​​#дайджест #полезное
Что посмотреть/послушать/почитать на выходных?

❶ Интересный скролителлинг про проблемы рынка труда в Бельгии (см. график к посту/используйте встроенный переводчик браузера). По оси X на графике количество ищущих работу, по оси Y — открытые вакансии. Получается, что ровно по диагонали спрос равен предложению. График повернут так, что в правой части графика окажутся вакансии, где людей не хватает, а в левой — где их избыток | Источник: Data.csv

❷ Статья Шмелёв А. Г., Взорин Г. Д., Рыбникова К. С. Шестифакторная модель личности на базе психосемантического исследования русскоязычной лексики личностных черт. В статье авторы приводят свидетельства валидности теоретической модели «Большой шестёрки» на базе русскоязычной лексики, и валидности системы ТЕЗАЛ для её применения в качестве инструмента автоматизированной интерпретации результатов психологического тестирования и ассессмента в практике управления персоналом | Источник: Форум ЭСПП

❸ Статья о том, так ли хороши OKR в любой ситуации? | Источник: Хабр

❹ Статья Русское поле BI-инструментов: с какими системами мы будем теперь работать? Интересный материал о современных российских BI системах и особенностях их выбора | Источник: vc.ru

❺ Мокапы дашбордов от Ромы Бунина – удобный набор графиков для макетирования дашбордов, который сильно ускоряет разработку макетов | Источник: Reveal the Data

❻ Запись вебинара «Продуктовый подход в HR» (советы по внедрению + кейсы) | Источник: Teachbase

❼ 🔥 Команда Digital Assessment «ЭКОПСИ» провела исследование «Будущее оценки персонала» и опубликовала результаты исследования на выборке 166 организаций см. в PDF-отчёте | Источник: Канал Павла Безручко

Анонс: 💬 27 июня 18:00 (МСК) состоится открытая онлайн-лекция "Почему соционика не работает: психометрический аргумент" преподавателя магистерской программы «Обучение и оценивание как наука» Денисa Федерякинa (НИУ ВШЭ). 👉 После предварительной регистрации на почту отправят ссылку на zoom-конференцию.

👌 Пополняемый сборник всех дайджестов по ссылке или по хэштегу #дайджест. Поддержка канала: нажать кнопку задонатить в шапке канала или сделать перевод любой суммы через yoomoney.

#книги #people_analytics #hr_аналитика #рекомендации На сегодняшний день практически нет книг по HR аналитике на русском языке, поэтому можно приветствовать перевод и издание книги Надима Хана и Дейва Миллнера "HR-аналитика: Практическое руководство по работе с персоналом на основе больших данных" (2022). Это простое и доступное введение в кадровую аналитику, с разбором конкретных кейсов, учебными сценариями и примерами практик разных организаций. В книге нет формул и статистики, но это концептуальное, структурированное и сжатое введение в мир HR аналитики для HR специалистов. Полистать или купить книжку — магазин Бук24 или магазин Читай-город.

Все россияне по профессиям, среднему возрасту и зарплате.

И целый лонгрид с графиками на ту же тему.

#работа

#пятничное Бросаем вызов распространенной установке: "Организация -- не приют для неудачников" Источник: https://news.1rj.ru/str/CR_Rec/71

Аналитика для хантинга аналитиков
#аналитика #зарплаты #дашборд #визуализация_данных #рынок_кандидатов #it #ggplot2 #r
Ранее я уже писал об интерактивном дашборде "Анализ рынка вакансий аналитики и BI". Не так давно я нашёл исследование "Аналитика для хантинга аналитиков (продуктовых, маркетинговых и data scientists)" от команды хантинг-агентства NEWHR. Читать далее »

