Как показать данные по HR?
Мне очень часто приходится обсуждать с клиентами и коллегами вопрос представления результатов работы (содержимого базы данных) системы управления обучением и развитием сотрудников. Визуализация многомерных данных действиельно весьма критична - представьте себе, что у вас есть примерно такие данные по каждому сотруднику (пользователю системы):
- результаты дистанционного обучения (по разным курсам и периодам)
- результаты тестов
- результаты и планы очного обучения
- результаты и планы деятельности человека (выполнение поставленных целей)
- оценки по компетенциям
- история перемещений по службе
- планы развития карьеры
- фактические данные (пол, возраст, образвание и т.п.)
...
Если действовать традиционным способом по предоставлению аналитики, то мы получим груду таблиц и графиков на 20 листах. Как с этим работать?? В идеале всю эту кучу данных нужно как-то представить менеджменту таким образом, чтобы можно было принимать управленческие решения, глядя на 1 картинку на которой есть все.
А если учесть, что при представлении данных нужно еще учесть иерархию подразделений и функциональную подчиненность сотрудников, а также измерение времени (т.е. тренд по кварталам и годам), то задача построения такой "красивой" визуализации действительно становится весьма нетривиальной. Мы активно над ней работаем и надеюсь продвинемся вперед в ближайшее время. Думаю многие над этим тоже задумываются...
Я заметил, что в последне пару лет действует правило: если есть какая-то действительно насущная проблема - поищи среди проектов Google (у этих ребят просто гениальное чутье). Выяснилось, что Google купил компанию Gapminder, которая занимается разработкой технологий интерактивной визуализации данных для вэб. Они открыли для общего доступа пример своей технологии - можно самим интерактивно анализировать статистические экономические показатели по всем странам мира за последние десятилетия (для работы требуется flash).
На рисунке скриншот того, как я анализировал динамику изменения % городского населения Китая за последние 20 лет в сравнении с другими странами, параллельно гляда на шкалу роста населения и роста доходов на душу населения. Действительно очень наглядно!!! К этому же надо стремится и в анализе HR-данных.
- результаты дистанционного обучения (по разным курсам и периодам)
- результаты тестов
- результаты и планы очного обучения
- результаты и планы деятельности человека (выполнение поставленных целей)
- оценки по компетенциям
- история перемещений по службе
- планы развития карьеры
- фактические данные (пол, возраст, образвание и т.п.)
...
Если действовать традиционным способом по предоставлению аналитики, то мы получим груду таблиц и графиков на 20 листах. Как с этим работать?? В идеале всю эту кучу данных нужно как-то представить менеджменту таким образом, чтобы можно было принимать управленческие решения, глядя на 1 картинку на которой есть все.
А если учесть, что при представлении данных нужно еще учесть иерархию подразделений и функциональную подчиненность сотрудников, а также измерение времени (т.е. тренд по кварталам и годам), то задача построения такой "красивой" визуализации действительно становится весьма нетривиальной. Мы активно над ней работаем и надеюсь продвинемся вперед в ближайшее время. Думаю многие над этим тоже задумываются...
Я заметил, что в последне пару лет действует правило: если есть какая-то действительно насущная проблема - поищи среди проектов Google (у этих ребят просто гениальное чутье). Выяснилось, что Google купил компанию Gapminder, которая занимается разработкой технологий интерактивной визуализации данных для вэб. Они открыли для общего доступа пример своей технологии - можно самим интерактивно анализировать статистические экономические показатели по всем странам мира за последние десятилетия (для работы требуется flash).
На рисунке скриншот того, как я анализировал динамику изменения % городского населения Китая за последние 20 лет в сравнении с другими странами, параллельно гляда на шкалу роста населения и роста доходов на душу населения. Действительно очень наглядно!!! К этому же надо стремится и в анализе HR-данных.
