Качество данных по причинам увольнения.

Пост по мотивам выступления на конференции "Будущее и технологи" Натальи Любимовой, руководителя отдела бизнес-аналитики Тинькофф.

Анализ причин увольнения один из любимых и часто встречающихся кейсов у HR.
Но что мы анализируем?

Воронка Data quality (я бы назвала ее "воронка потери качества данных"), представленная Натальей:
1. Данные, заполненные сотрудником в exit интервью
2. Причина увольнения, выбранная в exit интервью
3. Главная причина увольнения, отмеченная в exit интервью
4. Загрузка данных в 1С
5. Загрузка данных в DWH
6. Обработка данных и их загрузка в отчет.

Идея в том, что на каждом этапе теряется часть данных и в итоге аналитик обрабатывает некий усеченный датасет.

Я бы дополнила еще следующие аспекты того что еще может пойти не так?

1. Какие причины указыыаются?
* свободное поле?
* выбор из списка?
* есть возможность выбрать несколько или только 1?
* понятные ли формулировки?

2. Кто есть первоисточник данных? Данные о причинах увольнения могут проставлять сотрудники разных ролей: сам сотрудник, менеджер, специалист по кадрам со слов сотрудника, HR бизнер-партнер со слов менеджера, HRBP, Линейный менеджер и т.п.
И у каждого своя правда

3. Что есть первоисточник данных?
Причина увольнения может заполняться в разных документах:
* exit интервью
* анкета увольняющегося сотрудника
* обходной лист
* пульс-опрос уволенных

4. Когда?
Документ с причиной может заполняться:
* в первые дни после подачи заявления об увольнении
* в последний рабочий день
* до расчета / после расчета
* через 3-5-Х дней после увольнения

5. Как?
В нескольких документах последовательно или
одновременно.

Какую из причин, кем, когда, где и в какой момент заполненную брать - это вопрос. И от этого, в том числе зависит то, какие данные о причинах увольнения мы обрабатываем и на основе каких данных делаем выводы и предложения.

Про современное искусство

Недавно я узнала о музее современного искусства Эрарта в Санкт-Петербурге (привет, Катя 👋🏻) , правда, будучи на днях в СПБ, не успела туда зайти. Но, благодаря сайту музея, узнала про выставку Фелипе Лавин "Оцифрованные"

Я уже писала, что я не очень хорошо умею разбираться в искусстве, но я могу точно сказать что мне нравится. Это мне однозначно нравится.

Посмотрите какая простая и вместе с тем какая интересная и нестандартная идея - совместить частично изображения людей и то что будет, если их растянуть.

"Абстрактные вертикальные полосы, в которые трансформируются фрагменты изображения, напоминают одновременно и городские высотки, и стилизованные штрихкоды, как бы указывая на то, что попавшие в кадр люди «оцифрованы» поглотившей их городской средой" написано в описании выставки на сайте.
Ну круто же!

Желаю нам всем таких крутых идей о совмещении несовместимого, ведь креативное мышление очень важно для того, чтобы выдвигать гипотезы для исследования и находить новые решения при развитии.

А появляться такие идеи могут только если хорошо отдыхать)
Так что, хороших выходных!

Аналитика рынка труда

АвитоРабота подвела итоги I полугодия на рынке труда в рамках пресс-конференции «Кого и как нанимают в 2023»

У ребят много интересных цифр, не буду спойлерить, посмотрите сами.

Из интересного, "между строк":

1. Артем Кумпель теперь управляющий директор не только АвитоРабота, но и АвитоУслуги. Кажется, что это, в том числе, отражается то, что эти сегменты действительно сближаются все ближе.

2. Вы, наверное, уже слышали, что коллеги запустили "Индекс Авито"

База данных:
10 млн. вакансий в месяц + активности соискателей
Шкала индекса: от 1 (рынок соискателя) до 10 (рынок работодателя)
4 цели использования:
•  Как рассчитать бюджет
•  Как выглядит компания относительно конкурентов

3. В рамках ответов на вопросы руководители Авито немного поделились «внутренней кухней» сложности в сборе и поддержании качества данных и раскрыли почему на Авито резюме почти в 3 раза меньше, чем вакансий, но это не отражает фактического превосходства рынка соискателей в 3 раза.

