DQC für Personaldaten
Verschlanken der HR-Abläufe durch Gewährleistung sauberer und zuverlässiger Personaldaten
Lassen Sie die einmalige manuelle Korrektur fehlerhafter Personaldaten hinter sich. Sorgen Sie stattdessen automatisch und kontinuierlich für saubere, zuverlässige Personaldaten.
DQC IMPACT
Lassen Sie nicht zu, dass schlechte Stammdaten Ihre HR-Arbeit beeinträchtigen. Korrigieren und pflegen Sie hochwertige Personaldaten nachhaltig.
Tägliche Herausforderung
In schnelllebigen HR-Umgebungen werden Mitarbeiterdaten oft schnell von Teams eingegeben, die sich auf die täglichen Aufgaben konzentrieren - nicht auf die Datengenauigkeit. Diese Informationen bilden jedoch die Grundlage für wichtige Prozesse wie Gehaltsabrechnung, Berichterstattung und Compliance.
Risiken und Verluste
Unzuverlässige Personalstammdaten führen zu schwerwiegenden Geschäftsrisiken: Fehler bei der Gehaltsabrechnung, Verstöße gegen die Vorschriften, ungenaue Berichte über den Personalbestand, Verzögerungen beim Onboarding, Prüfungsergebnisse und Vertrauensverlust bei den Mitarbeitern.
Irreführende Personalzahlen verzerren die Planung, Budgetierung und KPIs.
Falsche oder veraltete Daten führen zu Unter- oder Überzahlungen oder verpassten Zahlungen.
Unvollständige oder inkonsistente Daten verlangsamen die Einrichtung des Zugangs, die Schulung und die Produktivität.
Fehlende oder inkorrekte Mitarbeiterdaten erhöhen das Risiko von Gesetzesverstößen und Geldbußen.
Ungenaue Angaben zu Aufgaben, Fähigkeiten oder Standorten führen zu Lücken in der Personalbesetzung oder zu Ineffizienz.
Unzureichende Dokumentation und uneinheitliche Aufzeichnungen führen zu Feststellungen bei internen oder externen Audits.
HR-Teams verbringen zu viel Zeit damit, Datenprobleme zu lösen, anstatt sich auf die Menschen zu konzentrieren.
Unvollständige oder inkonsistente Daten beeinträchtigen den Einblick in die Metriken zu Mitarbeiterbindung, Leistung und DEI.
Fehler in den Unterlagen, bei den Leistungen oder der Gehaltsabrechnung schaden dem Vertrauen und verringern das Engagement.
Eine ungenaue HR-Berichterstattung untergräbt das Vertrauen in Personaldaten und HR-gesteuerte Strategien.
Erfolg mit der DQC Platform
- 100 % zweckgerechte Datenqualität
- 23x+ schnellere Problembehebung
- ~1 Mio. € Kosteneinsparung in Jahr 1
Berechnen Sie die Kosten für schlechte HR-Daten
Arbeitet, wo Sie arbeiten
inklusive HRIS, HCM, und ATS
Auf 3 Pfeilern gebaut
DQC Platform für 100% zweckmäßige Personaldaten
1) Finden Sie Datenprobleme mit KI.
- Erstellen von Datenqualitätsregeln mit Hilfe DQC KI-Agenten
- Importieren Sie beliebige Regeln, Anforderungen oder Problembeschreibungen in natürlicher Sprache oder als Code in Sekundenschnelle
- Finden Sie Probleme in den Daten und lassen Sie den KI-Agenten alles für Sie dokumentieren
- Doppelte Einträge von Mitarbeitern
- Zirkuläre Berichtslinien
- Fehlende oder überholte Berufsbezeichnungen
- Inkonsistente Mitarbeiterkennungen
- Falsche oder veraltete Vertragsarten
- Tippfehler in Schlüsselfeldern
- Nicht zugewiesene oder ungültige Managerrollen
- Veraltete oder inaktive Organisationseinheiten
- Nicht übereinstimmender Arbeitsort und Land
- Unvollständige Offboarding-Daten
2) Daten an der Quelle mit KI und menschlichen Experten korrigieren.
- Generierung von KI-Vorschlägen für Datenkorrekturen und -verbesserungen
- Behebung von Problemen an der Quelle mit Fachexperten in voller Kontrolle
- Verfolgen der Änderungshistorie für vollständige Transparenz
- Beobachten der Verbesserung der Datenqualität im Laufe der Zeit
3) Verhindern Sie Probleme an der Quelle.
- Nutzen Sie alle DQC-Datenqualitätsregeln über API oder SDKs
- Einbettung der DQC-Datenqualitätsregeln direkt in Ihr Produktmanagementsystem
- Verhindern Sie Datenprobleme in Echtzeit in den Quellsystemen Verhindern Sie, dass schlechte Daten durch Ihre Datenpipelines / ETL-Prozesse fließen
Unternehmen können durch die Verbesserung ihrer Daten einen Mehrwert generieren
Durch die Behandlung von Datenqualitätsproblemen an der Quelle können Unternehmen mit einer starken Grundlage beginnen und das Beste aus GenAI herausholen, erklärt Dr. Michael Spira von DQC.
Data quality Made in Germany
Sicher & verantwortungsbewusst - DQC hat seinen Hauptsitz in München, Deutschland. Wir legen Wert auf Datensicherheit und Nutzerkontrolle. Vollständig DSGVO-konform. Die DQC Platform ist als SaaS oder Private Cloud verfügbar und Ihre Daten bleiben immer in Ihren Systemen. Es werden keine Kopien erstellt. Außerdem benötigt die DQC Platform nur Leserechte. Schließlich können Unternehmen ihre eigenen LLMs mitbringen.
Jetzt handeln!
Fangen Sie noch heute an, HR-Daten als Asset zu betrachten. Erfahren Sie, wie KI-Agenten Ihnen helfen können, Ihre Personaldaten zu verbessern.