На ЛитРес вышла статья с моими комментариями о том, как бизнесу сохранить устойчивость в 2026 году.
Постарался обойтись без лишнего алармизма, но при этом показать реальное положение дел, которое сегодня наблюдается во многих компаниях сегмента малого и среднего предпринимательства.
Я поделился своими комментариями и рекомендациями о том, что можно сделать со стороны HR-функции, для сохранения этого самого бизнеса и какой-то устойчивости компании.
Понимаю, что некоторые из рекомендаций могут показаться довольно пессимистичными и не очень гуманными, но я старался давать реальные советы, которые, возможно, кому-то смогут помочь в это не самое простое время.
Надеюсь, материал будет полезен руководителям, собственникам бизнеса и HR-специалистам.
Ознакомиться со статьёй можно по ссылке: статья на ЛитРес
Постарался обойтись без лишнего алармизма, но при этом показать реальное положение дел, которое сегодня наблюдается во многих компаниях сегмента малого и среднего предпринимательства.
Я поделился своими комментариями и рекомендациями о том, что можно сделать со стороны HR-функции, для сохранения этого самого бизнеса и какой-то устойчивости компании.
Понимаю, что некоторые из рекомендаций могут показаться довольно пессимистичными и не очень гуманными, но я старался давать реальные советы, которые, возможно, кому-то смогут помочь в это не самое простое время.
Надеюсь, материал будет полезен руководителям, собственникам бизнеса и HR-специалистам.
Ознакомиться со статьёй можно по ссылке: статья на ЛитРес
Литрес
Сохранить капитал и бизнес в 2026: что делать предпринимателю
Узнайте, какие изменения ждут предпринимателей в 2026 году. Пошаговая стратегия, как сохранить бизнес, оптимизировать расходы и найти новые точки роста.
👍4
#основы #индекс
Мы привыкли использовать проценты, если хотим сравнить между собой какие-то показатели. Но в некоторых случаях лучше использовать не процент, а индекс.
🔹Простой индекс выражает изменение во времени одного показателя. Например, индекс изменения зп или индекс производственной эффективности.
🔹Составной индекс объединяет информацию о нескольких разных показателях. Например, у нас есть несколько команд (сотрудников) или товаров, с помощью составного индекса мы можем посчитать их общую производительность в динамике.
🔹Составной взвешенный индекс позволяет выполнить ту же работу, но уже с учетом значимости (веса) каждого показателя. Например товар 1 более значим чем товар 2, т.к. доля выручки у него больше, поэтому и его вес будет больше. Сделать сравнение через % уже будет невозможно, только через индекс.
🔹 Когда индекс уместен:
1. сравнивать показатели разного масштаба;
2. объединять несколько показателей;
3. учитывать их вес;
4. строить агрегированные показатели.
Мы привыкли использовать проценты, если хотим сравнить между собой какие-то показатели. Но в некоторых случаях лучше использовать не процент, а индекс.
🔹Простой индекс выражает изменение во времени одного показателя. Например, индекс изменения зп или индекс производственной эффективности.
🔹Составной индекс объединяет информацию о нескольких разных показателях. Например, у нас есть несколько команд (сотрудников) или товаров, с помощью составного индекса мы можем посчитать их общую производительность в динамике.
🔹Составной взвешенный индекс позволяет выполнить ту же работу, но уже с учетом значимости (веса) каждого показателя. Например товар 1 более значим чем товар 2, т.к. доля выручки у него больше, поэтому и его вес будет больше. Сделать сравнение через % уже будет невозможно, только через индекс.
🔹 Когда индекс уместен:
1. сравнивать показатели разного масштаба;
2. объединять несколько показателей;
3. учитывать их вес;
4. строить агрегированные показатели.
❤6
#метрики #текучесть #turnover #fifo_turnover
⚡️ FIFO текучесть (FIFO turnover rate) — это довольно необычный, но интересный в своей логике способ расчета текучести персонала. Он фокусируется на уходе сотрудников из первоначального состава команды. В отличие от стандартного подхода, FIFO исключает из расчета новых сотрудников, что позволяет посмотреть на структуру текучести.
При этом FIFO текучесть не стоит интерпретировать как правильную текучесть, которая заменяет стандартную. Этот показатель отвечает на вопрос:
«Какую долю первоначального состава мы потеряли?»
🔹 Особенности применения:
1. Уместно применять в тех случаях, когда текучесть в компании высокая и нужно понять ее структуру
2. Важно для компаний в области R&D, IT, консалтинга и тех компаний, где высокая стоимость экспертизы и "стоимости" отдельного сотрудника
3. Хорошо считать в паре с классической текучестью или с анализом текучести по когортам
⚡️ FIFO текучесть (FIFO turnover rate) — это довольно необычный, но интересный в своей логике способ расчета текучести персонала. Он фокусируется на уходе сотрудников из первоначального состава команды. В отличие от стандартного подхода, FIFO исключает из расчета новых сотрудников, что позволяет посмотреть на структуру текучести.