​​#каналы #полезное #гендерное_равенство #анализ_данных #карьера #дата_феминизм
Невидимые женщины
Несмотря на политику крупных технологических компаний по привлечению большего числа женщин в индустрию, ИТ-отрасль остается преимущественно мужской. А в областях, связанных с данными, такими как Data Science, искусственный интеллект, машинное обучение и других, гендерный разрыв заметнее. К примеру, в США, по данным исследования рекрутинговой компании Burtch Works, опубликованного в 2018 году, только 15% специалистов по теории и методам анализа данных – женщины. В своей книге дата-журналист Мередит Бруссард описывает эффект «стеклянного потолка» в IT-индустрии. За пределами лабораторий с гендерным балансом на руководящих позициях в технологических фирмах дела обстоят лучше, но все же недостаточно хорошо. Согласно данным о гендерном разнообразии, собранным The Wall Street Journal в 2015 г., в LinkedIn, крупной технологической компании, наивысший процент женщин, работающих на руководящих позициях, – около 30 %. В Amazon, Facebook и Google по 24 %, 23 % и 22 % соответственно. И дело даже не столько в гендерной предвзятости и различиях карьерных возможностей, не в проблеме гендерного разрыва в оплате труда или гендерного разнообразия в STEM-дисциплинах. Исследования показывают, что женщины просто «пропадают» в какой-то момент, например, из образовательных программ по математике и компьютерным наукам. Они остаются невидимыми даже когда реализуют себя в профессиональных областях, «традиционно считающихся мужскими».
При этом мы живем в мире мужчин, удобном для мужчин, когда неравноправие основывается на данных: мы создаем дискриминирующие технологии (от алгоритмов отбора/скрининга/найма до рекомендательных систем) в том числе потому, что в технологической индустрии, которая вроде бы должна служить глобальному и мультикультурному миру, доминируют белые мужчины. Цифровой мир в точности повторяет все нюансы неравенства в реальном мире, а процент женщин в пространстве технологических профессий радикально не меняется. Один из принципов дата-феминизма заключается в том, что необходимо делать труд видимым. Наука о данных, как и вся работа в мире -- продукт усилий многих людей. Дата-феминизм пытается сделать этот труд видимым, чтобы он был признан и соответствующе оценен. Для меня, как HR-аналитика, бесспорным является факт дефицита гендерных данных не только в политике, медицинских исследованиях и технологиях, медиа, но и в области трудовых отношений. Не говоря уже о распространенности гендерной предвзятости в найме и удержании персонала.
Я подписан на множество каналов, посвященных аналитике данных. 90% авторов этих каналов – мужчины. Авторы-женщины остаются невидимыми. Поэтому решил сделать небольшую подборку читаемых мной интересных каналов, авторы которых начинают свой путь в аналитике данных и рассказывают об этом:
Записки начинающего аналитика данных. Канал ведёт Аня Логунова (@Mrs_logunova). Делает заметки для себя, пишет просто и коротко. Один пост - одна мысль.
Wonder Women. О силе женщин, идеях и технологиях: канал для девушек в IT, аналитике, стартапах, инновациях и предпринимательстве. Канал ведёт Марианна (@SMarianna), занимается HR-аналитикой и считает профессию HR-аналитика одной из самых привлекательных для девушки.
Junior Data Analyst. От Джуна Джунам: подборки полезных ссылок по SQL, визуализации данных, Tableau, продуктовой аналитике, вакансиям, мемчикам. Канал ведёт Вера Зарецкая (@Vera_zare).
IT-рекрутерам: присмотритесь к авторам этих каналов 😊
Аня, Марианна, Вера, спасибо вам за каналы, продолжайте писать и успехов в этом! ♥️ А моим читателям рекомендую подписаться – будет полезно и интересно!
Мои рекомендации книг по теме поста:
1. Криадо Перес К. «Невидимые женщины: Почему мы живем в мире, удобном только для мужчин. Неравноправие, основанное на данных»
2. Бруссард М. «Искусственный интеллект: Пределы возможного»
3. Catherine D'Ignazio, Lauren Klein «Data Feminism»

#пятничное Аналитика рабочего дня (офис/дом) в классических пай-чартах. Автор оригинального рисунка: Irina Blok

