Введение
Для кого эта книга, что в ней есть и чего нет
Для России HR-аналитика – понятие не новое. Бизнес уже довольно давно знаком с этим направлением, занимается сбором, хранением и анализом данных о персонале, рассчитывает метрики, готовит дашборды (то есть интерактивные панели с отчетной информацией и метриками), а в некоторых случаях даже строит прогнозы развития HR-процессов. И вместе с тем информации, посвященной HR-аналитике, довольно мало. Всё, что мы имеем в русскоязычном пространстве, – это полторы переведенные книги, грешащие некоторой оторванностью от российских реалий, да и практики в целом, несколько образовательных курсов и редкие конференции «по мотивам».
Аркадий и Борис Стругацкие писали: «Человек – не природа, он не терпит пустоты. Оказавшись в пустоте, он стремится ее заполнить». Садясь за книгу, я в каком-то смысле постарался хоть немного заполнить эту самую пустоту, собрав и систематизировав знания о HR-аналитике и составив на этой основе путеводитель по профессии для специалистов в области управления персоналом, аналитиков и проектных руководителей. А главный критерий качества для меня – создание простого, доступного и ориентированного на практику руководства. Такого, которое может быть полезно как тем, кто только столкнулся с функцией анализа персонала и ищет способы решения подобных задач, так и тем, кто уже имеет опыт в данном направлении, хочет систематизировать свои знания и определить новые векторы для развития. Для последних в книге приведена модель компетенций аналитика по персоналу, базирующаяся на современных исследованиях и новых требованиях рынка.
Книга затрагивает весь спектр HR-аналитики: от общих теоретических вопросов, основ работы по сбору данных и обеспечению их качества до детального разбора основных инструментов анализа и их применения на практике. Разумеется, уделить внимание всем аспектам этого предмета просто невозможно: находясь на стыке нескольких областей знаний, аналитика персонала обладает слишком широким спектром методов и технических средств. Однако сформировать системное понимание HR-аналитики и изучить самые основные и востребованные ее средства мы сможем. Для наглядности каждый рассмотренный инструмент сопровождается детальными примерами с подробными расчетами и описанием нюансов его использования.
HR-аналитика подразумевает использование широкого спектра технических средств, начиная от очевидных MS Excel и MS PowerPoint и заканчивая языками программирования R и Python. Это делает решительно невозможными любые попытки осветить всё соответствующее программное обеспечение, а потому в качестве наиболее массового и до сих пор самого популярного инструмента для анализа как в России, так и в мире мы возьмем Excel (никуда нам от него не деться). Все примеры и расчеты будут приведены на базе этого приложения.
Читатель, который использует в работе другие инструменты, сможет без труда найти аналогичные решения для SPSS, Statictica и других программных продуктов в открытых источниках – благо большинство из них достаточно универсальны, предлагают широкий функционал для анализа данных и снабжены большой базой бесплатных материалов по их изучению.
Теперь стоит поговорить о том, чего в этой книге нет, дабы у читателя не возникло ожиданий, которые автор невольно обманет.
Здесь не будет математики и статистики, сложных терминов и вообще зубодробительной теории. Безусловно, самые основные функции и определения мы разберем, но лишь те, которые необходимы, и в объеме, достаточном для решения прикладных задач (это сбережет нервы и душевное спокойствие любезного читателя). Кроме того, здесь вы не найдете основ работы с Excel вроде создания сводных таблиц или приемов форматирования данных, поскольку этому посвящено множество материалов, которые без труда можно найти в открытых источниках. Тратить на это место здесь не имеет смысла. Наконец, я постарался избегать философских рассуждений и пространных концепций (ну может, разве что чуть-чуть), существующих где-то в отрыве от практики. Всё или почти всё, о чем мы будем говорить, имеет максимально прикладное применение и адаптировано для человека без специальной (главным образом математической) подготовки.
