Panalyt dudas proceso de implementación

Panalyt no requiere que proporcione datos en una plantilla específica antes de la integración de datos: nos conectamos directamente a sus sistemas de recursos humanos existentes a través de API / RPA o trabajamos con sus hojas de cálculo de recursos humanos existentes sin ninguna modificación o cambio en su extremo.

La implementación generalmente implica un ejercicio inicial de mapeo jerárquico y de campo único después del cual podemos continuar cargando sus datos de manera automatizada, mientras que no hay cambios en la estructura de la organización / campos de empleados que se considerarán para el análisis.

Panalyt puede trabajar con datos de empleados almacenados en un formato digital, ya sea a través del acceso directo a la API a sistemas en la nube o cargando hojas de cálculo, siempre que haya un identificador único para el empleado (id de empleado / correo electrónico) y un registro de la jerarquía del gerente (id de gerente / correo electrónico).

Además de los datos de recursos humanos, también admite datos de ventas / productividad y datos de comunicación (correo electrónico, calendario, chat).

Sin embargo, no trabajamos con registros escritos a mano o archivos PDF.

Basándonos en la experiencia de nuestro equipo en el procesamiento y visualización de datos de recursos humanos para la toma de decisiones en roles internos anteriores y nuestra experiencia con nuestros clientes, entendemos qué campos de datos específicos debemos observar para producir nuestros conocimientos, qué campos de datos generalmente requieren limpieza y cómo implementar canalizaciones de datos semiautomatizadas para limpiar y estructurar los datos que se ingieren en Panalyt.

Marcamos cualquier anomalía encontrada a nuestros clientes y limpiamos automáticamente discrepancias similares en los datos en función de la entrada de nuestro cliente.

Por lo tanto, el ETL y la limpieza de datos, que solían tomar varios meses o más, se pueden realizar en unas pocas semanas (¡el resultado real más corto es de 24 horas!)

Dependiendo de la calidad de los datos de los conjuntos de datos proporcionados, se tarda entre 2 y 4 semanas en el proceso inicial de ingesta de datos y mapeo de campo/jerarquía/valor.

Para cargas de datos posteriores, los datos generalmente se actualizan en:

• 24 horas para la vinculación api: se puede actualizar más rápido si es necesario, pero generalmente una actualización diaria es suficiente para nuestros clientes
• 24 horas, incluso si no hay ningún cambio importante en la definición de datos en formato CSV,
• 1-2 semanas, si hay un cambio en el formato CSV y / o la definición de datos

Sí, la capacidad de identificar tendencias y conocimientos a partir de conjuntos de datos históricos se encuentra entre las fortalezas centrales de Panalyt.

Basándonos en la calidad de los datos pasados y los objetivos de utilización de los datos, trabajamos con nuestros clientes para discutir cuántos años atrás se deben rastrear los datos.

Si hay algún requisito legal para eliminar ciertos conjuntos de datos históricos después de un tiempo específico, creamos canalizaciones para anonimizar / enmascarar todos los identificadores personales de los datos históricos según sea necesario de forma continua para que las tendencias aún se puedan identificar a partir de los datos.