Например,
* Потребление Авито, в основном, поисковое, т.е. человек заходит и ищет объявление о работе через поиск, а не размещает резюме.
* Также в регионах для кандидата нормально проактивно позвонить работодателю, т.е. отклик есть, а формального резюме нет.
* В Авито чистят базу резюме, потому что у «синеворотничковых» соискателей есть особенность – они нашли работу и сменили телефон или контакты, т.е. их доступность уходит, поэтому из публичной базы эти резюме пока скрываются.
В то время как у «белых воротничков» резюме живет в течение всей жизни человека, резюме доступно, телефон не меняется.
* То количество работодателей, которые публикуют вакансии на Авито, достаточно репрезентативно. По оценке аналитиков Авито это статистически значимая выборка, которая отражает весь срез по экономике страны.

Payscale выпустили
"2023 Compensation Best Practices Report"
93 страницы интереснейшей информации не только об анализе рынка труда, но и о других трендах в HR менеджменте

Содержание:
1.  Spotlight on the economy / Экономика
2.  Strategy and prepardeness for comp challenges / Стратегия и готовность к вызовам
3.  Compensation planning and pay increases / Планирование компенсаций и повышение заработной платы
4.  Variable pay and benefits / Переменная оплата и льготы
5.  Job management and comp structure / Управление «рабочими местами» и структура вознаграждения
6.  Salary data and market pricing / Данные о заработной плате и рынок труда
7.  Skills-based workforce / Рабочая сила, основанная на навыках
8.  Remote work and geographic pay strategy / Стратегия оплаты труда в части удаленной работы и географических особенностей
9.  Pay equity, diversity, and ESG / Справедливая оплата труда, разнообразие и ESG
10.  Pay transparency and communications / Прозрачность оплаты труда и коммуникация
11.  HR and comp management predictions / Прогнозы в сфере управления персоналом и управления компенсациями

Compensation metrics
•  average market percentile / средний персентиль по рынку
•  average compa ratio / средняя «проплаченность»
•  percent over range / процент выше диапазона
•  percent under range / процент ниже диапазона
•  functional or department market percentile
•  performance to pay relationship / отношение производительности к оплате

Formal pay structures
65% компаний имеют официальную структуру оплаты труда (formal pay structures) в среднем для 85% своих рабочих мест

Job architecture
62% компаний имеют официальную структуру рабочих мест (job architecture)
"job architecture обеспечивает основу для описания функций должностей (job functions), семейств должностей (job families) и уровней должностей (job levels) в вашей организации. Наличие этой системы обеспечивает основу для принятия последовательных и справедливых решений об оплате труда и может показать сотрудникам, как их карьера и зарплата могут развиваться в компании"

Out of cycle increases
86% организаций будут повышать заработную плату вне цикла, и в 2023 году больше организаций будут делать это часто, а не от случая к случаю (16% делают это часто это обычная практика, 70% периодически, для нужд бизнеса)

Job description management
"Важной частью управления работой является написание и поддержание в рабочем состоянии должностных инструкций. Описания должностных обязанностей используются для создания и рекламы открытых вакансий. Они также используются для установления справедливой оплаты труда всех сотрудников и управления ею. Описания должностных обязанностей слишком часто хранятся в личных папках и передаются по электронной почте, а не упорядочиваются и поддерживаются в централизованной системе"
У 54% компаний есть централизованная система управления должностными инструкциями

Compensation data sources
•  обзоры заработных плат из традиционных источников
•  сводные рыночные данные в компенсационном программном обеспечении
•  обзоры торговых / промышленных ассоциаций
•  данные о заработной плате в закрытых сетях
•  исторические данные о заработной плате из записей о сотрудниках
•  консультанты по компенсациям
•  данные из официальных государственных источников (government data)
•  данные о зарплате по инфо от нанятых сотрудников
•  данные о зарплате из публикаций о вакансиях у конкурентов
•  персонализированная информация о конкурентах, в том числе из общения с кандидатами и рекрутерами
•  свободные или открытые данные

Skills-based workforce
Меняющиеся технологии и новые способы работы меняют рабочие места и навыки, необходимые сотрудникам для их выполнения.

