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＜時間軸の概念（履歴管理、基準日など）を求められる＞
単に「現在」のスナップショット情報だけでは、重要な場面で質の高い判断をすることは困難です。そのため、履歴情報を適切に管理することが求められます。 しかし、人材データというのは、変化していく単位が個々人、変化のタイミングはバラバラ、基準日もシステムがシンプルに決めるものだけでは不十分であるといった、やっかいな特徴があります。この点を甘く考えてしまうと、活用できないデータがただ溜まっていくだけ、という状況に陥っていきます。

＜多様な種類のデータを扱っていく必要がある＞
戦略人事、ビジネス・経営に資するデータ活用を目指すのであれば、必要となるのは、既存の人事給与システムに格納されているような、定型的で静的なデータだけでは不十分です。現場で発生する情報、仕事やタスクに関する情報、人件費のデータなど、今までは一元化の対象になっていなかったようなデータを確実に集め、活用できる形で格納していくことが求められます。

＜仮説検証の繰り返しに耐えうる管理が求められる＞
様々な種類の、時間軸や階層の概念も含む履歴データを、人の思考に合わせて自在に取り出すためには、しっかりとした構造をもったデータベースを構築する必要があります。そのためには、まず、システム／サービスでのデータ管理が、自社に必要なデータの性質に合わせて適切な構造で格納できること。加えて、その整合性を担保しながら確実な拡張ができることが必須です。そして、その構築や拡張作業を、人材マネジメントとデータベース構造の双方を理解している人や組織が、責任をもって担当する体制になっていることが望まれます。