При этом FIFO текучесть не стоит интерпретировать как правильную текучесть, которая заменяет стандартную. Этот показатель отвечает на вопрос:
«Какую долю первоначального состава мы потеряли?»
🔹 Особенности применения:
1. Уместно применять в тех случаях, когда текучесть в компании высокая и нужно понять ее структуру
2. Важно для компаний в области R&D, IT, консалтинга и тех компаний, где высокая стоимость экспертизы и "стоимости" отдельного сотрудника
3. Хорошо считать в паре с классической текучестью или с анализом текучести по когортам
👍8
#AI
🔹 Часто на вебинарах, которые я веду, поднимается вопрос защиты персональных данных при использовании ИИ в соответствии с требованиями 152-ФЗ.
Одно из возможных решений - использование небольших языковых моделей, которые разворачиваются непосредственно на компьютере пользователя. В этом случае данные могут обрабатываться локально, без передачи во внешние облачные сервисы.
В апреле 2026 года OpenAI представила SLM Privacy Filter, предназначенную для автоматического обнаружения и удаления персональных данных из данных.
Модель умеет обнаруживать восемь основных типов информации (на скрине) и способна учитывать контекст, в котором используется информация, что отличает её от простого поиска персональных данных с помощью регулярных выражений.
Код и инструменты для запуска Privacy Filter доступны на GitHub.
В одном из следующих постов поделаюсь инструкцией как это делать, дам бенчмарки тестов и результаты.
🔹 Часто на вебинарах, которые я веду, поднимается вопрос защиты персональных данных при использовании ИИ в соответствии с требованиями 152-ФЗ.
Одно из возможных решений - использование небольших языковых моделей, которые разворачиваются непосредственно на компьютере пользователя. В этом случае данные могут обрабатываться локально, без передачи во внешние облачные сервисы.
В апреле 2026 года OpenAI представила SLM Privacy Filter, предназначенную для автоматического обнаружения и удаления персональных данных из данных.
Модель умеет обнаруживать восемь основных типов информации (на скрине) и способна учитывать контекст, в котором используется информация, что отличает её от простого поиска персональных данных с помощью регулярных выражений.
Код и инструменты для запуска Privacy Filter доступны на GitHub.
В одном из следующих постов поделаюсь инструкцией как это делать, дам бенчмарки тестов и результаты.
👍1
#визуализация
⚡️ Дашборд - это интерактивная панель, которая собирает данные из разных источников и показывает их в виде доступных граф.эллементов: схем, графиков, гистограмм и пр. Основные задачи две: информировать и служить источником данных для принятий управленческих решений.
Основных источника создания подобны решений в HR-аналитике два: традиционный Excel и BI-платформы.
🔹Инструменты:
Основных инструмента в HR-аналитике два
Excel: привычный инструмент, не очень сложно создать интерактивную панель данных со средним уровнем эксель.
BI: есть бесплатные решения, но понадобится освоить инструмент.
🔹Структура:
Начинаем с макета в ppt.
В идеале одна панель должна содержать информацию по одному процессу или направлению.
Лучше сделать 3-4 небольшие панели, между которыми можно переключаться, чем 1 панель на 20 метрик и показателей.
⚡️ Дашборд - это интерактивная панель, которая собирает данные из разных источников и показывает их в виде доступных граф.эллементов: схем, графиков, гистограмм и пр. Основные задачи две: информировать и служить источником данных для принятий управленческих решений.
Основных источника создания подобны решений в HR-аналитике два: традиционный Excel и BI-платформы.
🔹Инструменты:
Основных инструмента в HR-аналитике два
Excel: привычный инструмент, не очень сложно создать интерактивную панель данных со средним уровнем эксель.
BI: есть бесплатные решения, но понадобится освоить инструмент.
🔹Структура:
Начинаем с макета в ppt.
В идеале одна панель должна содержать информацию по одному процессу или направлению.
Лучше сделать 3-4 небольшие панели, между которыми можно переключаться, чем 1 панель на 20 метрик и показателей.
👍3
Forwarded from Эйчарня | вакансии для HR
В этот раз — коротко про вакансии, потому что ниже будет ещё комментарий HR-аналитика о том, какие навыки сейчас реально важны в профессии
People Analytics: HR-метрики, отчётность, визуализация и связь показателей с бизнесом.
Senior C&B: стратегия вознаграждения, бюджетирование, грейды, KPI, LTI и управление командой.
Роль на стыке HR-аналитики и компенсаций: ФОТ, план-факт, метрики и Power BI.