Есть ли в вашей организации подход к классификации навыков?
11% компаний классифицировали навыки и используем таксономию навыков для сегментов в организации
12% классифицировали навыки и используем таксономию навыков во всей организации
15% нет, но мы работаем над этим
21% классифицируют навыки как часть процесса описания jod-ы / роли
22% не классифицировали

и 35 вариантов бенефитов 😉

Смотрю потихоньку доклады с Saint TeamLead Conf 2023, прошедшей в Санкт-Петербурге 29-30 июня.
#заметки по докладу девчонок из Тинькофф про запуск и развитие системы наставничества и менторинга

Исследование опыта ЦА:
• Хотят учиться у практиков
• Интересующий формат – асинхронный, с обратной связью или 1-to-1

Виды обучения
• Для Junior-ов: P2P Наставничество, Курсы по hard skills, Технический онбординг
• Для Middle-ов: P2P Менторинг, Курсы по hard skills, Развитие soft skills
• Для Senior-ов: Обучение других, Внешнее обучение, Развитие soft skills

Наставничество:
Срок: 1-6 мес,
Участники: менти – Junior, ментор – Middle,
Цель: развитие навыков до целевого уровня

Менторинг:
Срок: 1-4 встречи
Участники: менти – Middle, ментор – Middle+,
Цель: решение точечного запроса (hard / soft)

Поощрение менторов:
•  уникальный мерч,
•  митапы с благодарностью от топов
•  мастер-классы для развития
Одна из первых проблем, с которой пришлось работать то, что после одного менти прекращают работу в проекте. Девушки связывают это с тем, что они изначально были сфокусированы только на мотивации менторов, но «забыли» про цели бизнеса, когда выгодно чтобы ментро оставался в этой роли до 3х лет. Решение – поменяли процесс, в т.ч. расширили линейку мерча 😊

Как искать менторов?
•  Приглашать уже существующих менторов
•  Приглашайте кандидатов на роль тимлида
•  Интегрируйтесь в процессы компании («отличники» по результатам performance review)
•  Готовьте рекламные кампании (целевые), в том числе через лидеров мнений

Варианты мэтчинга ментора и менти
1. Свободный. Инициатива менти
+ Ответственность на менти
- менти не доходят до ментора, так как не смогли выбрать
- выбор одних и тех же популярных менторов
2. С помощью куратора
+ качество подбора
- процесс завязан на одном человеке
3. Свободный. Инициатива ментора
+ сняли нагрузку с куратора
- коллективная безответственность
4. С предварительным скринингом (через ассессмент внутренними силами)
+ качество мэтчинга
+ сняли нагрузку с куратора
- очень дорого

Еще одна проблема: изначально 30% запросов менти не совпадало с реальными целями, т.е. время потрачено зря, цель не достигнута, ментор демотивирован.
Полечили структурированием запроса через анкету:
1. В чем проблема? Что хочу добиться?
2. Что это даст?
3. Как я пойму, что результат достигнут?
4. Как мой руководитель поймет, что проблема решена?

Границы ответственности:
• Ментор: Экспертиза, Качество ОС, Открытость, Результат менторинга
• Менти: Выбор ментора, Назначение встреч, Выполнение ДЗ, Результат менторинга
• Куратор: Контроль работы команды, Сохранение экспертов, Качество ОС менторам,  Метрики качества

Метрики:
• Ментор: Соответствие исходного и финального запросов, Оценка результата работы, Готовность быть ментором, Удовлетворенность процессом — CSAT
• Менти: Достижение поставленной цели, Удовлетворенность менторингом — CSAT, § Удовлетворенность процессом — CSAT, NPS ментора
• Процесс: Количество менторов и менти, Количество мэтчей в квартал, Длительность выполнения, Охват среди целевой аудитории (среди менторов и менти)

После масштабирования, по итогам 1,5 лет
Проектная команда: 1 ПМ, 1 бизнес-тренер, 13 кураторов

Результаты:
• 70% профессий охвачено
• Каждый 10 senior (из 1187) – ментор
• 100% CSAT менторинга,
• 93% удовлетворенность процессом через Wiki и Jira
• 50 пар завершили совместную работу за Q1’23

Автоматизация:
пока только Confluence и Jira, но в процессе.
ждем с нетерпением что получится :)

#Метрики про потери рабочего времени

Навеяно новостью о том, что Shopify запускает meeting cost calculator (калькулятор стоимости рабочих встреч)

Потерями рабочего времени принято считать опоздания, ранние уходы, затянувшиеся обеденные перерывы, нахождение на больничных, поломка оборудования и т.д. Но, кажется, гораздо больше времени и денег теряется на непродуктивных производственных встречах офисных сотрудников.