#книги Storytelling with you!
В сентябре 2022 выйдет новая книга "Storytelling with you" от Коул Нафлик , автора прекрасной книги Storytelling with data (на русском издана с названием "Данные: визуализируй, расскажи, используй. Сторителлинг в аналитике"). Ласло Бок (бывший директор по персоналу Google и основатель Humu, автор книги "Работа рулит!") рекомендует книгу так: "Самые лучшие идеи в мире приведут в никуда, если вы не сможете увлечь ими людей. Легкий для понимания и дружелюбный стиль Коул поможет вам стать потрясающим коммуникатором, докладчиком и инфлюэнсером. Обязательна к прочтению всем, кто хочет переубедить других … или изменить мир! ".

Emergen Research посчитали рынок HR-аналитики. Текущий объем: 3 млрд. долларов. Треть этих денег зарабатывается в США. Потому что там инновации, а еще крупнейшие вендоры. Ближайшие годы рынок будет расти на 15%. Драйвером роста является принятие и интеграция data-driven в HR-отделах.

#удовлетворенность_работой #eNPS #1on1
Chris Lyons из Worklytics опубликовал интересный пост. Впервые встречаю eNPS (Employee Net Promoter Score) в таком контексте и в связке с One on One Meetings. 1 on 1 (обратная связь) является важной частью процесса управления эффективностью (performance management). Эта встреча отличается от повседневных разговоров руководства с членами команды, когда руководители (и/или HR) и сотрудники просто говорят о задаче, выполняемой в данный момент. По данным Worklytics, сотрудники, которые сообщают о том, что они счастливы на работе, имеют в среднем 3.5 встречи один на один в месяц со своими руководителями. Те, кто сообщает о гораздо более низких показателях счастья, имеют в среднем 2.2 встречи в месяц. Интересный результат об эффекте частоты 1:1 на eNPS, но с оговоркой – что качество 1:1, а не только частота также может оказывать положительный эффект на eNPS, учитывая большой разброс количества встреч в сравниваемых группах. Конечно, не забываем, что корреляция – не причина.

#tableau #дашборд #текучесть #powerbi
1) Ещё один пример HR-дашборда по удержанию и текучести, данным опроса в разрезе должностных позиций и демографии (на основе смоделированных данных).
2) Другие примеры дашбордов в подборках: 20 HR-дашбордов в Tableau Public часть 1 | часть 2 | часть 3.
3) Примеры 5 интерактивных HR дашбордов в PowerBI: дашборд рекрутера, дашборд обучения, дашборд эффективности, дашборд C&B, дашборд бюджета расходов на персонал.
4) Рекомендую книгу по визуализация данных при помощи дашбордов и отчетов в Excel.

​​#focustime #hybridwork #remotework #продуктивность #workdata #employeesurvey #визуализация_данных

Chris Lyons из Worklytics продолжает (см. предыдущий пост) знакомить с результатами анализа данных их клиентов: активных данных (например, данные опроса сотрудников) и пассивных данных (например, данные электронной почты, календаря и инструментов совместной работы). Этот кейс посвящен важности фокусировки (времени для продуктивной работы), то есть непрерывных отрезков времени у сотрудника в течение рабочего дня для выполнения самой важной работы.
Для справки: среднестатистический сотрудник тратит до 41% рабочего времени на малоценные задачи [1]. 53% сотрудников тратят не менее часа в день на отвлекающие факторы. Работников отвлекают примерно семь раз в час, что в сумме составляет 56 прерываний в день, 80% из которых считаются незначительными [2].
Исследование Worklytics как раз посвящено тому, сколько времени есть у сотрудников для выполнения важной работы и как они оценивают свою производительность. Так, сотрудники, которые сообщали о более высокой продуктивности, могли фокусироваться на задачах в течение дня в среднем 4.4 часа, в сравнении с теми, кто не чувствовал себя продуктивным, поскольку могли сосредоточиться на выполнении задач в среднем только 2.7 часа в день.
В вашей компании сотрудники имеют возможность выполнять важную работу, не отвлекаясь на незначительные частые прерывания, не пытаются ли в спешке наверстать упущенное время из-за ответов на 150+ электронных писем в день?
Работодатели все больше осознают, что лучший способ повышения производительности, как бы странно это ни звучало, дать людям время для выполнения работы и не отвлекать от этого процесса.

