Работа над качеством данных в Тинькофф

Работа над качеством данных

При любом вводе данных есть ошибки, пробелы, неточности (https://t.me/whrdata/83).
HR не исключение.
Одно из «слабых» мест в HR — это причины увольнений:

1. они могут быть не проставлены вообще
2. выставленная в системе причина может не соответствовать реальной ситуации (причем иногда это видно прямо из комментариев)

Наталья Любимова из Тинькофф в своей презентации на конференции (https://t.me/whrdata/513) рассказывала, что они для работы над качеством данных проводят с HR-ами квиз 🙂

Для этого коллеги делают рассылку по HR, которые вводят причины увольнений в систему, где предлагают определить причины по 20 описанным ситуациям.

«На основе твоих ответов мы сможем выявить типичные ошибки, чтобы улучшить справочник причин, а ты проверишь свой уровень мастерства по выбору конкретной причин на базе реальных кейсов»

Не знаю сколько HR вводят данные по причинам увольнений в Тинькофф, но из моего опыта в рознице — таких людей могут быть десятки, а отсутствующих причин — сотни, поэтому квиз для повышения полноты данных кажется очень годной идеей.