Метрики оценки затрат времени на встречах:
* Стоимость 1 встречи
* Среднее число участников 1 встречи
* Средняя продолжительность 1 встречи
* Количество встреч на 1 сотрудника в день / неделю / месяц
* Общее количество времени, проводимого сотрудником в день / неделю / месяц
* Доля рабочего времени, проводимого сотрудником на встречах от общего рабочего времени в день / неделю / месяц

Что предлагает для экономии потерь Shopify?
* отмена всех повторяющихся встреч, где больше 2х человек
* поощрение сотрудников отклонять приглашения
* поощрение сотрудников отсоединяться от больших групп внутреннего чата
* запрещено проводить встречи вообще по средам
* крупные встречи с участием более 50 человек можно будет проводить только в 6-часовое окно по четвергам с ограничением на 1 встречу в неделю
* будет «двухнедельный период обдумывания», прежде чем кто-либо сможет повторно созвать отмененную встречу
* Slack только в качестве мессенджера
* «большие, громоздкие» чат-группы будут использоваться только для объявлений.

Посты на похожие темы про системы контроля:
* Про проекции
* Данные о нас, ч.4, или "Переобулись"

Настроение - отпуск
Поэтому вместо поста минутка творчества - "картина", нарисованная графиками в excel.

Это "римейк" поста, опубликованного 30.07.2021
Найди 5 отличий :)

Хороших выходных!

На время отпуска я решила взять опыт кое-какого ТВ канала, который в дни новогодних каникул повторяет все свои передачи по второму кругу)

Вот и я буду публиковать репосты своих же постов 2020-2021 года.
Первая попытка уже была в пятницу, с картинкой из графиков.

Но совесть моя не позволила мне сделать просто Ctrl+C - Ctrl+V, так что
* мысль будет старая
* визуализация старая, но доработанная
* текст новый.

За время подготовки этих постов мне даже интересно стало как меняется восприятие тех же идей спустя время.

Средняя температура по больнице 36.6
Оригинальный пост, авг. 2020

Беда верхнеуровневых метрик если они так и остаются верхнеуровневыми и не анализируются в разрезах, поотому что тогда, неосознанно, кажется, что везде все +/- так как "в среднем по больнице" (верхний график на рис.)

Это особенно критично при наличии большого количества похожих друг на друга объектов, например, торговых точек в розничной компании.

Работая HRBP в рознице, я занималась поддержкой одновременно магазинами или ресторанами с численностью 1,5-2 тысячи сотрудников. При таких объемах без выставления приоритетов просто не обойтись. Анализ показателей в виде распределения (нижний график на рис.) стал для меня просто находкой: в нем сразу видны отклонения как в бОльшую, так и в мЕньшую стороны и понятно с кем нужно работать в первую очередь.

Что можно анализировать таким образом?

1.  Укомплектованность линейным персоналом.
Количество отработанных часов в рознице напрямую зависит от продаж в каждый день и час, волатильность огромная, поэтому факт / плану человеко-часов постоянно варьируется.
Факт сильно ниже плана – скорее всего нехватка людей
Факт сильно выше плана – скорее всего превышение бюджета на ФОТ
Дальше надо изучать детальнее

2.  Количество торговых точек, выполнивших KPI и получивших премию за последние 12 месяцев.
Тоже классика.
Бывают отдельные случаи, когда некоторые объекты попадают в «замкнутый круг»: одни и те же торговые точки, постоянно выполняют цели, получают подобные же цели и с высокой долей вероятности снова их выполнят и получат премию, а торговые точки, постоянно не выполняющие план, получая подобные же цели, скорее всего снова их не выполнят. И дело тут не в эффективности команды, а в том, что, когда численность объектов измеряется сотнями, то новые планы рассчитываются автоматически, на основе планов прошлых периодов, по стандартным формулам, без учета каких-то индивидуальных особенностей. И если когда-то что-то пошло не так и это не скорректировали, то «ошибка» может тянуться какое-то время.

Реальная укомплектованность
Оригинальный пост, май 2021 г.

Для обеспечения укомплектованности есть больше вариантов, чем просто наём штатных сотрудников. И чем более сложным становится рынок труда, тем большее количество вариантов взаимодействий появляется.
А применительно к конкретному филиалу, подразделению или команде, их еще больше, чем для компании в целом.