P.S: Мне очень нравится, что Worklytics для визуализации данных используют точечные графики, которые редко встречаются в HR-отчетах, но вместе с тем, обладают рядом преимуществ: 1) точки более эффективны в визуализации пропорций и количества, 2) точки дают больше деталей (распределение, выбросы и т.д.), 3) позволяют увидеть тенденции или группы (кластеры) в данных, 4) обладают оптимальным соотношением данных и чернил, предложенное Эдвардом Тафти, 5) точки могут кодировать множество измерений (переменных), 6) точки помогают рассказать историю с помощью выбора разных цветов, 7) точечные графики позволяют визуализировать тысячи точек данных без потери визуальной привлекательности и наглядности etc.
1. https://hbr.org/2013/09/make-time-for-the-work-that-matters
2. http://content.time.com/time/magazine/article/0,9171,709054,00.html

Наткнулся на простой, но очень клевый инструмент для создания скетчей и иллюстраций - Excalidraw.

В нем за пару минут можно натыкать вот таких рисованых штуковин и сразу затолкать в свою презентацию/статью/пост/что-у-вас-там.

Ниже в статье ребята рассказывают и показывают, как им пользоваться.

🔗Ссылка

#инструменты

​​#визуализация_данных #программы #people_analytics #HR_на_заметку # RAWGraphs

Я писал, что выгода от HR-аналитики будет тогда, когда: 1) аналитика отвечает потребностям бизнеса 2) аналитика встраивается в простейшие инструменты, с которыми работают рядовые HR-специалисты 3) сотрудники HR-департаментов будут уметь работать с данными (т.н. Data Literacy — это грамотность людей в работе с данными: умение понимать данные, работать с ними, анализировать их и общаться с другими, обосновывая свое мнение с помощью данных).

Визуализация данных — это форма коммуникации, которая используется для подачи сложной информации в графической форме. Визуализация данных нужна для облегчения сравнения данных и использования их для объяснения чего-либо— и то, и другое может помочь принимать решения. Традиционно HR-специалисты используют Excel для создания визуализаций, но существуют более простые и удобные программы и сервисы для визуализации данных, которые значительно превосходят возможности Excel.

RAWGraphs – бесплатная система визуализации данных с открытым исходным кодом. Используется для интеграции электронных таблиц и векторных изображений для визуального представления сложных данных.

Сервис ориентирован в первую очередь на тех, кто работает с графикой и визуализацией. Подходит для использования частных фирмах, в задачи которых входит визуальное представление информации, встраивать аналитические данные непосредственно в страницы сайта. Основная задача, решаемая RAWGraphs, – создание связи между электронными таблицами и визуализациями. Их можно скопировать из документа (копировать/вставить), загрузить из файла либо по URL-ссылке. Также есть возможность добавить графику или выбрать готовый шаблон и настроить его желаемым образом. Кроме того, можно создать визуальную модель с нуля, используя возможности редактора. По окончании построения модели готовый проект экспортируется в файл для дальнейшего использования. Все операции осуществляются непосредственно в браузере и не выгружаются в облако, никакие действия со стороны сервера не выполняются, что гарантирует полную конфиденциальность. Визуализация происходит в режиме онлайн, благодаря чему пользователь сразу видит результат и может его редактировать.

Веб-интерфейс (работа в браузере), конфиденциальность, полностью бесплатный тариф – основные преимущества сервиса. Посмотрите туториалы и галерею примеров.

