Data Analytics verändert den Entscheidungsprozess in der Unternehmenslandschaft. Bis 2025 wird der globale Business-Intelligence-Markt auf 33,3 Milliarden US-Dollar wachsen.
Die schiere Datenmenge kann in Bezug auf die Gehaltsabrechnung verblüffend sein, aber es ist wichtig, sie zu analysieren und zu nutzen. Schließlich kann die Analyse von Gehaltsabrechnungsdaten Unternehmen helfen, Kosten zu verstehen, bestehende Prozesse zu optimieren, Trends zu erkennen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Unternehmen können Ineffizienzen identifizieren, Betrug erkennen und die Einhaltung von Arbeitsgesetzen und -vorschriften sicherstellen, indem sie Gehaltsabrechnungsdaten analysieren. Es ermöglicht Unternehmen, ihre Mitarbeiter besser zu verstehen und ihre finanzielle Leistung zu verbessern.
Aber was sind die verschiedenen Arten von Gehaltsabrechnungsdaten?
Arten von Abrechnungsdaten
Quantitative Daten: In der Gehaltsabrechnung bezieht sich dies auf alles, was quantifiziert und gemessen werden kann, wie die demografischen Daten eines Mitarbeiters, Arbeitszeiten, Urlaub, Vergütung und Sozialleistungen, Steuern und Datenvarianz von einem Lohnzyklus zum anderen.
Quantitative Daten helfen Unternehmen, Aspekte ihrer Leistung, Personalplanung, Budgetierung usw. zu verstehen.
Qualitative Daten: In der Gehaltsabrechnung bezieht sich dies auf alle beschreibenden Daten, die nicht gezählt oder gemessen werden können, einschließlich subjektiver Umfragen, Anfragen von Mitarbeitern oder Mitarbeiterfeedback.
Qualitative Daten liefern Einblicke und wertvolle Inputs, um zu verstehen, wie die Organisation abschneidet oder die Aspekte der Mitarbeiter darüber, wie zufrieden sie in der Organisation sind usw.
Mit dem exponentiellen Datenwachstum in den heutigen Organisationen sind traditionelle Datenverarbeitungsmethoden unzureichend geworden.
Big Data-Analysen bieten die Möglichkeit, umfangreiche Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten zu verarbeiten und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die die Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen, einschließlich der Gehaltsabrechnung, leiten können.
Datenanalyse und -nutzung
Die Datenanalyse ist ein komplexer Prozess, der die Identifizierung von Daten, die Sammlung, die Bereinigung von Rohdaten sowie die Analyse und Visualisierung der Daten umfasst, um Muster und Trends zu identifizieren und eine klare und präzise Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
- Entscheidungsfindung: Dies ist der erste Schritt für die Datenanalyse. Die Organisation muss den Bereich oder die Entscheidung identifizieren, die getroffen werden muss. Anschließend werden die folgenden Schritte der Datenidentifikation eingeleitet.
- Datenidentifikation: Es ist wichtig, die Daten zu identifizieren, die mit dem Ziel und dem Endziel korrelieren, die für weitere Prozesse verwendet werden können. Es ist wichtig, die Daten zu identifizieren, die mit dem Ziel und dem Endziel korrelieren, die für weitere Prozesse verwendet werden können.
- Datensammlung: Sobald die erforderlichen Daten identifiziert sind, ist die Datenerfassung der nächste Schritt. Die Daten können entweder innerhalb der Organisation verfügbar sein oder von außerhalb der Organisation verglichen werden. Im Schritt der Datenerfassung ist die Identifizierung der Datenquelle entscheidend und wird im Prozess weiter verwendet.
Neeyamos eHub ist eine Cloud-basierte Plattform, die die Datenspeicherung optimiert und den internen Workflow für Unternehmen optimiert. Neeyamo Compliance speichert die Daten gemäß der Einhaltung des Landes aus externen Quellen, die für die Analyse verwendet werden können.
- Datenbereinigung: Rohdaten enthalten oft unnötige und nicht schlüssige Informationen wie irrelevante Daten, Duplikate, inkonsistente Formatierungen und unorganisierte Anordnungen. Um die Daten besser nutzbar zu machen, ist es unerlässlich, sie zu bereinigen und zu organisieren. Dieser Schritt ist ein entscheidender Teil des Datenanalyseprozesses und nimmt in der Regel die meiste Zeit des Analysten in Anspruch.
- Datenmodellierung: Die Datenmodellierung umfasst das Erstellen konzeptioneller Darstellungen von Datenobjekten, die als Datenmodelle bezeichnet werden. Diese Modelle können sowohl neue als auch aktualisierte Daten speichern, was eine kontinuierliche Erweiterung des Datensatzes ermöglicht und die Genauigkeit des Modells verbessert.
- Datenanalyse: Datenanalyse ist die Untersuchung gesammelter und verfeinerter Daten, um Muster und Schwankungen zur Verbesserung der Leistung zu bestimmen. Es gibt vier Arten der Datenanalyse: diagnostisch, beschreibend, prophetisch, und präskriptiv. Welche Analysemethode für ein Unternehmen am besten geeignet ist, hängt davon ab, wo sie sich in ihrem Entwicklungsprozess befinden.
- Datenvisualisierung: Etwa 90% der vom Gehirn verarbeiteten Informationen sind visuell, weshalb die Darstellung von Daten durch Grafiken und Diagramme das Verständnis erheblich verbessern und dem Betrachter das Verständnis erleichtern kann.
Neeyamo bietet Global Reports, die kontextbezogene Berichte liefern, mit denen Sie Engpässe minimieren und intelligente Entscheidungen mit umsetzbaren Echtzeit-Erkenntnissen treffen können.
Die Datenanalyse liefert Antworten, aber die Datennutzung ermöglicht die Entwicklung von Strategien und fördert das Handeln.
Um datengesteuert zu werden, müssen Unternehmen die analysierten Daten effektiv nutzen, um die betriebliche Effizienz und Produktivität zu steigern.
Das Sammeln und Überprüfen von Daten ist ein entscheidender Aspekt der Lohn- und Gehaltsabrechnung und erfordert ein effektives System mit integrierten Tools, um diese Aufgaben zu vereinfachen.
Automatisierte Lösungen, die Zeit- und Abwesenheitsinformationen sammeln, können die Daten speichern und verwalten, sodass Unternehmen ihre Arbeitsabläufe rationalisieren und die Gehaltsabrechnung verbessern können.
Neeyamo bietet Tools wie Zeit, Abwesenheit, eHub, und Globale Berichte als Teil des Global Payroll Tech Stack. Um weitere Einblicke zu erhalten, schreiben Sie uns an irene.jones@neeyamo.com