Например:
* подработки своих сотрудников
* привлечение сотрудников из соседних подразделений / команд
* привлечение работников по совместительству с оформлением в штат,
в т.ч. может быть деление, например, на:
   • внешних совместитей в рамках экосистемы компании / группы компаний
   • внешних совместителей извне
* привлечение работников с оформлением по другим формам занятости
* привлечение работников от подрядчиков (по договору оказания услуг, конечно же)

Для обеих сфер, где я работала последнее время, это одинаково актуально: в рознице это используется при укомплектованности торговых точек, а в ИТ при укомплектованности команд / проектов. Подозреваю, что на производстве при комплектации смен и в логистике, при загрузке маршрутов, это выглядит примерно также.

Так что детализация учета численности и затрат неотъемлемо наступает и это отдельная история.

Виды сотрудничества
Оригинальный пост, июнь 2021

Чем шире становится практика работы с работниками на разных типах занятости (особенно рост численности самозанятых), тем большего внимания требует этот вопрос со стороны аналитики общей численности персонала - сотрудников, работников, исполнителей работ и услуг.

С точки зрения HR – это 1 единица исполнителя, а с точки зрения Финансов - зависит от того какая форма занятости у исполнителя (физ лицо, самозанятый, ИП). Например, оплата вознаграждения по договору ГПХ физлицу – это «расходы на оплату труда работников», а оплата ИП – уже нет.

Также многое зависит от целей расчета: если считать например, для целей расчета производительности, то важно количество «людей, работавших работу» и исполнители, привлеченные по договору ГПХ могут быть нужны, а если для целей расчета бюджета на ДМС – не нужна.

Кроме того, «есть нюансы» в том каков смысл выполняемой работы и причина оформления человека не в штат. Если это рекламное агентство в PR, то это постоянно внештатные люди, а если "просто оформили через СЗ, т.к. кандидат так захотел", то это фактически замещение ШД.

Важно, чтобы внутри компании были четко описаны правила того, как считается численность и, в идеале, полезно хранить все признаки в информационной системе и иметь возможность получать данные в любом разрезе – и по форме занятости, и по виду затрат.

Документы по теме:

Форма N П-4 «Сведения о численности и заработной плате работников» Росстата

НК РФ Статья 255.
Расходы на оплату труда
21) расходы на оплату труда работников, не состоящих в штате организации-налогоплательщика, за выполнение ими работ по заключенным договорам гражданско-правового характера (включая договоры подряда), за исключением оплаты труда по договорам гражданско-правового характера, заключенным с индивидуальными предпринимателями

IAS 19 "Вознаграждения работникам", правила учета по МСФО

Репрезентативная выборка
Оригинальный пост, нояб. 2020

При чтении обзоров, опросов, исследований очень важно понимать кто был опрошен, на базе ответов каких людей проводилось исследование, выводы которого предлагаются к изучению. Кроме маркетинговых манипуляций, дело еще может быть в выборке опрошенных людей или компаний.

Вот почему нам всегда "ложатся" исследования, проведенные среди похожей для нас целевой аудитории и почему мы подвергаем сомнению результаты группы нерелевантных нашему опыту товарищей. И то и то другое ошибка восприятия.

Выборка опрошенных должна быть репрезентативной, т.е. отражать "генеральную совокупность".

Т.е. проводя опрос или делая исследование внутри компании всегда нужно помнить, что опрошенные должны быть подобраны так, чтобы отражать состав компании: по географии нахождения, полу, возрасту, численности подразделений и т.п.

Иначе получится, что-то типа "читатели телеграм канала ответили, что самая популярная социальная сеть это телеграмм".

Круговая 3D диаграмма
Оригинальный пост, авг. 2020 г.

Круговая диаграмм 3D и то, что она не модная, это уже конечно, адский баян. Но они до сих встречаются на конференциях! И это боль.

Так что, еще раз, на всякий случай. Передайте коллегам)
Дело не в дизайнерской моде и вкусе, на самом деле.

Объемная круговая диаграмма катастрофически искажает восприятие данных!

