1. Mục đích của sử dụng quyền dữ liệu
Tổ chức có thể mục đích cụ thể và đúng pháp luật cho dữ liệu mà họ thu thập được.
Mục đích của quyền dữ liệu nghĩa là các tổ chức đã xác định rõ ràng lý do họ yêu cầu dữ liệu của nhân viên trước khi dữ liệu đó thực sự được thu thập. Nhà tuyển dụng nên tự hỏi tại sao họ lại thu thập bất kỳ dữ liệu mới nào, cách họ xử lý dữ liệu đó và họ sẽ cần lưu giữ dữ liệu đó trong bao lâu để đạt được mục đích cốt lõi của mình.
Mục đích của quyền dữ liệu vừa tạo lòng tin với nhân viên, vừa giúp các nhóm phân tích tránh thu thập và lưu trữ dữ liệu không mang lại giá trị. Nó cũng có thể ngăn chặn các trường hợp sử dụng phi đạo đức tiềm ẩn xâm nhập. Ví dụ, nếu một tổ chức đang giám sát lưu lượng người đi bộ để đảm bảo sử dụng hiệu quả không gian văn phòng, thì điều đó sẽ vi phạm quyền mục đích nếu dữ liệu đó được chia sẻ với người quản lý để đánh giá hiệu suất dựa trên cách thức nhiều thời gian nhân viên dành ra khỏi bàn làm việc của họ. Điều này không có nghĩa là các tổ chức không thể sử dụng lại dữ liệu họ đã có, nhưng mục đích mới cũng cần được xác định rõ ràng và thông báo minh bạch với nhân viên. Chẳng hạn, một công ty ban đầu bắt đầu theo dõi dữ liệu lịch của nhân viên để giúp xác định khi nào nên mở cửa văn phòng, có thể tìm thấy giá trị khi sử dụng chính dữ liệu đó để giúp các nhà quản lý ngăn chặn nhóm của họ bị kiệt sức vì quá nhiều cuộc họp.
Mục đích của quyền dữ liệu nghĩa là các tổ chức đã xác định rõ ràng lý do họ yêu cầu dữ liệu của nhân viên trước khi dữ liệu đó thực sự được thu thập. Nhà tuyển dụng nên tự hỏi tại sao họ lại thu thập bất kỳ dữ liệu mới nào, cách họ xử lý dữ liệu đó và họ sẽ cần lưu giữ dữ liệu đó trong bao lâu để đạt được mục đích cốt lõi của mình.
Mục đích của quyền dữ liệu vừa tạo lòng tin với nhân viên, vừa giúp các nhóm phân tích tránh thu thập và lưu trữ dữ liệu không mang lại giá trị. Nó cũng có thể ngăn chặn các trường hợp sử dụng phi đạo đức tiềm ẩn xâm nhập. Ví dụ, nếu một tổ chức đang giám sát lưu lượng người đi bộ để đảm bảo sử dụng hiệu quả không gian văn phòng, thì điều đó sẽ vi phạm quyền mục đích nếu dữ liệu đó được chia sẻ với người quản lý để đánh giá hiệu suất dựa trên cách thức nhiều thời gian nhân viên dành ra khỏi bàn làm việc của họ. Điều này không có nghĩa là các tổ chức không thể sử dụng lại dữ liệu họ đã có, nhưng mục đích mới cũng cần được xác định rõ ràng và thông báo minh bạch với nhân viên. Chẳng hạn, một công ty ban đầu bắt đầu theo dõi dữ liệu lịch của nhân viên để giúp xác định khi nào nên mở cửa văn phòng, có thể tìm thấy giá trị khi sử dụng chính dữ liệu đó để giúp các nhà quản lý ngăn chặn nhóm của họ bị kiệt sức vì quá nhiều cuộc họp.
2. Tối thiểu hóa quyền dữ liệu
Tổ chức sẽ không thu thập nhiều dữ liệu hơn mức cần thiết để thực hiện hiệu quả mục đích kinh doanh hợp pháp của mình.
Khi xác định mục đích kinh doanh cụ thể, tối thiểu hóa quyền dữ liệu yêu cầu các tổ chức giới hạn dữ liệu họ thu thập ở mức thực sự cần thiết. Điều đó có nghĩa là đánh giá chính xác cả số lượng tổ chức thu thập và mức độ nhạy cảm của dữ liệu đó. Ví dụ, nếu một tổ chức muốn theo dõi năng suất của nhân viên từ xa, họ có thể tận dụng dữ liệu sử dụng từ các ứng dụng công việc cốt lõi thay vì dựa vào các phương pháp chiếm dụng hơn như giám sát webcam của nhân viên.
