Kezdő lépések: mutatók meghatározása, adattisztítás és célkitűzés

Rusznyák András

mesterséges intelligencia szakértő

If you prefer to read in English, you can find this article here

Miért fontos ez az alapozás

Legutóbbi cikkünkben azzal foglalkoztunk, hogyan és miért segít a HR analitika stratégiai szintre emelni a HR-t. Mielőtt azonban bármilyen elemzést vagy előrejelzést készítenél, a HR-adatoknak tisztának, konzisztensnek és az üzleti célokhoz kapcsolódónak kell lenniük. Sok HR-analitikai kezdeményezés nem a rossz eszközök vagy a motiváció hiánya miatt vall kudarcot, hanem azért, mert az alaplépéseket kihagyják.

Ebben a cikkben három alapvető építőkockát járunk körbe:

1. A releváns HR-mutatók meghatározása

2. Az adatok tisztítása és strukturálása

3. Olyan célkitűzések megfogalmazása, amelyek üzleti eredményekhez kapcsolódnak

Lehet, hogy ezek nem látványos lépések – de ezek nélkül nincs tartós siker az analitikában.

FONTOS MEGJEGYÉS:

Generatív MI-t is használtunk a cikk összeállításához.

Az analitika nem arról szól, hogy „minél több adatunk legyen”. Hanem arról, hogy jobb kérdéseket tegyünk fel.
Ez konkrét célok megfogalmazásával kezdődik.

Tedd fel magadnak (vagy a csapatodnak) ezeket a kérdéseket:

• Milyen üzleti problémát szeretnénk jobban megérteni vagy megoldani?

• Milyen döntést fog segíteni ez az adat?

• Ki fogja használni az így nyert információt?

Jó kiinduló kérdések lehetnek:

• „Miért magasabb a fluktuáció az egyik osztályon, mint a többin?”

• „A belső előléptetések valóban jobb teljesítményt hoznak?”

• „Mely onboarding-gyakorlatok segítenek csökkenteni az új belépők lemorzsolódását?”

Ezek a kérdések határozzák meg, milyen mutatókat kell követni, és hogyan építsd fel az adatkezelést.

Kezdd a végcéllal: mit szeretnél tudni?

Olyan HR-mutatók meghatározása, amelyek valóban számítanak

Ha már világos, mit szeretnél megtudni, meg kell határozni, hogyan fogod ezt mérni. Egy jó mutató:

• Egyértelmű: bárki megérti

• Konzisztens: mindenhol és minden időpontban ugyanúgy számolják

• Releváns: tényleges üzleti döntésekhez kapcsolódik

Íme néhány gyakori (de sokszor félreértett) mutató – és pontosabb, használhatóbb definíciójuk:

• Fluktuációs ráta = Önként távozók száma ÷ időszakra eső átlaglétszám

• Toborzási idő = A pozíció jóváhagyása és az ajánlat elfogadása között eltelt napok száma

• Belső mobilitási ráta = Belső áthelyezések száma ÷ összes felvétel (belső + külső)

• Képzés befejezési arány = A kijelölt munkatársak hány százaléka teljesítette a képzést X napon belül

• 1 éven belüli kilépés = Azon új belépők aránya, akik 12 hónapon belül távoznak (külön önkéntes/kényszer)

Tipp: Hozzatok létre egy közös „HR szótárt” (pl. Google Doc), hogy mindenki egységesen használja az értelmezéseket.

Adattisztítás és előkészítés

Célok kitűzése és hasznosítási területek

A HR-adatok gyakran zavarosak: eltérő beosztásnevek, elavult információk, duplikált rekordok, hiányzó mezők. Tisztítás nélkül még a legjobb elemzések is félrevezetők lehetnek.