Посмотрите на пример не мое рисунке слева: сектор 21% выглядит не меньше, чем сектор 29%. А все из-за этой ненужной «объемности»

Планируем
#Конференции на осень про HR

🗓 14-15 сент.
C&B RUSSIA SUMMIT 2023
https://auditorium-cg.ru/cb23-2

🗓 21-22 сент.
HR Forum BIG FISH, Екатеринбург
https://uralhr.ru/

🗓 25 сент.
WowPro
https://wowpro.info/

🗓 28-29 сент.
XXI КОНФЕРЕНЦИЯ COMPENSATION & BENEFITS 2023 от Quorum
http://cb.quorum.guru/

🗓 02 окт.
Персонал Expo от Как Делать?
https://personalexpo.ru/

🗓 03 окт.
Саммит HR Digital от hh, Москва
https://hrdigital.ru

🗓 5-6 окт.
БИТВА ЗА IT
https://it-forums.ru

🗓 06 окт.
I Всероссийский Форум ЦИФРОВИЗАЦИЯ HR от MK Group
https://www.mk-conference.ru/digital

🗓 11-12 окт.
XXIV Саммит HR-директоров России и СНГ
https://hrsummit.ru/

🗓 12-13 окт.
HR & ED TECH SUMMIT 2023
https://hrtech.quorumconference.ru/

🗓 12-13 окт.
Цифровизация HR конференция от CNews
ссылка

🗓 25 окт.
HR-форум от Коммерсант
https://events.kommersant.ru/events/hr-forum-10/

🗓 26 окт.
HR Tech от IMC
https://i-m-c.ru/hrmanagement-tech-marhr-2023/

🗓 08-09 нояб.
HR Analitics от IMC
https://i-m-c.ru/hr-analitics-2023/

🗓 17 нояб.
Форум "HR-Аналитика" от MK Group
https://service.mk-conference.ru/

🗓 29 нояб.
HR IT DAY от Tadviser
ссылка

«Бридж» для подбора

Я уже много раз писала про нашу продвинутую команду рекрутмента, благодаря которой и моя команда делает много интересного и, главное, полезного.

Наш процесс мониторинга открытия / закрытия вакансий развивается, помогает анализировать ситуацию и не стоит на месте. По итогам 1 квартала мы не видели особенных отклонений и факт во многом соответствовал плану, а вот по итогам 2 квартала отличия стали уже более заметны. И, конечно, понадобились доработки😊

В этот раз в ходе совместных обсуждений, при подведении промежуточных итогов за первое полугодие, у нас получился вот такой «бридж», поясняющий общую картинку связи открытий вакансий и планов по закрытию для рекрутмента. (Для сохранения конфиденциальности, некоторые категории изменены, а цифры вымышлены и не имеют связи с реальностью).


Что тут полезного?

1. Какое количество вакансий появилось вообще в компании и по каким причинам, т.е. какое количество вакансий вообще будет необходимо закрыть.

По сравнению с бюджетными планами это количество может меняться.
Например:
• Открытие новых вакансий может быть приостановлено
• Добавление новых позиций, сверх утвержденных во время бюджета
• Изменение тренда по текучести, которое влияет на число уволенных и число планируемых замен

2. Какое количество вакансий «попадет» в работу команды рекрутмента.

Это количество тоже может измениться по сравнению с запланированным во время бюджета.
Например:
• Кадровые агентства стали работать хуже, чем работали в прошлом году
• Найм по рекомендациям стал работать значительно лучше, чем в прошлом году
• Решили проводить не 1, а сразу 2 учебных потока программы обучения интернов и их найм на штатные позиции будет увеличен

Нам показалось такая визуализация очень наглядна. Забирайте, если понравится!

#KLeXperience

Таксономия и онтология знаний

Я уже не первый раз пишу, что я люблю изучать то, что происходит в смежных сферах и сейчас это про новую (для меня) область – управление знаниями.

Вообще, я пытаюсь разобраться с темой skills-based approach и тем, как внедрить это в HRIS, а чтобы это понять надо разобраться хотя бы с тем как должны быть структурированы эти самые skill-ы. Пока мне не очень нравится, что пишут на эту тему международные HR гуру, потому что, по моему, там слишком много маркетинга и мало сути.

Поэтому я «пошла» за новыми знаниями к экспертам по управлению знаниями и посмотрела конференцию продукта Teamly (не реклама)

Там есть одно крайне сложное (для меня), но очень интересно выступление Эльвиры Гринберг из Газпромнефть НТЦ, #заметки с которого я хочу оставить тут. Важно – это не про skill-ы для сотрудников и позиций в нашем, HR, понимании, это про организацию системы управления знаниями.