Để có được quyền này đôi khi sẽ yêu cầu phân tích xem dữ liệu nào “có thì tốt” và dữ liệu nào là quan trọng để thành công. Câu hỏi này đặc biệt thích hợp khi các công cụ AI, vốn dựa vào khối lượng dữ liệu chất lượng cao hơn, trở nên phổ biến và có khả năng hơn. Tối thiểu hóa quyền dữ liệu có nghĩa là xem xét liệu thông tin bổ sung có cho phép tổ chức của bạn hoạt động hiệu quả hơn hay không và liệu điều đó có vượt quá rủi ro đối với lòng tin của nhân viên hay không.
Khi xác định mục đích kinh doanh cụ thể, tối thiểu hóa quyền dữ liệu yêu cầu các tổ chức giới hạn dữ liệu họ thu thập ở mức thực sự cần thiết. Điều đó có nghĩa là đánh giá chính xác cả số lượng tổ chức thu thập và mức độ nhạy cảm của dữ liệu đó. Ví dụ, nếu một tổ chức muốn theo dõi năng suất của nhân viên từ xa, họ có thể tận dụng dữ liệu sử dụng từ các ứng dụng công việc cốt lõi thay vì dựa vào các phương pháp chiếm dụng hơn như giám sát webcam của nhân viên.
Để có được quyền này đôi khi sẽ yêu cầu phân tích xem dữ liệu nào “có thì tốt” và dữ liệu nào là quan trọng để thành công. Câu hỏi này đặc biệt thích hợp khi các công cụ AI, vốn dựa vào khối lượng dữ liệu chất lượng cao hơn, trở nên phổ biến và có khả năng hơn. Tối thiểu hóa quyền dữ liệu có nghĩa là xem xét liệu thông tin bổ sung có cho phép tổ chức của bạn hoạt động hiệu quả hơn hay không và liệu điều đó có vượt quá rủi ro đối với lòng tin của nhân viên hay không.
3. Sự công bằng về quyền dữ liệu
Tổ chức sẽ sử dụng dữ liệu trong cách mà củng cố sự công bằng với lực lượng lao động.
Cốt lõi của mối quan hệ đối tác dữ liệu hiệu quả giữa người sử dụng lao động và người lao động là đảm bảo rằng cả hai bên đều được hưởng lợi từ dữ liệu được thu thập. Khi các tổ chức sử dụng dữ liệu ngày càng nhạy cảm (bao gồm dữ liệu liên quan đến sức khỏe, nghĩa vụ gia đình, địa điểm, chủng tộc và nhận dạng giới tính) để hỗ trợ nhân viên tốt hơn hoặc đáp ứng các mục tiêu đa dạng và hòa nhập, nguy cơ thiên vị có ý thức hoặc vô thức trong quá trình ra quyết định sẽ tăng lên. Nguồn dữ liệu phong phú mới có sẵn cho các tổ chức sẽ nâng cao sự bình đẳng về quyền truy cập, cơ hội và đối xử chứ không bị giới hạn.
Cách hiệu quả nhất để tuân theo sự công bằng về quyền dữ liệu là đưa nó vào quy trình ra quyết định ngay từ đầu. Tại một tập đoàn bán lẻ quốc tế mà chúng tôi hợp tác, bộ phận nhân sự không chờ đợi để đánh giá sự đa dạng của lực lượng lao động sau khi tuyển dụng nhân viên. Họ sử dụng phân tích dữ liệu mạnh mẽ để đảm bảo nhóm ứng viên toàn diện, sau đó đánh giá lại ở các giai đoạn ứng viên, phỏng vấn và lựa chọn. Tổ chức này cũng đào tạo các nhà lãnh đạo để phát hiện nơi dữ liệu có thể chỉ ra sự thiên vị và cung cấp cho các nhà quản lý bảng điều khiển phân tích để theo dõi các xu hướng liên tục trong việc tuyển dụng và giữ chân nhân viên.
Cốt lõi của mối quan hệ đối tác dữ liệu hiệu quả giữa người sử dụng lao động và người lao động là đảm bảo rằng cả hai bên đều được hưởng lợi từ dữ liệu được thu thập. Khi các tổ chức sử dụng dữ liệu ngày càng nhạy cảm (bao gồm dữ liệu liên quan đến sức khỏe, nghĩa vụ gia đình, địa điểm, chủng tộc và nhận dạng giới tính) để hỗ trợ nhân viên tốt hơn hoặc đáp ứng các mục tiêu đa dạng và hòa nhập, nguy cơ thiên vị có ý thức hoặc vô thức trong quá trình ra quyết định sẽ tăng lên. Nguồn dữ liệu phong phú mới có sẵn cho các tổ chức sẽ nâng cao sự bình đẳng về quyền truy cập, cơ hội và đối xử chứ không bị giới hạn.