Fontos lépések az adatok előkészítéséhez:

• Standardizáld a pozíció- és osztályneveket: pl. „Szoftvermérnök” = „SW Engineer” = „Fejlesztő II”

• Szűrd ki vagy jelöld meg a duplikált rekordokat

• Kezeld a hiányzó adatokat: pl. ha egy aktív dolgozónak nincs kilépési dátuma, használj helyettesítőt (pl. „—” vagy „aktív”)

• Ellenőrizd az időformátumokat és azonosítókat: legyen egységes, ne ütközzenek

Kezdj kicsiben: válassz 2–3 adatforrást (pl. HRIS, LMS, survey), és készíts egy egyszerű egyesített adatállományt. Lehet Excel, SQL vagy BI-eszköz – ami működik a cégeteknél.

Pro tipp: Ha ti sem bíztok az adatban, más sem fog bízni az elemzésben.

Miután az adatok tiszták és a mutatók világosak, illeszd az analitikát valós üzleti célokhoz. Ez különbözteti meg a HR-t egy támogató osztálytól egy stratégiai partner szerepében.

Példák jól definiált célokra:

• Csökkenteni az önkéntes fluktuációt 15%-kal a kiemelt csapatokban

• A belső mobilitást növelni úgy, hogy az új pozíciók 30%-át házon belül töltsük be

• 20%-kal csökkenteni az új értékesítők onboarding idejét

• 3 hónapon belül 95%-ra növelni a kötelező képzések teljesítési arányát

A világos célok segítenek priorizálni, hogy mit érdemes elemezni – és hogyan lehet hasznosítani az eredményeket.

Gyakorlati példa: onboarding optimalizálása a korai kilépések csökkentésére

Helyzet: Egy tech cég 22%-os kilépési arányt tapasztal az új belépők körében az első évben – különösen a fejlesztőknél.

1. lépés – Tedd fel a kulcskérdést

„Milyen onboarding tényezők segítenek csökkenteni az első éves fluktuációt a fejlesztőknél?”

2. lépés – Határozd meg a mutatókat

• Első éves fluktuáció = 12 hónapon belül kilépők ÷ új belépők száma

• Onboarding teljesítési arány = onboarding-lépéseket időben befejezők aránya

• Első vezetői egyeztetés ideje = átlagos napok száma az első 1:1-ig

3. lépés – Az adatok előkészítése

Adatok forrásai:

• HRIS (belépési, kilépési dátum, vezető neve)

• LMS (képzések teljesítése, időbélyegek)

• Naptár (első 1:1 dátuma)

Összekapcsolva dolgozói azonosító szerint, és megtisztítva.

4. lépés – Elemzés

Megállapítás:

• Akik teljesítették az onboardingot ÉS 10 napon belül volt vezetői 1:1-jük → 11% kilépés

• Akik nem teljesítettek vagy nem volt 1:1 → 28% kilépés

5. lépés – Intézkedés

Új szabály:

• Kötelező 1:1 a vezetővel az első 10 napban

• HR heti riportban követi a státuszt

• Negyedéves onboarding-audit

Eredmény (6 hónap után):

• A fejlesztői csapat első éves fluktuációja 22%-ról 15%-ra csökken

• Megtakarítás: kb. 220 000 USD

• A vezetők támogatása nő – mert az adatok hitelesek és hatásosak

Záró gondolat: ne csak eszközöket, bizalmat építs

A legerősebb HR-analitikai csapatok nem algoritmusokkal kezdik – hanem jól megfogalmazott kérdésekkel, megbízható adatokkal és hasznos mutatókkal.
Ezek az alapok lehet, hogy nem látványosak, de hosszú távon ezek hoznak valódi eredményt.

Nem kell mindent elemezni. Kezdjetek egy világos céllal és egy megbízható mutatóval. Mutassatok vele értéket – és a lendület magától épül tovább.

Ekkor válik a HR nemcsak elemzővé, hanem stratégiai döntések motorjává.

Következik: A következő cikkben a leíró és diagnosztikai elemzések világába merülünk – és megmutatjuk, hogyan léphetsz túl az alapriportokon a valódi megértés felé.

Olvastad már a többi cikkünket? Irány a Tudástér

Kérdésed vagy megjegyzésed van? Lépj velünk kapcsolatba