Признание

Знаете, если честно, то не очень то легко вести канал, в котором каждый день новые, самостоятельно придуманные посты:
* не перепосты чужих иностранных статей,
* не перепосты новостей из интернета,
* не перепосты своих постов 2хлетней давности,
а мысли и кейсы из своего собственного опыта.

Поэтому если вдруг:
* вы читаете мои посты и думаете, что можете написать лучше, или
* думаете начать вести свой канал, но никак не решаетесь или
* просто хотите попробовать что-то написать,

то я буду рада дать вам пространство для публикации в своем канале, где очень крутые и отзывчивые читатели! ;)

Анализ бюджета на ДМС

В личку задали вопрос как можно анализировать ДМС, "что вообще там можно анализировать?".

Одна часть ответа, верхнеуровневая, на картинке.

Что здесь есть:
* динамика расходов (ежемесячные факты по счетам + бюджетное значение)
* количество прикрепленных к программе сотрудников с динамикой добавленных / удаленных в течение месяца)

Это позволяет видеть общую картинку использования бюджета.

Вторая часть ответа, более глубокий анализ, есть вот тут:
https://t.me/whrdata/77

P.S. пишите свои вопросы, по мере возможности буду на них отвечать!

Аккуратная табличка

Молодые аналитики любят забрасывать в пользователя огромную выгрузку. По-моему, это не очень то вежливо.

Что нужно сделать перед отправкой?

Удалить:
*дубликаты столбцов, после объединения 2х таблиц
*столбцы с данными в виде ненужных кодов
*один из столбцов, если есть 2 с полным и с коротким названием
*слово NULL и заменить его понятным для пользователя значком "-" или нужным словом

Перегруппировать столбцы слева направо по какой-то логике

Отсортировать по полезному столбцу (дате найма, ФИО / подразделение по алфавиту и т.п.)

Выделить наименования столбцов в «шапке»

Закрепить верхнюю строчку для удобного скроллинга вниз

Добавить:
*какую-то сводную таблицу по заданной теме
*столбец с признаком, если он использовался при обработке данных, но не присутствовал в выгрузке в явном виде

Добавить в теле письма пояснения:
*к всякого рода заливкам, если они были применены для листа с выгрузкой (один, максимум 2!)
*к набору данных (например, период выгрузки или примененные ограничивающие фильтры)

Аналитика своей собственной работы

В одной из компаний, где я работала, мы настраивали автоматизацию расчета премий для розницы: тестировали, доделывали, все как надо. Перешли.

Количество ручного труда по расчетам в excel-ях значительно сократилось, но я заметила, что количество звонок моему эксперту по премиям для розничного персонала значительно выросло. И если раньше она неделю до выплаты считала премии, то теперь она стала неделю после выплаты отвечать на вопросы.

Эти звонки меня очень беспокоили. Для меня, как руководителя, это непродуктивное использование ценного времени дорогостоящего специалиста.

Что мы с этим сделали

Текучесть "новичков"

Текучесть сотрудников на испытательном сроке довольно часто используемый показатель.

Но у него есть 2 варианта расчета, будьте внимательны и считайте именно то, что надо именно вам:

1. Доля уволенных новичков от общего количества уволенных.
Это ответ на вопрос:
"Кто чаще уходит - новенькие или старенькие?"

2. Доля уволенных новичков от общего количества новичков.
А это ответ на вопрос:
"Как "закрепляются" / адаптируются новички?"

📙 Книга известного мирового эксперта в области визуализации данных.

Пока прочитала 2 главы, первые впечатления такие:
* примеры скачут от банальных "столбики должны начинаться от оси с 0" до 3х вариантов диаграммы рассеяния
* книга точно больше про дата журналистику, чем про бизнес
* ну эти примеры из американской политики...

Выбор цветов для иллюстраций внутри книги, на это фоне, ярко оранжевый 🟧 и нейтральный серый ⬜️ тоже очень любопытен.