Итак,

Знания – как ресурс, который формирует конкурентные преимущества компании

Для этого они должны быть:
• VALUABLE - Ценными
• RARE - Редкими
• INIMITABLE - Трудновоспроизводимыми
• ORGANIZED - Организованными

«Люди владеют знаниями, но компании не владеют людьми, поэтому нужно превратить личные знания в организационные»

1. Самое простое – это списки
Есть ли характеристики объектов списков, которые вы хотите зафиксировать? (это и есть знания)
Каждый элемент списка можно и нужно подробно описать
Protege – это Java-программа, которая предназначена для создания онтологий различных предметных областей

2. Словари – это описания объектов
linked open vocabulary – в интернете довольно много словарей, например, вот тут: https://lov.linkeddata.es/dataset/lov/, FOAF, schema.org

Что можно и нужно описать в комментариях к объекту:
•  определение термина
•  сокращения / аббревиатуры
•  синонимы
•  «см. также» (аналоги)
•  источник
•  где используется
•  дата обновления

3. Таксономия – иерархическая структура, в которой есть один тип связи: классы и подклассы
Например, при запросе "Ягуар" – это ягуар из какого класса? животное? Автомобиль? Или напиток?

Процессы управления знаниями должны быть привязаны к процессам организации
Знания из документов и голов людей привязываются к операциям процессов
Сначала – чем вы занимаетесь, а потом к этому привязываются списки и справочники.

4. Онтология – это про связи, включая параметры
В обычной жизни мы мыслим объектами (оборудование, программное обеспечение, сотрудник)
А онтология – это связецентричная система, в которой связи важнее объектов, потому что если описать объект со связями и убрать из него объекта, то можно понять, чем можно заменить объект. Связи и параметры могут быть важнее объектов, потому что объекты могут уходить, а суть (связи и параметры) остаются

Что позволяет сделать / описывать система организации знаний:
1.  2000 год – «найди то не знаю что» (можешь найти по параметрам объект), связующее звено для всех знаний
2.  2008 год - в центре внимания – связи (в т.ч. характеристики, параметры), навигатор для людей и машин)
3.  2009 год - структуры для поиска смысла
4.  2014 год – обработка естественного языка (поддержка процессов управления знаниями)

Управление семантической структурой (семантика - наука о смыслах) – «мы думаем, что мы можем описать смыслы, перенести их в машину и машина начнет за нас думать»
• Использование данных из стандартов
• Разметка из документов компании
• Разметка отраслевых документов из интернета
• Внесение данных в базу с маркировкой
• Интеллектуальная оценка предпринятых действий

В отличие от нейронных сетей, где результат не понятен и не понятно можно ли ему доверять, онтология – это отслеживаемая логика вывода результата, которая может дать четкий порядок веток графа, по которым найден ответ.

Круговорот данных в системах
Оригинальный пост, нояб. 2020

3 года прошло с публикации оригинального поста, а я до сих пор встречаю в выступлениях HR на конференциях путаницу в терминах "озеро данных", "хранилище данных".

Да и, в целом, с течением времени, появляются новые термины и интерпретации, так что обновить будет не лишним. В обновлении инфо мне помогла моя коллега, Татьяна, эксперт по всему, что касается работы с данными в промышленных масштабах и автор канала Data Governance для чайников.

Итак,

Сейчас принято говорить про слои данных. Каждый под определенные бизнес-потребности.

Источники данных, или Операционный Слой.
Тут ввод и обработка данных в целях поддержания непрерывной деятельности компании, например, данные по кадровым операциям из CoreHR системы, по процессу подбора из ATS, по обучению из LMS и т.п.

Озеро данных, или
Слой сырых данных.
Слой предназначен для сбора и хранения больших объемов данных из различных систем, с минимальной предобработкой перед загрузкой в хранилища.

Хранилище данных, или
Слой детальных данных (DDS), который является ядром хранилища. Сюда могут попадать не все данные из озера, а "подниматься" только необходимые для решения аналитических и стратегических задач. Все данные рассортированы по дата-доменам, нормализованы, т.е. разобраны и разложены по сущностям с указанием связей между ними, например, "физлицо", "должности", "назначения", "документы" и т.п.
Данные в хранилище можно легко и быстро найти, они доступны для дальнейшего использования.

