Качество данных по причинам увольнения.

Качество данных по причинам увольнения.

Пост по мотивам выступления на конференции "Будущее и технологи" Натальи Любимовой, руководителя отдела бизнес-аналитики Тинькофф.

Анализ причин увольнения один из любимых и часто встречающихся кейсов у HR. Но что мы анализируем?

Воронка Data quality (я бы назвала ее "воронка потери качества данных"), представленная Натальей: 1. Данные, заполненные сотрудником в exit интервью 2. Причина увольнения, выбранная в exit интервью 3. Главная причина увольнения, отмеченная в exit интервью 4. Загрузка данных в 1С 5. Загрузка данных в DWH 6. Обработка данных и их загрузка в отчет.

Идея в том, что на каждом этапе теряется часть данных и в итоге аналитик обрабатывает некий усеченный датасет.

Я бы дополнила еще следующие аспекты того что еще может пойти не так?

1. Какие причины указыыаются? * свободное поле? * выбор из списка? * есть возможность выбрать несколько или только 1? * понятные ли формулировки?

2. Кто есть первоисточник данных? Данные о причинах увольнения могут проставлять сотрудники разных ролей: сам сотрудник, менеджер, специалист по кадрам со слов сотрудника, HR бизнер-партнер со слов менеджера, HRBP, Линейный менеджер и т.п. И у каждого своя правда

3. Что есть первоисточник данных? Причина увольнения может заполняться в разных документах: * exit интервью * анкета увольняющегося сотрудника * обходной лист * пульс-опрос уволенных

4. Когда? Документ с причиной может заполняться: * в первые дни после подачи заявления об увольнении * в последний рабочий день * до расчета / после расчета * через 3-5-Х дней после увольнения

5. Как? В нескольких документах последовательно или одновременно.

Какую из причин, кем, когда, где и в какой момент заполненную брать - это вопрос. И от этого, в том числе зависит то, какие данные о причинах увольнения мы обрабатываем и на основе каких данных делаем выводы и предложения.