HR-данные - это просто: измеряем не всё подряд, а то, что БОЛИТ
Как данные возникают читаем тут

Отслеживаете turnover rate, time-to-hire, retention? Отлично. Но если эти метрики не алёртят: «Смотри, вот тут у нас проблемка, вот тут мы теряем деньги» - вы просто коллекционируете циферки.

Примеры метрик, которые любят болеть (и примеры как их лечить)

🕙 Текучесть. Не сколько, а КТО
Если в департаменте текучка 28% (при средних 3.6%), копаем глубже:
✔️По сменам
✔️По менеджерам
✔️По причинам

2️⃣ Retention
Сегментируйте не по должностям, а по:
✔️Участию в ключевых проектах
✔️Частоте упоминаний в бонусах и благодарностях
✔️Активности в корпоративных системах

🕚 Time-to-Hire. Скорость = деньги
1 день простоя - XX рублей:
✔️Попробуйте перевести срок закрытия в недополученную прибыль - есть шансы сильно удивиться.

Как выбрать СВОИ метрики?
- Посмотреть в ДИР или спросить у CFO какие цифры makes him cry.
- Привязать hr-метрики к данным из первого пункта
-Снести половину репортов, которыми никто не пользуется

Если метрика не ведёт к действию - это цифровой мусор. Согласны?
У вас есть примеры "мёртвых" данных, которые мониторились годами просто чтобы было?

@HRTech_Vision