Витрины данных, или
Аналитический слой (EM- Enterprise Marts). Тут собираются основные данные, потребляемые бизнес-пользователям. Как правило разделяют слой EM по бизнес-доменам: 1 витрина - 1 бизнес-домен.

Дашборды, это
пользовательские витрины. Собираются под конкретную задачу. Тут снова данные собраны по отдельным направлениям, как в источнике 🙈, только они прошли через 3 круга ада слоя, и теперь чистые, нормализованные, единые для всей компании. Главное тут не начать их обрабатывать заново 🙈

Employee retention dashboard
(оригинал даша - тут)
Красивые картинки #8

Это когортный анализ "оставаемости" в компании, а именно кривая того, сколько человек остается из когорты работавших в таком-то периоде спустя каждый месяц.

Как читать?

Сверху - временная шкала (нетрадиционно :)
Начало линий вверху - сколько человек работало на момент времени.
Окончание линий (объединенное в график) - сколько и когда работает спустя 11 месяцев.
Сама линия - сколько сотрудников работает спустя 1, 2, 3...10 месяцев после начала отсчета

Что можно увидеть?

Начиная с 2018 отток довольно равномерен (линии параллельные), но посмотрите как резко ушли вниз линии в апреле 2020, а потом все снова выравнивается.
Тот самый инсайт, который все всегда так ждут по итогам какого-то исследования)

А еще это даш просто красивый :)
просто летний 🌧 какой-то)

Я только что из отпуска и с новой историей #прожизнь и про мой личный факап)

Я ужасно ошиблась в выборе отеля. Реальность настолько отличалась от ожиданий, что это было даже смешно. Знаете, это когда формально все выглядит ровно так как на фото, только в 3 раза меньше и на 50 лет древнее.

Спустя время анализирую причины и оказывается, что я:
• Выбирала только по фото
• Не особо внимательно читала факты
• Не досконально изучила карту

Поразительно насколько эта ситуация иллюстрирует то как работает восприятие визуализации по сравнению с фактическими данными. Особенно когда критическое мышление притупилось🙈

Как часто мы смотрим на «картинку» и...
• не читаем, не считаем
• не собираем дополнительную информацию
• не проверяем факты
• мгновенно делаем выводы
и при этом уверенно принимаем решение «по ощущениям»

Не забывайте про критическое мышление, чтобы не прлучилось, что «море тут близко, до него всего 84 м», только идти до него не менее 1,5 км.

Модель компетенций HR

Берсин и команды разрабатывают новую операционную модель для HR

Он много пишет о
• глобальном переходе от способностей (capability) к навыкам (skill-ам)
• изменении фрэймворка организационного дизайна
• увеличении гибкости и диджитализации HR подразделений
• бОльшую сосредоточенность HR на роли данных, аналитики и автоматизации в работе
• влиянии ИИ (куда же без этого:)
Вероятно, модель будет содержать навыки, отражающие эти тренды...

Выход планируется осенью.

А пока можно посмотреть на их модель компетенций для HR 2021 года, которая описывает 94 уникальные способности (capability) управления персоналом. Все области знаний HR в ней разделены на 20 областей, среди которых 12 функциональных областей (доменов) и 8 сквозных, базовых.

HR Functional Domains
•  Talent Acquision
•  People Analytics
•  Organizaton Design & Culture
•  Performance Management
•  Compensaton
•  Benefits & Wellbeing
•  Learning & Development
•  Leadership & Succession
•  Facilies & Workplace
•  Rewards & Recognion
•  HR Tech/Service Delivery
•  Labor Relations

Foundational/Cross-Cuting HR Capabilities
•  Change & Transformation
•  HR Solution Design
•  Working with Senior Leaders
•  Communications
•  Employee Experience
•  Leadership of HR
•  Business Acumen
•  Diversity & Inclusion

Забавно, 20+ лет назад, когда я только начала работать в HR, мне попалась на глаза схема, в которой были десятки HR ролей, присутствоваших в HR подразделениях мировых компаний. Я тогда впервые увидела роль HRTech и мне, только что окончившей технический ВУЗ, и начавшей работать рекрутером, это казалось верхом мечтаний – объединить в одной роли HR и технологии, но в России таких выделенных ролей еще не было. А сейчас приятно видеть, что все выделенные командой Берсина роли в той или иной степени, но представлены и в наших компаниях тоже.