Как перестать быть жертвой и начать жить.
1 - Драйверы, влияющие на TtM в нелёгком деле HR-аналитики.
2 - Почему данные застревают в excel-лимбе?
Data-driven HR начинается не с кучи графиков, а с того, чтобы научить людей не портить данные.
Дело в том, что задача «научить коллег не портить данные» вообще не закрывается через рассылку инструкций в общем чате и ссылкой на вики.
Data-driven HR начинается не с графиков, а с того, чтобы научить коллег дружить с данными.
С подходом «читай вики или умри» мы далеко не уедем. Ваша инструкция так и будет лежат непрочитанной рядом с «политикой безопасности».
А что делать? Разговаривать через рот. Объяснять. Приводить примеры.
кейс 1️⃣ Как объяснить, что «дата увольнения» - это не философский вопрос, а ваша общая, так сказать, миссия.
- Вы: «Пожалуйста, заполняйте поле сразу при увольнении».
- Коллега: «А если он передумает? А если это временно? А если это секрет?»
Стратегия джедая:
❤️ Не учим и не занудствуем - внедряем.
• Говорим на языке пользы. Рассказываем как пустая или неверная дата ломает репорты, искажает метрики и как сложно отследить ошибку. Проще ведь сразу зафиксировать корректно, да?
кейс 2️⃣ Должности в системе и вариации их начертаний.
Специалист по закупкам, специалист по закупке, закупка-менеджер и ещё 10 вариаций. А у нас обработка не понимает что это одна и та же должность.
❤️Создаем справочник. Выпадающий список должностей + поле "Комментарий" для творчества. В комментарии стрингом можно писать что угодно, а у нас репорты не поедут.
❤️Опять рассказываем. Приводим примеры. Запрос мыслить не умеет, он просто не поймет должность и начислит синьору-помидору зарплату в 5 денег. А он ждал, вообще-то, 15 денег.
Так в чем сила? - Ага, в правде.
Но в рамках этого поста сила в том, чтобы объяснять, почему всем станет легче если данные перестанут кривляться.
Аналитик - не надзиратель, а гид в мире данных. Да, иногда приходится быть занудой, но когда коллеги сами начинают видеть связь между аккуратностью и скоростью отчетов - это победа.
Data literacy — это марафон, а не спринт. И как в любом забеге, тут важна вдумчивость и планомерная подготовка.
⏺️Управление изменениями. Не "внедрили BI-дэшик и забыли", а постоянный диалог. Каждая новая фича - повод научить, собрать фидбэк, улучшить свой продукт, а не императивно швыряться
⏺️Культура научения. Ошибки в данных не караются позором, а становятся кейсами для кросс-обучения. Прям идём ногами и ртом рассказываем как ребята из рекрутинга стали по-другому вносить данные и теперь видят свою воронку онлайн, а не по запросу с задержкой в месяц. И KPI начали выполнять.
⏺️Проводник изменений - это вы, даже если вы просто добавили подсказку в Excel. Но чтобы волна докатилась до всех, подключайте лидеров, ищите амбассадоров Data Driven
🔥если вы уже на 10-м километре марафона data literacy
👍 просто потому что пост понравился
@HRTech_Vision