Есть довольно нестандартные примеры, например графики на стр. 61 и 63 достойны отдельного осмысления)
(скоро сделаю пост про такой вид диаграммы для тех кто не будет читать книгу)

И еще вопрос к издателям, конечно, зачем на обложке писать российского издания писать "очень своевременная книга", если очевидно, что это не отражает смысла книги для российского читателя🤷‍

Метрики и Показатели

Готовим с ребятами из Яндекс Практикума free track курса HR-аналитика.
Во время подготовки сломали голову как по-простому объяснить в чем разница между метриками и показателями:

У абстрактного сырка в магазине есть Х характеристик:
* брэнд
* тип упаковки
* вес
* дата изготовления
* срок годности
* количество калорий
* количество белков/ жиров/ углеводов
* энергетическая ценность
* цена

Те, к которым можно подставить цифру - это метрики (т.е. все, кроме брэнда и типа упаковки). Цифра - это значение.

Теперь посмотрим на сырок, как на продукт для покупки, т.е. в этом случае у нас появилась цель.

Вариант1: сырок покупает бедный студент.
Ему важны 2 вещи: низкая цена и срок годности.

Вариант 2: сырок покупает женщина на диете.
Ей скорее важны: количество калорий, жиров и, все тот же, срок годности.

У нашего сырка много метрик.
Но, в зависимости от цели, каждый выбирает и следит только за некоторыми из них.
Метрики, за которыми мы следим для достижения цели, это показатели.

Как вам?😊

Диаграмма с параллельными координатами

Та, о которой я писала в посте о книге Альберто Кайро.

Она чем-то похожа на диаграмму отсюда, но разница в том, что в этой 2 оси - 2 разных показателя, а не изменение одного во времени.

Перерисовала ее так как она могла бы выглядеть в HR.

Не могу сказать, что она какая-то очень удобная и наглядная.
В принципе для небольшого количества значений норм, но рисовать ее, даже в PowerPoint, неоправданно долго.

Но все равно полезно знать, что такое тоже есть.

Ключевые конференции сентября по "хардовым" HR темам по ссылке тут: https://t.me/whrdata/441

А вот еще ряд мероприятий ближайшего периода:

🗓 13-14 сент
HRTech от HR Кухня
https://hrkitchen.ru/hrtech2022

🗓 13-15 сент.
TeamConference
https://teamconference.ru/

🗓 17 сент.
GeekRel Conference 2022
https://ithrconference.timepad.ru/event/2120255/

🗓 20-21 сент.
Конференция ПОТОК
https://vk.cc/cg0GC2

🗓 23 сент.
HR Day от Актион Кадры и HR
https://action-kadry.ru/hr-day-2022

🗓 28-30 сент.
РивелтиКонф
https://conf.rivelty.ru/

🗓 30 сент.
ЗАРПЛАТА.FEST 2022, Новосибирск
https://event.zarplata.ru/novosib

Подборка постов про текучесть

Текучесть, пожалуй, самая распространенная метрика в HR. Что можно делать, анализируя текучесть, читайте в постах @whrdata:

Бесполезная метрика из годового отчета
https://t.me/whrdata/50

Анализ причин увольнения
https://t.me/whrdata/62

Правило Парэто
https://t.me/whrdata/153

Voluntary / NonVoluntary текучесть
https://t.me/whrdata/186

Влияние методологии на расчет метрики
https://t.me/whrdata/369

Good & Bad attrition
https://t.me/whrdata/460

Текучесть новичков
https://t.me/whrdata/475

01.09.2022 вступили в силу поправки к Федеральному закону 152-ФЗ «О персональных данных»

Я редко делаю перепосты, но тут действительно важно,
и источник официальный

Что нового?

1. Операторы обязаны уведомлять Роскомнадзор об инцидентах с утечками персональных данных граждан (ПД);

2. Обработка ПД в рамках исполнения договора не должна ограничивать права и свободы субъекта ПД;

3. Предоставление биометрических ПД не может быть обязательным, за исключением случаев, предусмотренных законодательством РФ.

4. Оператор обязан предоставлять гражданину и в Роскомнадзор исчерпывающую информацию о деятельности по обработке ПД в срок до 10 дней;

5. Необходимо уведомлять Роскомнадзор о начале или осуществлении обработки ПД;

6. Возникает новая обязанность для операторов ПД об уведомлении Роскомнадзора об осуществлении деятельности по трансграничной передаче ПД.