Cách hiệu quả nhất để tuân theo sự công bằng về quyền dữ liệu là đưa nó vào quy trình ra quyết định ngay từ đầu. Tại một tập đoàn bán lẻ quốc tế mà chúng tôi hợp tác, bộ phận nhân sự không chờ đợi để đánh giá sự đa dạng của lực lượng lao động sau khi tuyển dụng nhân viên. Họ sử dụng phân tích dữ liệu mạnh mẽ để đảm bảo nhóm ứng viên toàn diện, sau đó đánh giá lại ở các giai đoạn ứng viên, phỏng vấn và lựa chọn. Tổ chức này cũng đào tạo các nhà lãnh đạo để phát hiện nơi dữ liệu có thể chỉ ra sự thiên vị và cung cấp cho các nhà quản lý bảng điều khiển phân tích để theo dõi các xu hướng liên tục trong việc tuyển dụng và giữ chân nhân viên.
4. Nhận thức về quyền dữ liệu
Tổ chức sẽ làm rõ cho nhân viên biết dữ liệu nào đang được sử dụng cho mục đích gì.
Nhận thức về quyền dữ liệu là thành phần chính giúp các quyền khác hoạt động. Điều đó có nghĩa là nhân viên hiểu dữ liệu nào đang được thu thập về họ, cách dữ liệu được sử dụng và nếu có thể, cách truy cập thông tin đó. Nếu không có nhận thức, mức độ tin tưởng và nhận thức về sự công bằng của nhân viên không thể thay đổi.
Điều đó nói rằng, nhân viên không cần phải là nhà khoa học dữ liệu để biết rằng quyền của họ đang được tôn trọng. Phải có sẵn một kế hoạch truyền thông chắc chắn, bao gồm các hoạt động truyền thông phù hợp để đảm bảo thông điệp phù hợp với vai trò và kinh nghiệm của nhân viên. Ví dụ, khi thu thập dữ liệu tự nhận dạng có khả năng nhạy cảm cho các trường hợp sử dụng DEI, một tổ chức có thể ghép nối một thông báo toàn công ty từ một nhà lãnh đạo điều hành để củng cố cam kết của tổ chức với DEI và giải thích cách dữ liệu sẽ được sử dụng với nhiều thông tin liên lạc được nhắm mục tiêu hơn trong tài nguyên nhân viên các nhóm về cách các quyết định DEI dựa trên dữ liệu sẽ mang lại lợi ích cho họ. Tất cả các thông tin liên lạc về dữ liệu của nhân viên phải đơn giản, kịp thời và được phân phối thông qua một kênh liên lạc có thể truy cập và dễ sử dụng.
Phản hồi cũng là một thành phần quan trọng của nhận thức. Nhân viên nên có sẵn các cơ chế để đặt câu hỏi và báo cáo các mối lo ngại. Tất nhiên, trong bối cảnh mối quan hệ giữa người lao động và người sử dụng lao động, một số dữ liệu đơn giản là không nên chia sẻ (như dữ liệu đánh giá hiệu suất hoặc hồ sơ sức khỏe). Mặt khác, sự rõ ràng phải là mặc định.
Nhận thức về quyền dữ liệu là thành phần chính giúp các quyền khác hoạt động. Điều đó có nghĩa là nhân viên hiểu dữ liệu nào đang được thu thập về họ, cách dữ liệu được sử dụng và nếu có thể, cách truy cập thông tin đó. Nếu không có nhận thức, mức độ tin tưởng và nhận thức về sự công bằng của nhân viên không thể thay đổi.
Điều đó nói rằng, nhân viên không cần phải là nhà khoa học dữ liệu để biết rằng quyền của họ đang được tôn trọng. Phải có sẵn một kế hoạch truyền thông chắc chắn, bao gồm các hoạt động truyền thông phù hợp để đảm bảo thông điệp phù hợp với vai trò và kinh nghiệm của nhân viên. Ví dụ, khi thu thập dữ liệu tự nhận dạng có khả năng nhạy cảm cho các trường hợp sử dụng DEI, một tổ chức có thể ghép nối một thông báo toàn công ty từ một nhà lãnh đạo điều hành để củng cố cam kết của tổ chức với DEI và giải thích cách dữ liệu sẽ được sử dụng với nhiều thông tin liên lạc được nhắm mục tiêu hơn trong tài nguyên nhân viên các nhóm về cách các quyết định DEI dựa trên dữ liệu sẽ mang lại lợi ích cho họ. Tất cả các thông tin liên lạc về dữ liệu của nhân viên phải đơn giản, kịp thời và được phân phối thông qua một kênh liên lạc có thể truy cập và dễ sử dụng.
Phản hồi cũng là một thành phần quan trọng của nhận thức. Nhân viên nên có sẵn các cơ chế để đặt câu hỏi và báo cáo các mối lo ngại. Tất nhiên, trong bối cảnh mối quan hệ giữa người lao động và người sử dụng lao động, một số dữ liệu đơn giản là không nên chia sẻ (như dữ liệu đánh giá hiệu suất hoặc hồ sơ sức khỏe). Mặt khác, sự rõ ràng phải là mặc định.
Lowmaster, K. (2023, April 20). Why Your Organization Needs a Bill of Rights for Employee Data. Harvard Business Review. https://hbr.org/2023/04/why-your-organization-needs-a-bill-of-rights-for-employee-data?ab=hero-main-text