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构建规范化人力资源
数据治理体系
CFCR数据治理
构建规范化人力资源
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缺乏数据标准
缺乏统一的数据口径，或者在数据层层收集过程中，数据标准无法严格执行，导致数据可用性和价值大打折扣。
缺失数据监管
缺失有效的数据监管，因操作失误产生的错误数据，或者随着业务发展而产生的数据缺失，导致数据应用风险增加。
数据时效性差
数据无法实时查看与分析，且不能及时对异常、缺失数据进行校准和补充，导致数据的应用、告警、分析滞后而造成损失。
可针对指定员工和组织范围按照指定指标收集信息
可规范数据收集表单的填写要求及标准，支持强制规范
支持人力资源数据保鲜项目常态化管理
可自定义数据收集周期，以及数据收集触发条件
支持数据质量巡检监测管理，监测数据准确性、完整性、时效性
数据质量出现预设偏差，及时发出预警通知及时修复
全面覆盖员工信息、劳动力、合同、流程等HR业务的数据质量分析
提供事前、事中、事后的数据质量监控报告，支持数据钻取溯源
数据资产管理数据全局搜索，支持组织、部门、职位、姓名等多种检索维度
归拢分散的HR主数据，拥有脉络清晰可溯源的数据关系地图
数据标准管理拥有数据标准库，实现数据标准100%拉通
自动识别数据源和引用，支持全流程标准管理体系
数据质量监控可灵活定义数据质量监控规则，遵循数据标准识别异常数据
可配置告警规则，对出现预设偏差的数据及时发告警或阻断
数据安全管理支持数据安全等级管控，可跨组织、跨层级构建数据审批链
能根据数据安全等级对数据表进行统一的脱敏、加密、阻断等操作
一体化人力资源管理软件
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