Все изменения призваны надежнее защищать персональные данные граждан и максимально эффективно бороться с утечками.

И что такое ПД ? (пятничное :)

Разрезы для анализа, ч.1

При анализе численности, текучести, эффективности подбора и других HR-метрик часто встречается фраза: "анализ можно проводить в разрезе по подразделениям, регионам и другим разрезам"

Давайте посмотрим какие они могут быть и, главное, зачем?

1. По ЮЛ / подразделениям: дивизионы, департаменты, отделы, группы, в зависимости от нужного уровня детализации).

2. По географии: филиалы, регионы, территории, страны, города и т.п.

У пп. 1-2 цель общая: внутренний бенчмаркинг, сравнение, составление рейтинга.

3. По соц-дем характеристикам: возрасту, полу, уровню образования, наличию детей.

Используется, в основном, для описания "портрета" сотрудника и отчетности. Реже для практического применения.

Примерами "практичности" могут быть:
*отслеживание групп численности по возрасту на предприятиях с высоким средним возрастом сотрудников на ключевых ролях с целью подготовки для них заместителей.
*целенаправленная работа над "многообразием" среди руководителей уровня N.

Продолжение следует...

47 HRTech решений для оценки персонала и проведения опросов.
Собрано @whrdata
при поддержке Юрия Шатрова и @digital_assessment

Системы для онлайн-оценки в составе комплексных решений:
*Мираполис
*Гиперметод
*Beehive
*ХайХаб

Сервисы для онлайн-оценки (лидеры рынка):
*Экопси
*SHLTools
*HTLab
*TalentQ

Исследование вовлеченности:
*HappyJob
*AgileMe
*SiMonitor

Сервисы для онлайн оценки и оценки при подборе персонала:
*Proaction
*Uplatforma
*KeyHabbits
*Conventus
*SkillCode
*Personality
*Squadrille
*CVCode
*Staff&Team
*ExpertMe
*HRScanner
*Skillhouse

Оценка во время игры:
*Emplay.ai
*SberQ

Другие виды оценки:
*MyBrain
*Way2Wei

Сервисы для автоматизации и проведения опросов:
*Startexam
*Effy
*Pnp
*Oprosso
*HappySurvey
*Опросы (TalentTech)
*ЯндексВзгляд
*МойГолос (Гринатом)

Оценка 360:
*Азимут
*360Tools
*Оценка 360 от ТТ
*FeedbackX
*AIDay
*360 (StartExam)

Прокторинг:
*Examus
*ProctorEdu

Оценка благонадежности:
*Midot

Сервисы для проведения видеоинтервью:
*VCV
*Hireman
*Easyhire
*Huntica
*HRBlade

Журналистика и фактчекинг

Находясь в эпицентре событий, я вчера внимательно следила за распространением в многочисленных СМИ одной новости из моей профессиональной жизни.

На этом, одном, примере идеально видны все ошибки при распространения информации, о которых пишут в книжках:
*не разбираться в теме
*не проверить источник
*перепостить неглядя
*перевернуть смысл в некоторых фактах на 180°
*добавить ничем не подтвержденных догадок
*не сослаться на источник вообще
и т.п.

Самое время вспомнить мой пост Темные данные
https://t.me/whrdata/281

и пост Артемия Молоснова у меня в канале Фактчекинг
https://t.me/whrdata/156

Разрезы для анализа, ч.2
продолжение поста

4. По признаку характеристики должности: категории / уровню должности (например, руководители / специалисты, CEO-level, уникальные / массовые, стажер / не стажер, грейд, бэнд и т.п.)

5. По признаку характеристики сотрудника: стажу работы / результативности / потенциалу /рейтингу в матрице 9box / уровню компетенций / соответствию ценностям / проплаченности, ключевой / не ключевой и т.п.

