HR-аналітика: які публічні набори даних використовувати для аналізу персоналу

Важливість публічних наборів даних у HR-аналітиці

Як повідомляє AIHR: У світі HR-аналітики важливість використання публічних наборів даних для практики не може бути переоцінена. Стаття надає огляд таких наборів, описує критерії їх вибору та пропонує конкретні приклади для аналізу плинності кадрів, відвідуваності, заробітної плати та інших показників. Дослідження Gartner показало, що лише 24% HR-функцій вважають, що отримують максимальну цінність від своєї HR-технології. Це свідчить про необхідність удосконалення підходів у роботі з даними для досягнення бізнес-цілей.

Варто зазначити, що лише 35% HR-лідерів впевнені в ефективності свого підходу до HR-технологій у контексті досягнення бізнес-цілей. Це викликає занепокоєння, оскільки два з трьох HR-лідерів вважають, що їхня ефективність знизиться, якщо вони не покращать використання технологій. У зв'язку з цим, набір даних Human resources dataset може стати корисним інструментом, оскільки він містить основні HR-дані, такі як:

• дані про співробітників
• показники залученості та задоволеності
• діапазони зарплат за позицією
• витрати на рекрутинг
• показники продуктивності

Корисні набори даних для HR-аналізу

Серед інших корисних наборів даних можна виділити:

• HR analytics dataset, що включає 1480 записів з показниками плинності кадрів, контекстом роботи, компенсацією, робочими патернами, досвідом співробітників, стажем та прогресом.
• IBM HR analytics employee attrition and performance dataset, який містить 1470 записів та 35 змінних, включаючи показники плинності, відділ та роль, місячний дохід, понаднормові години, задоволеність і стаж.
• Employee attrition dataset, що містить інформацію про ділові поїздки, відстань від дому, кар'єрну історію, стосунки з менеджером та сферу освіти.
• Absenteeism at work dataset, що містить 8336 записів та 13 змінних, включає щорічні години відсутності, відділ, посаду, місцезнаходження та стаж.
• Pay equity dataset, який містить інформацію про посаду та відділ, зарплату, стать, стаж та вік, рейтинг ефективності, освіту та відсоток контракту.
• Campus recruitment dataset, що включає статус працевлаштування, зарплату, академічні бали, освітнє прошуток, досвід роботи та бали тесту на працездатність.
• Remote work and mental health dataset, який включає місце роботи, години на тиждень, рейтинг балансу робота-життя, рівень стресу, стан психічного здоров'я та зміну продуктивності.

Для тих, хто планує створити власний набір даних, можна виділити кілька кроків:

• вибрати тему практики
• почати з базового списку співробітників
• додати 2-4 стовпці для аналізу
• запросити вивід у форматі CSV
• додати легкий реалізм та перевірити дані перед аналізом

Використання публічних наборів даних у HR-аналітиці є важливим кроком для підвищення ефективності HR-функцій та досягнення стратегічних цілей бізнесу. В умовах зростаючої конкуренції на ринку праці, ефективне управління людськими ресурсами стає критично важливим для організацій, що прагнуть досягти успіху. Адаптація та впровадження новітніх технологій у HR-практики можуть суттєво вплинути на результати бізнесу та покращити загальний стан справ у компанії.