Takip etmeye değer temel metrikler
İK metriklerinden yararlanmak için bir veri bilimi ekibine ihtiyacınız yoktur. İyi seçilmiş birkaç sayı — çalışan sayısı, işten ayrılma, devamsızlık, işe alım süresi ve belki bir bağlılık ölçümü — eğilimleri erken fark etmek için ihtiyaç duyduğunuz bilginin çoğunu verir. Küçük başlayın ve yalnızca her metriğin hangi kararı bilgilendireceğini bildiğinizde yeni metrikler ekleyin.
Her metriğin net ve tutarlı bir tanımı olmalıdır. 'Turnover' birçok şekilde ölçülebilir ve 'absence' planlı izinleri içerebilir veya hariç tutabilir; bu yüzden tanımı bir kez belirleyin ve ona sadık kalın. Tutarsız tanımlar, İK verilerinin güvenilmez hâle gelmesinin en yaygın nedenidir.
Geçmişi tanımlayan metriklerle geleceğe işaret edenleri birbirinden ayırın. Turnover ve absence büyük ölçüde gecikmeli göstergelerdir; bağlılık puanları ve ilk dönem geri bildirimleri ise daha çok öncü göstergelerdir ve sorunlar netleşmeden önce harekete geçme fırsatı verir.
İşten ayrılmayı anlamak
Devir oranı, insanların ayrılma hızını ölçer; genellikle belirli bir dönemde ayrılanların ortalama çalışan sayısına bölünmesiyle ifade edilir. Gönüllü ve istem dışı devir ile üzüntü duyulan ve duyulmayan ayrılıklar olarak ayırmak değerlidir; çünkü nedenler ve çözümler oldukça farklıdır.
Bağlam son derece önemlidir. Yüksek bir oran otomatik olarak kötü değildir — belli bir sirkülasyon sağlıklıdır — ve düşük bir oran da otomatik olarak iyi değildir; eğer bu, düşük performanslı kişileri elde tuttuğunuz anlamına geliyorsa. Keyfi bir hedefe koşmak yerine kendi geçmişinizle ve temkinli biçimde sektör normlarıyla karşılaştırın.
İşten ayrılma bir endişe konusuysa, desene bakın: belirli bir ekipte, hizmet süresi bandında veya yöneticide mi yoğunlaşıyor? İlk dönem ayrılanlar çoğu zaman işe alım veya onboarding sorunlarına işaret ederken, uzun süredir çalışanların ayrılması ilerleme veya ödüllendirme ile ilgili sorunları gösterebilir.
Devamsızlığı anlamak
Devamsızlık verileri, hem esenliği hem de operasyonel kapasiteyi anlamanıza yardımcı olur. Yaygın ölçümler arasında devamsızlık oranı (kaybedilen zamanın mevcut zamana oranı) ve sıklık (devamsızlıkların ne sıklıkta gerçekleştiği) bulunur. Her ikisini birlikte takip etmek, çok farklı yanıtlar gerektiren birkaç uzun süreli vakayı yaygın kısa süreli devamsızlıktan ayırır.
Devamsızlık hassastır. Hastalık verileri, GDPR kapsamında özel kategori sağlık verisidir; bu nedenle özel dikkatle ele alınmalı, güvenli tutulmalı ve yalnızca kesin bir bilmesi gerekenler esasına göre paylaşılmalıdır. Mümkün olan her yerde bireyleri incelemek yerine toplu düzeyde analiz edin.
Devamsızlık verilerini cezalandırıcı değil, destekleyici şekilde kullanın. Desenler; sağlık, iş yükü veya çalışma düzenleri konusunda desteğe ihtiyaç duyan kişileri gösterebilir ve gerçekçi olmayan personel yapısı gibi daha geniş sorunları ortaya çıkarabilir. Devamsızlık rakamlarının sert biçimde kullanılması güveni aşındırır ve altta yatan bir durum söz konusu olduğunda engellilik ayrımcılığı risklerini artırabilir.
Faydalı panolar oluşturmak
Bir pano sadece sayıları göstermek değil, soruları yanıtlamak için olmalıdır. Bir pano oluşturmadan önce, onu kimin kullanacağını ve hangi kararları desteklemesi gerektiğini belirleyin; ardından yalnızca bu kararlara uygun metrikleri gösterin. Kimsenin okumadığı karmaşık bir pano, tek ve iyi seçilmiş bir grafikten daha kötüdür.
Tekil anlık görüntüler yerine zaman içindeki eğilimleri gösterin. Tek bir ayın rakamı size çok az şey söyler; on iki aylık bir çizgi yönü ve mevsimselliği ortaya çıkarır. Hedef kitlenin sayıların ne anlama geldiğini ve gerekiyorsa bunlarla ne yapılacağını anlaması için sade dilde yorum ekleyin.
Panoları dürüst tutun. Sevindirici rakamları seçici biçimde sunma veya korelasyondan nedensellik çıkarma cazibesine direnin. İK verisi, yargıya rehberlik eder; onun yerini almaz ve sayıların neyi kanıtladığını abartmak güvenilirliği zedeler.
Veri kalitesi ve GDPR
Raporlar, yalnızca dayandıkları veri kadar iyidir. Kayıtlar eksik veya tutarsızsa, hiçbir görselleştirme sonuçları güvenilir kılmaz. Temiz ve tutarlı girilmiş verilere yatırım yapmak — ideal olarak dağınık elektronik tablolar yerine tek bir sistemden alınan verilere — hazırladığınız her raporda karşılığını verir.
Raporlama, veri koruma ilkelerine saygı göstermelidir. Gerekli olan en az kişisel veriyi kullanın, mümkün olduğunda verileri toplulaştırın ve anonimleştirin, erişimi gerçekten ihtiyacı olanlarla sınırlayın ve verilerinin kararları nasıl etkilediği konusunda çalışanlara karşı şeffaf olun. Hukuki dayanak ve açık gerekçelendirme olmadan bireyleri sessizce profilleyen analizler, ciddi GDPR riski taşır.