C&B-трансформация: системы оплаты, грейды, KPI и единая методология для IT-направления.
Классический C&B с фокусом на ФОТ, мотивационные схемы и автоматизацию процессов.
💬 Комментарий эксперта
Евгений Кириёк, автор канала Аналитика в HR | HR-tech:
Как видно из вакансий, C&B остаётся главным заказчиком HR-аналитики. Чаще всего такие позиции появляются в крупных федеральных компаниях с большим штатом и большим объёмом данных.
Самые типичные задачи здесь — моделирование бюджета, план-факт анализ, сценарный анализ и расчёт HR-метрик.
Среди наиболее востребованных навыков: Excel — 87% упоминаний, знание методологии расчёта HR-метрик — 64%, BI-системы — 44%.
В Москве начинающий специалист может рассчитывать на 80–110 тыс. ₽, Middle — на 120–180 тыс. ₽, а опытный специалист — от 180 тыс. ₽ в месяц.
#аналитика
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5
#визуализация
🔹Наполнение структуры:
В верхней части логично размещать 4–6 ключевых KPI, которые дают ответ на вопрос: что происходит. Ниже динамику показателей, сравнения, разбивку и пр. которые помогают понять почему это происходит. Каждый график при этом должен отвечать на конкретный вопрос.
Стараемся на перегружать макет, 4-6 элементов максимум. Оставьте только самое важное.
🔹Графические элементы:
динамика - линейный график,
сравнение - столбцы,
этапы процесса - воронка,
распределение - гистограмма,
взаимосвязи - scatter plot,
составные части целого - круговая диаграмма,
большое количество категорий - тепловая карта.
лучше отказаться от объемных фигур, их сложно сделать красиво и функционально.
🔹Фон и цвета:
лучше выбирать спокойный нейтральный фон: белый, светло-серый или светлый оттенок вашего корп. цвета.
Яркий или тёмный фон быстро утомляет глаза. Хотя многие любят делать черный фон, все же - это не самое лучший выбор.
🔹Наполнение структуры:
В верхней части логично размещать 4–6 ключевых KPI, которые дают ответ на вопрос: что происходит. Ниже динамику показателей, сравнения, разбивку и пр. которые помогают понять почему это происходит. Каждый график при этом должен отвечать на конкретный вопрос.
Стараемся на перегружать макет, 4-6 элементов максимум. Оставьте только самое важное.
🔹Графические элементы:
динамика - линейный график,
сравнение - столбцы,
этапы процесса - воронка,
распределение - гистограмма,
взаимосвязи - scatter plot,
составные части целого - круговая диаграмма,
большое количество категорий - тепловая карта.
лучше отказаться от объемных фигур, их сложно сделать красиво и функционально.
🔹Фон и цвета:
лучше выбирать спокойный нейтральный фон: белый, светло-серый или светлый оттенок вашего корп. цвета.
Яркий или тёмный фон быстро утомляет глаза. Хотя многие любят делать черный фон, все же - это не самое лучший выбор.
❤4
#визуализация
🔹Заголовок:
Заголовок должен объяснять, что показывает график: не Дашборд по подбору, а "Ключевые метрики и показатели функции Подбор".
🔹Оформление графиков:
Все графики должны иметь название и единицы измерения: "Текучесть персонала за 12 месяцев, %" (даже если вам кажется, что это супер очевидно).
Все графики должны иметь легенду и подписи данных. Их отсутствие создает огромное пространство для искажения сути графиков и домысливания
🔹Справочная информация:
Хорошим решением будем разместить где-то справа или слева внизу или почту сотрудника, который отвечает за формирование дашборда, или ответственного менеджера, на случай ,если у бизнеса возникнут вопросы, которые он захочет задать.
🔹Заголовок:
Заголовок должен объяснять, что показывает график: не Дашборд по подбору, а "Ключевые метрики и показатели функции Подбор".
🔹Оформление графиков:
Все графики должны иметь название и единицы измерения: "Текучесть персонала за 12 месяцев, %" (даже если вам кажется, что это супер очевидно).
Все графики должны иметь легенду и подписи данных. Их отсутствие создает огромное пространство для искажения сути графиков и домысливания
🔹Справочная информация:
Хорошим решением будем разместить где-то справа или слева внизу или почту сотрудника, который отвечает за формирование дашборда, или ответственного менеджера, на случай ,если у бизнеса возникнут вопросы, которые он захочет задать.
❤6
#метрики #замещение
⚡️Коэффициент замещения показывает, насколько компании удаётся компенсировать выбытие сотрудников за счет новых работников.
рассчитывается как: Количество принятых сотрудников / (Количество выбывших сотрудников — ставки, выбывшие из штатного расписания) * 100%
🔹Для чего он нужен? Если из компании ушло 100 человек, это вовсе не означает, что необходимо нанять новых 100.
