即便举措本身合理，也可能停滞不前，原因在于不同团队对于“成功”的定义和标准并不一致。
推荐解决方案：数据集成前的业务目标对齐
在进行数据集成之前，HR 和 IT 部门之间必须首先对业务目标进行对齐，以确保数据集成支持 AI 决策。这将有助于：
- 构建能够体现跨部门团队共同工作重点的业务实施方案；
- 影响数据集成的计划，确保决策支持双方达成共识的业务成果；
- 为 AI 的工作流程设计与管理运营提供依据。
在进行数据集成之前，HR 和 IT 需要共同评估企业现有的数据资产，并详细记录相关信息。正如 ADP Marketplace 首席产品官 Shivang Patel 所言：“数据治理始于信息清晰。数据归谁所有？存储在哪里？谁能访问？数据是否准确且一致？”为确保数据的一致性和全面性，可能需要咨询其他团队，以便创建更全面的内部数据源视图。
HR 和 IT 部门协同核查：数据集成前需验证的6项内容
在完成内部数据资产审计后，HR 部门与 IT 部门应快速进行一次对齐校验，确保数据集成计划的有效性。团队成员应回答以下六个问题：
- 我们是否在多个平台之间手动重复录入数据？
- HR 和 IT 团队是否没有统一的数据集成规划图？
- 我们的系统是否不支持数据的实时交互？
- 员工是否因使用过多不兼容的工具而感到困惑？
- 我们没有清晰的集成扩展计划？
- 在多个平台上，我们是否难以确保数据安全性和合规性？
如果上述任何一个问题的答案是“是”，那么 HR 和 IT 亟需加强合作，并解决每个问题，之后再进行下一步的内部项目商业论证。
商业论证：为业务成功而布局数据集成
完成对齐检查后，HR 和 IT 部门应回答以下问题，以帮助制定业务计划论证，确保集成能够实现既定业务目标：
- 需要集成的特定数据源，是如何支持人力资源管理活动？它是否会提升盈利增长、员工和客户满意度、市场竞争地位或企业价值？是否能显著降低业务风险?
- 企业决策者是否支持此数据集成计划？如果不支持，我们是否可以调整方式，或加入各部门能获得的收益以提升吸引力，还是应考虑采用其他方案？
- 该数据集成计划的成本是多少？需要多长时间？如何扩展？是否具备必要的人力、技术资源？若没有，如何获取这些资源？是否有任何业务、安全、合规或技术限制？
- 哪些定量或定性数据能够佐证我们提议的数据集成变革建议？
为这些问题准备简洁、基于数据分析的答案，HR 和 IT 部门能够更好地支持业务需求，并确保数据集成计划得到管理层的支持。
平台集群：适配协同团队的数据集成模型
在为数据集成撰写业务论证案例时，必须对系统的架构与关联逻辑进行详细地记录。Sapient Insights 第 26 届人力资源系统调研结果显示，中型企业通常需要维护 3-15 个不同的人力资源系统，而大型企业可能会管理多达 55 个。这种系统数量的增长，不仅会导致数据完整性和准确性出现问题，还增加了 HR 和 IT 部门在数据录入和管理上的挑战。
部分企业正在逐步转向“平台生态集群”模式。这是一种以核心系统为基础的平台，与各类周边系统深度集成，组成小型协作生态。这种模式，摒弃了人力资源一体式解决方案模式，以及各体系互不连通的单一系统模式，减少了额外的行政工作，更好地支持 HR 系统和 IT 系统的协作。平台集群模式正成为趋势：以核心系统为基础，与各类市场及周边生态实现深度集成。
集成市场的作用
集成市场可以通过以下方式支持平台集群模式的落地：
- 提供 API 接口，实现 AI 模型数据访问的标准化。
- 提供数据连接器：确保数据在不同系统之间可靠流转和同步更新。
- 提供预制集成方案：确保在 AI 工作流中按需使用受控的 HR 数据。
先协同，再集成
数据集成不仅是技术性挑战，还是一个业务挑战。如果没有明确的业务目标对齐，数据集成工作可能停滞不前，无法创造实际价值。因此，人力资源部门和信息技术部门必须立足于为企业创造切实业务价值这一目标，以推动各项数据集成工作。
根据业务目标，将数据集成视为一种共同的战略能力，HR 部门和 IT 部门将能够更好地支持推动企业业务向前发展的生 AI 工作流。