#people_analytics #обзоры
People Analytics Wiki
Центр компетенций Smarter Work составили обзор 43 наиболее известных вендоров и их программных решений, обзор 34 академических публикаций, обзор 65 публикаций (отчётов) известных консалтинговых фирм, предлагающих услуги в области People Analytics, которую авторы определяют как "социально-технические системы и связанные с ними процессы, позволяющие принимать решения на основе данных (или на основе алгоритмов) для улучшения организационных результатов, связанных с персоналом". PA стремится предоставить действенные инсайты о связи между поведением людей и их производительностью, основанную на сборе и анализе поддающихся количественной оценке поведенческих конструктов. Применение HR-аналитики можно найти в цифровизации функции управления персоналом (переход от решений, основанных на интуиции к решениям, основанных на данных).

Тревожность-22. Тест на уровень тревожности

#самопознание #тесты #тревожность

В этом новом тесте вы можете сравнить свой уровень тревожности с текущими показателями сотен других участников. Общая ожидаемая продолжительность всей методики "ТРЕВОЖНОСТЬ-22" - от 15 до 20 минут. Тест по ссылке: https://test.ht-inc.ru/test/ffeaae3893c9ec67aa26c13e0e4c2db3

Труд женщин по дому – почти пятая часть российского ВВП

Каждый день россиянки тратят на работу по дому и заботу о близких в среднем 4 часа 20 минут – это в 2,3 раза больше, чем мужчины. Фактически женщины работают во вторую смену, но этот труд остается незамеченным.

Например, в 2021 году россиянки потратили 91 млрд часов на работу по дому — или 11 млрд рабочих дней. Если бы за эти услуги платили медианную российскую зарплату, это стоило бы 22,3 трлн рублей. 

В целом гендерный перекос в домашнем труде в России слабее, чем, например, в Пакистане (где женщины посвящают в 11 раз больше времени домашним делам, чем мужчины) или Тунисе (в 6,4 раза), но больше, чем в скандинавских странах, где время на заботу и быт распределяется почти поровну. 

🔸Полностью читайте здесь

#оценка_персонала #тесты #стандарты Чек-лист по выбору теста для оценки персонала от Экопси. См. также пост Павла Безручко. Читаем внимательно Российский стандарт тестирования персонала, в разработке которого я принимал участие как один из экспертов.

#книги #продуктовая_аналитика
Чему HR аналитик может поучиться у продуктового аналитика?
Я ранее рекомендовал книгу "HR-аналитика: Практическое руководство по работе с персоналом на основе больших данных", поэтому продолжим рекомендации книг, которые есть в моей библиотеке. Небольшое отступление: на мой взгляд, эйчарам полезно погружаться в продуктовый подход, в сравнении с традиционным и привычным проектным подходом. Дело в том, что невозможно решить те или иные бизнес-проблемы, ориентируясь только на автоматизацию. Автоматизация лишь на первый взгляд видится как единственное решение большинства проблем в HR, но проблема глубже – чаще всего отсутствует выстроенный процесс (скрининга кандидатов, оценки кандидатов/сотрудников, адаптации и т.д.). Если мы автоматизируем хаос – получим автоматизированный хаос.
Поэтому прекрасным дополнением к ней послужит книга "Игра в цифры» Василия Сабирова, носящая подзаголовок "Как аналитика позволяет видеоиграм жить лучше". Автор начинает свою книгу не с тотального погружения в аналитику, а рассказывает о том, какими навыками должен обладать хороший аналитик, что скрывается за его работой, как он должен строить и визуализировать отчёты, которые могут либо помочь пользователю (клиенту, заказчику), либо ввести в заблуждение и неправильным решениям. Книга отличается легким и доступным стилем изложения основ продуктовой аналитики, метрик, data-driven культуры, A/B-тестов и т.д., не требует от читателя глубоких знаний математики/статистики. Главная мысль книги: собирают данные и делают аналитику не просто "для галочки", а чтобы цифры в отчете помогали сделать продукт лучше. Это книга о том, как принимать решения, основываясь на данных, а не на интуиции. Книга в Читай-город.