Часть позиций может быть сознательно исключена из штатного расписания, автоматизирована или перераспределена между другими сотрудниками.
Поэтому на практике из уволившихся сотрудников убирают тех, чьи ставки были выведены из ШР. В некоторых случаях из базы расчета убирают также вакансии, которые бизнес не планирует к замещению.
🔹При этом коэффициент замещения лучше анализировать не изолированно, а вместе с укомплектованностью, динамикой штатной численности и количеством открытых вакансий. Например, коэф. 70% может быть совершенно нормальным, если компания одновременно сокращает штат и выводит часть позиций из ШР.
⚡️Коэффициент замещения показывает, насколько компании удаётся компенсировать выбытие сотрудников за счет новых работников.
рассчитывается как: Количество принятых сотрудников / (Количество выбывших сотрудников — ставки, выбывшие из штатного расписания) * 100%
🔹Для чего он нужен? Если из компании ушло 100 человек, это вовсе не означает, что необходимо нанять новых 100.
Часть позиций может быть сознательно исключена из штатного расписания, автоматизирована или перераспределена между другими сотрудниками.
Поэтому на практике из уволившихся сотрудников убирают тех, чьи ставки были выведены из ШР. В некоторых случаях из базы расчета убирают также вакансии, которые бизнес не планирует к замещению.
🔹При этом коэффициент замещения лучше анализировать не изолированно, а вместе с укомплектованностью, динамикой штатной численности и количеством открытых вакансий. Например, коэф. 70% может быть совершенно нормальным, если компания одновременно сокращает штат и выводит часть позиций из ШР.
❤1👍1
#визуализация #ONA
Хочу вас познакомить с относительно новым для меня и, возможно, для кого-то из вас подходом к анализу организационных связей в компаниях - ONA
⚡️ Анализа рабочих связей или Organizational Network Analysis (ONA) - это представление силы и глубины связи между сотрудниками за пределами формальных организационных структур. Ключевая идея - представить организацию в виде сети, где каждый сотрудник - это узел, а взаимодействие между сотрудниками -связь.
Если соединить линиями сотрудников, которые взаимодействуют между собой, мы получим не формальную организационную структуру, а граф реальных рабочих взаимодействий.
Причём такую связь можно не просто зафиксировать, но и измерить. Например, учитывать количество взаимодействий, их продолжительность или интенсивность.
Довольно интересный подход, который содержит в себе массу инсайтов. Сам я относительно недавно им заинтересовался и вижу тут большой потенциал для анализа. Потихоньку буду рассказывать как с ним работать.
Хочу вас познакомить с относительно новым для меня и, возможно, для кого-то из вас подходом к анализу организационных связей в компаниях - ONA
⚡️ Анализа рабочих связей или Organizational Network Analysis (ONA) - это представление силы и глубины связи между сотрудниками за пределами формальных организационных структур. Ключевая идея - представить организацию в виде сети, где каждый сотрудник - это узел, а взаимодействие между сотрудниками -связь.
Если соединить линиями сотрудников, которые взаимодействуют между собой, мы получим не формальную организационную структуру, а граф реальных рабочих взаимодействий.
Причём такую связь можно не просто зафиксировать, но и измерить. Например, учитывать количество взаимодействий, их продолжительность или интенсивность.
Довольно интересный подход, который содержит в себе массу инсайтов. Сам я относительно недавно им заинтересовался и вижу тут большой потенциал для анализа. Потихоньку буду рассказывать как с ним работать.
❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#Excel
Новая интересная фича, которая в настоящий момент тестируется в MS Excel: теперь одна ячейка сможет содержать не одно значение, а целый список или массив данных.
Такие списки можно будет просматривать, редактировать и использовать в фильтрации. А при обращении к такой ячейке значения можно будет развернуть в отдельные ячейки.
Кроме того, в ячейке теперь может храниться не только список, но и массив в том числе результат формулы.
Эти функции пока находятся в режиме предварительного просмотра, и Microsoft предупреждает, что их реализация может измениться.
На Windows требуется версия 2610 (Build 20520.20000) или новее, а пользователям Mac нужна версия 16.114 или новее
Новая интересная фича, которая в настоящий момент тестируется в MS Excel: теперь одна ячейка сможет содержать не одно значение, а целый список или массив данных.
Такие списки можно будет просматривать, редактировать и использовать в фильтрации. А при обращении к такой ячейке значения можно будет развернуть в отдельные ячейки.
Кроме того, в ячейке теперь может храниться не только список, но и массив в том числе результат формулы.
Эти функции пока находятся в режиме предварительного просмотра, и Microsoft предупреждает, что их реализация может измениться.
На Windows требуется версия 2610 (Build 20520.20000) или новее, а пользователям Mac нужна версия 16.114 или новее
👍3