Реальная укомплектованность
Реальная укомплектованность
Как и во времена ковида, внешние обстоятельства влияют на задачи аналитики в HR: сейчас очередной раз такое время, когда принято смотреть на отток и причины увольнений, причем не только в ИТ.
Но кроме текучести и количества поданных заявлений на увольнение, сейчас особенно важно смотреть на то что происходит с оставшимися, а именно анализировать отсутствия, их причины и длительность, сравнивать динамику
* по месяцам
* год к году
* «до» и «после»
Я очередной раз убеждаюсь, что HR-аналитика в компаниях разных сфер очень похожа, главное понимать смыслы.
При работе с анализом укомплектованности в рознице важным фактом было смотреть не только на оформленных сотрудников, но и на фактически работающих. Там это было обусловлено большим (по сравнению с другими областями) количеством невыходов на работу, длительных отсутствий и вот этого всего.
В ИТ сейчас то же самое, только тут сейчас «отсутствия» — это не только больничные, но и ежегодные отпуска, отпуска за свой счет и их продолжительность.
Итак, на что смотрим:
* динамика количества дней отсутствия
* динамика количества сотрудников, находящихся в отсутствиях
* распределение отсутствий по видам
* количество сотрудников, ушедших в отпуска с 24.02
* количество сотрудников, оформивших отпуска с 24.02
* средняя длительность отпуска
Важно быть объективными и не впадать в паранойю.
Например,
* Количество отсутствий в январе-феврале 22 года может быть выше, чем в тот же период 21 года, но основная причина — больничные (мы же еще помним что был омикрон?)
Или
* 24-25.02 в 2022 году выпали на период, тогда еще, «между праздниками», так что вполне может оказаться, что рост количества отпусков в феврале действительно выше, чем в январе и феврале 21, но надо понимать причины.
Информационный фон накладывает отпечаток на ожидания от результатов анализа, но… читаем новости, смотрим видео про то, что «все уехали», а потом идем в свои данные и считаем.