6. По признаку выполняемой работы/роли: run / change / disrupt, технологический стек, наставник / не наставник

Цель деления на признаки 4-6: фокусировка и повышенное внимание к важным или ценным (по какой-то методологии) сотрудникам или сотрудникам, занимающим ценные должности

Продолжение следует...

Удобство пользователя
или удобство аналитики?

Обсуждали на днях сбор и анализ данных во время опроса вовлеченности. Один из интересных блоков аналитики по итогам таких опросов - это "облако тегов" из слов, оставленных сотрудниками в свободном поле для комментариев.

Это только на конференциях звучит, что это легко сделать, а на самом деле, чтобы сделать информативное облако, весь этот поток предложений нужно разметить. Делать это вручную муторно и трудоемко.

Обработка будет намного проще если разметить данные "на входе", т.е. при ответах на вопросы сотрудник будет оставлять обратную связь выбирая из заранее структурированных, собранных в группы, комментариев, которые составлены их самых популярных тем.

В этом случае обрабатывать данные для аналитики и обратной связи будет гораздо проще. А вот для пользователя это значит, что вместо сплошного текста на разные темы ему нужно несколько раз выбрать несколько подходящих пунктов.

Получается, что чем проще пользователю - тем сложнее аналитику. И наоборот.

Обратная сторона оттока

Экспериментируем с визуализацией для анализа оттока в разрезе по оценке за результативность.

Пока не придумали как это назвать, потому что, по сути, это не отток, а его обратная сторона, т.е. не сколько человек ушло, а сколько осталось.

Но сама визуализация, мне кажется, очень информативная. На примере выше хорошо видно, что низкорезультативные сотрудники уходят быстрее, чем высокорезультативные.

(!) это пример реальных данных, но одного отдельного подразделение на одной отдельной территории. прошу не экстраполировать выводы на компанию в целом.

#KLeXperience

50+ HRTech и WorkTech решения для автоматизации кадрового администрирования и смежных процессов от @whrdata

КДП:
* 1С ЗУП
* БОСС
* Галактика
* СБИС
* ZOcean
* КонтурПерсонал
* AlfaHRM
* МА-3

Сервисы КЭДО:
* HRLink
* HRProДиректум
* LightDoc
* ELMA КЭДО
* КонтурДиадок
* VK HR Tek
* Docvision
* LanDocs
* ComplyConsent
* Nopaper
* Lexema
* РокетКадры

Cервисы для документооборота и расчетов с фрилансерами и самозанятыми:
* SolarStaff
* EasyStaff
* Qugo
* Rootpay
* MassPayPro
* Рокет ВОрк
* Консоль
* Tome
* Подписант
* Самозанятые
* Qiwi Business
* MadeTask
* Мои самозанятые

Конструктор документов:
* Doczilla

Сервисы для работы с цифровой подписью:
* ГосКлюч
* КриптоПРО
* Sign Me

Сервисы распознавания текста:
* DBrain
* Beorg
* Entera
* LegalDoc
* Soica

Онлайн-сервис организации командировок:
* Smartway
* OneTwoTrip for business
* Ostrovok
* КонтурТревел

Сервисы бронирования рабочих мест:
* Indaspace
* Office flexible
* UnPost
* QOS
* HotDesk
* SystemZ

Сервисы для гибких выплат:
* PayDay
* Деньги Вперед

Разрезы для анализа, ч.3

Сегодня менее распространенные срезы, чем были в Часть 1 и Часть 2.

Обычно применяются для анализа некоторых групп сотрудников и сравнения их результатов / ответов / поведения между собой и/или с основной группой.

Например:

7. Не просто "Руководитель / Специалист", а:
Руководит сотрудникам /
Руководит менеджерами

8. По категории кадрового резерва / уровеню готовности к замещению вышестоящий позиции (для прогноза заполняемости штата внутренними кандидатами и формирования планов по найму)

9. По формату работы (офис, гибрид или удаленка)

10. По тому является или нет сотрудник:
- преемником
- наставником / ментором
- лидером мнений
- редким специалистом

11. По наличию доступа сотрудника к:
- перс данным
- коммерческой тайне
- исходному коду
- потенциально инсайдерской информации

Продолжение следует...