【Tableau×人事】人事データ分析の重要性と機微な人事情報の関係

現代の企業において、データドリブンで課題解決を行うことはますます重要になっています。
特に、人事部門が扱う社員データは、個々の従業員に関する非常に重要な情報を含んでいます。
このため、データの取り扱いには細心の注意が必要です。

人事データからハイパフォーマー分析を行いたいと考え、かつて、データ分析を行う専門の部署に分析を依頼しようと考えたことがありました。

その際、個人情報についてはマスキングを試みましたが、ほとんどの情報が重要な個人情報であったため、結果的にほぼすべてのデータをマスキングする必要が生じました。
これでは分析が不可能と判断し、外部にデータを渡すことは適切でないと結論付けました。
また、このマスキング作業でもかなりの工数がかかりました。

こうして、人事部門内でデータ分析を進める必要があると気付いたのです。そのため、人事担当者自らがデータ分析スキルをアップすることが必須となりました。

個人情報の取り扱い

社員の退職情報や給与情報などのデータは、人事部門内でも限られた人にしか公開されていません。
これらのデータは非常に機密性が高く、もしも他の社員が誤って閲覧できることになってしまったら大変な事態を招く恐れがあります。
このような個人情報の取り扱いには厳格な管理が求められます。

例えば、平均賃金は給与支給データから、役職割合は人員構成表から、退職率は退職申請から算出しています。
特に評価資料などは、かなり厳重に管理が必要です。
これらのデータは非常に機密性が高く、適切に管理する必要があります。

セキュリティとプライバシー保護

どの会社でも、プライバシーポリシーがあると思いますので、それに従い適切に社員情報を管理する必要があります。

社員には、社員情報を利用する項目と目的を同意してもらっており、セキュリティ面ではデータの閲覧を許可された人事担当社員を限定しています。
さらに、定期的にその権限の棚卸しを行い、対象者にはセキュリティ研修を毎月実施しています。
これにより、データの取り扱いにおける意識を高め、漏洩のリスクを最小限に抑えています。

データ分析のツールと方法

人事部門内でデータ分析を行うために、私はTableauを使用しています。Tableauは視覚的にデータを理解しやすく、効果的な分析が可能です。

データ分析のスキルを高めるために、定期的なトレーニングプログラムや社内の勉強会を通じてスキルアップを図っています。

今の時代は、人事担当者こそAIを駆使して、データ分析に力を入れる必要があると思っています。

まとめ

人事データを扱うのは、やはり人事部門の社員に限定されます。

専門的なデータ分析チームに依頼するのが理想的かもしれませんが、個人情報の取り扱いが厳重であるため、人事担当者自らがデータ分析を学び、実践することが必要です。
これからもデータ分析スキルを磨き、より効果的な人事施策を実現していきたいと考えています。