DEYNEKINA HR&BA

Друзья, добрый день!

Во многих компаниях есть мнение, что на начальном этапе внедрения HR-аналитики нужно считать все, что только можно. При таком подходе нужно учитывать стоимость сбора и расчета данных. Если сборы и расчеты данных осуществляются вручную, вы можете посчитать и оценить стоимость такой работы и ее необходимость.

Если же в компании данные собираются и рассчитываются автоматически, тогда сбор разнообразных данных может себя оправдать для формирования и проверки разнообразных
гипотез.

Приведу пример. Довольно часто встречаю в стандартных отчетах показатели пола и возраста сотрудников. Да, даже вручную эти показатели несложно рассчитать, но всегда на первом месте должен стоять вопрос целесообразности: зачем мы это делаем?

Например, сейчас в рамках внедрения нашей HR-платформы #Сигма в одной компании мы делаем отчет по полу и возрасту сотрудников из-за отраслевой специфики: сотрудники старшего возраста уходят на пенсию, молодых сотрудников не хватает, необходимо организовать систему передачи знаний, планировать подбор в соответствии с выходом сотрудников на пенсию. Пол в данном случае необходим из-за разницы возраста выхода на пенсию мужчин и женщин.

Если же мы внедряем платформу для IT-компании, где средний возраст составляет 29 лет, такой отчет мы не включаем в стандартный дашборд HR-показателей.

Также и с распределением по полу. В международных компаниях есть законодательно регулируемый пункт о гендерном соотношении в управлении. Значит, необходим отчет по полу сотрудников среди руководства.

Если компания не международная и не относится к так называемой «стареющей отрасли», то зачем вам регулярно в отчетах следить за тем, сколько у вас работает мужчин и женщин?

Это требуется эпизодически. Например, на 8 марта для расчета количества и бюджета на цветы для женщин компании.

Совсем другое дело, если вы на основе гендерной информации проверяете гипотезу, кто более эффективен в вашей компании: мужчины или женщины для формирования портрета идеального кандидата. Но чаще всего дальше круговой диаграммы о соотношении мужчин и женщин компании не идут. А зря.

www.tgoop.com/deynekina_hrba/832

2.0K viewsedited  Aug 15, 2024 at 05:45

Друзья, добрый день!

Во многих компаниях есть мнение, что на начальном этапе внедрения HR-аналитики нужно считать все, что только можно. При таком подходе нужно учитывать стоимость сбора и расчета данных. Если сборы и расчеты данных осуществляются вручную, вы можете посчитать и оценить стоимость такой работы и ее необходимость.

Если же в компании данные собираются и рассчитываются автоматически, тогда сбор разнообразных данных может себя оправдать для формирования и проверки разнообразных
гипотез.

Приведу пример. Довольно часто встречаю в стандартных отчетах показатели пола и возраста сотрудников. Да, даже вручную эти показатели несложно рассчитать, но всегда на первом месте должен стоять вопрос целесообразности: зачем мы это делаем?

Например, сейчас в рамках внедрения нашей HR-платформы #Сигма в одной компании мы делаем отчет по полу и возрасту сотрудников из-за отраслевой специфики: сотрудники старшего возраста уходят на пенсию, молодых сотрудников не хватает, необходимо организовать систему передачи знаний, планировать подбор в соответствии с выходом сотрудников на пенсию. Пол в данном случае необходим из-за разницы возраста выхода на пенсию мужчин и женщин.

Если же мы внедряем платформу для IT-компании, где средний возраст составляет 29 лет, такой отчет мы не включаем в стандартный дашборд HR-показателей.

Также и с распределением по полу. В международных компаниях есть законодательно регулируемый пункт о гендерном соотношении в управлении. Значит, необходим отчет по полу сотрудников среди руководства.

Если компания не международная и не относится к так называемой «стареющей отрасли», то зачем вам регулярно в отчетах следить за тем, сколько у вас работает мужчин и женщин?

Это требуется эпизодически. Например, на 8 марта для расчета количества и бюджета на цветы для женщин компании.

Совсем другое дело, если вы на основе гендерной информации проверяете гипотезу, кто более эффективен в вашей компании: мужчины или женщины для формирования портрета идеального кандидата. Но чаще всего дальше круговой диаграммы о соотношении мужчин и женщин компании не идут. А зря.

BY DEYNEKINA HR&BA