Какие открытые данные помогут в анализе HR-показателей

Роль открытых данных в аналитике персонала

Как сообщает AIHR: Эффективность HR-подразделений напрямую зависит от качества данных. Однако, как показало исследование Gartner, лишь 24% HR-специалистов уверены, что извлекают максимум пользы из используемых технологий. Для повышения результативности и достижения бизнес-целей необходимо совершенствовать подходы к работе с информацией, и здесь на помощь приходят публичные наборы данных. В частности, набор Human resources dataset содержит ключевые метрики, такие как:

• информация о сотрудниках
• уровень вовлеченности и удовлетворенности
• вилка зарплат по должностям
• затраты на подбор персонала
• показатели производительности

Тревожным сигналом является и то, что только 35% HR-руководителей довольны своим подходом к технологиям в контексте выполнения бизнес-задач. Большинство из них (двое из трех) полагают, что их эффективность снизится без улучшений в этой сфере. Для российских компаний, где цифровизация HR-процессов набирает обороты, использование готовых датасетов может стать отправной точкой для построения аналитической системы.

Примеры наборов данных для HR-анализа

В открытом доступе можно найти множество специализированных наборов данных. Среди них выделяются следующие:

• HR analytics dataset - 1480 записей с данными о текучести, условиях работы, компенсациях, трудовых паттернах, опыте сотрудников, стаже и карьерном прогрессе.
• IBM HR analytics employee attrition and performance dataset - 1470 записей и 35 переменных, включая показатели увольнений, отдел и роль, месячный доход, сверхурочные, уровень удовлетворенности и стаж.
• Employee attrition dataset - содержит сведения о командировках, удаленности от работы, карьерной истории, отношениях с руководителем и образовании.
• Absenteeism at work dataset - 8336 записей и 13 переменных: ежегодные часы отсутствия, отдел, должность, местоположение и опыт работы.
• Pay equity dataset - информация о должности и отделе, зарплате, поле, стаже и возрасте, рейтинге эффективности, образовании и проценте занятости.
• Campus recruitment dataset - включает статус трудоустройства, зарплату, академические баллы, образовательное прошлое, опыт работы и результаты тестов на профпригодность.
• Remote work and mental health dataset - охватывает место работы, часы в неделю, оценку баланса работы и жизни, уровень стресса, состояние психического здоровья и изменения в продуктивности.

Если вы планируете создать собственный набор данных, рекомендуется следовать нескольким шагам:

• определить тему исследования
• начать с базового списка сотрудников
• добавить 2–4 столбца для анализа
• экспортировать данные в формате CSV
• добавить реалистичные данные и проверить их перед анализом

Применение открытых данных в HR-аналитике - это значимый шаг к повышению эффективности управления персоналом и достижению стратегических целей компании. В условиях усиления конкуренции за таланты грамотное использование аналитики становится критически важным фактором успеха. Внедрение современных подходов к работе с данными способно существенно повлиять на бизнес-результаты и общее состояние организации.