BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

Отраслевые решения

  • Дистрибуция
  • Розничная торговля
  • Производство
  • Операторы связи
  • Банки
  • Страхование
  • Фармацевтика
  • Нефтегазовый сектор
  • Лизинг
  • Логистика
  • Медицина
  • Сеть ресторанов
  • Сельское хозяйство и агрохолдинги
  • Энергетика
  • E-Commerce
  • FMCG
  • Пищевая промышленность
  • Селлеры на маркетплейсах
  • Строительные компании и девелоперы

Функциональные решения

  • Управление по KPI
  • Финансы
  • Продажи
  • Склад
  • Категорийный менеджмент
  • HR
    • BI/DWH для Департамента HR
    • KPI, метрики и показатели для департамента HR
  • Маркетинг
  • Внутренний аудит
  • Геоаналитика, аналитика на географической карте
  • Цепочка поставок (SCM)
  • S&OP и FP&A
  • Разработка стратегии цифровой трансформации
  • Process Mining
  • Интегрированное планирование (IBP)
  • Закупки
  • ИТ (CIO)
  • Построение хранилища данных
  • Создание Data Lake и Data Engineering
Главная » Решения Эксперт-BI на российских BI-платформах » Эксперт-BI для HR: бизнес-аналитика и бизнес-анализ для кадровых служб, HR-отделов, HR-партнеров, HRD » BI/DWH для Департамента HR (Анализ персонала)

BI/DWH для Департамента HR (Анализ персонала)

В современных организациях управление человеческим капиталом становится одним из ключевых факторов устойчивого развития бизнеса. Департамент HR больше не выполняет исключительно административные функции кадрового учета и рекрутмента. Он превращается в стратегического партнера бизнеса, отвечающего за эффективность использования трудовых ресурсов, развитие компетенций сотрудников и формирование организационной устойчивости.

Однако для реализации этой роли HR‑подразделению необходимы системные инструменты анализа данных, позволяющие принимать управленческие решения на основе фактов, а не интуитивных оценок. В крупных и средних компаниях данные о сотрудниках распределены между множеством систем: HRM, ERP, рекрутмент‑платформами, системами обучения, payroll‑решениями, системами контроля доступа и другими корпоративными платформами.

Решения класса BI/DWH для HR‑аналитики позволяют интегрировать эти источники в единое информационное пространство и формировать полную аналитическую картину человеческого капитала организации.

Такая система обеспечивает прозрачность процессов управления персоналом, помогает выявлять закономерности в текучести, эффективности сотрудников и затратах на персонал, а также поддерживает прогнозирование кадровых потребностей компании.

 

Ключевые вызовы функции HR

Несмотря на стратегическую роль HR‑функции, большинство компаний сталкивается с рядом системных проблем в области управления персоналом и аналитики.

 

Фрагментация HR‑данных

Информация о сотрудниках часто распределена между различными системами:

  • кадровые системы
  • системы расчета заработной платы
  • рекрутмент‑платформы
  • системы обучения
  • корпоративные порталы

Отсутствие единого аналитического слоя делает комплексный анализ практически невозможным.

 

Ограниченность отчетности

Во многих организациях HR‑аналитика ограничивается стандартными отчетами:

  • численность персонала
  • приемы и увольнения
  • фонд оплаты труда

Такая отчетность отражает прошлые события, но не поддерживает прогнозирование и управленческие решения.

 

Отсутствие связи HR‑метрик с бизнес‑результатами

Топ‑менеджмент ожидает от HR‑подразделения ответа на вопросы:

  • как персонал влияет на выручку
  • как производительность сотрудников влияет на прибыль
  • как структура персонала влияет на операционную эффективность

Без интеграции HR‑данных с финансовыми и операционными системами ответить на эти вопросы невозможно.

 

Сложность прогнозирования потребности в персонале

При масштабировании бизнеса компании сталкиваются с необходимостью прогнозировать:

  • будущую численность сотрудников
  • потребность в рекрутменте
  • потребность в обучении и развитии

Без аналитической модели такие прогнозы остаются приблизительными.

 

Логика функционального решения

Универсальное решение BI/DWH для HR‑аналитики строится вокруг концепции управления персоналом на основе данных.

Основные принципы решения:

  1. Единое хранилище HR‑данных
  2. Интеграция данных из всех корпоративных систем
  3. Формирование единой версии правды
  4. Аналитика в реальном времени
  5. Поддержка прогнозирования и сценарного моделирования

Решение охватывает ключевые процессы управления персоналом:

  • workforce management
  • recruitment analytics
  • compensation analytics
  • productivity analytics
  • workforce planning

Таким образом, HR‑подразделение получает инструмент стратегического управления человеческим капиталом.

 

Состав решения

Компоненты архитектуры

Решение включает два ключевых технологических слоя:

 

Data Warehouse

Хранилище данных обеспечивает:

  • консолидацию данных из HR‑систем
  • хранение исторических данных
  • формирование аналитических моделей

 

Business Intelligence

BI‑платформа обеспечивает:

  • интерактивные дашборды
  • аналитические отчеты
  • self service аналитику
  • визуализацию данных

 

Архитектура решения

Источники данных

    HRM | Payroll | ERP | CRM | LMS | внешние источники
            │
            ▼
    ETL / ELT интеграционный слой
            │
            ▼
    Корпоративное хранилище данных
            │
            ▼
    Семантический слой HR аналитики
            │
            ▼
    BI платформа и аналитические приложения
            │
            ▼
    CEO | HR Director | HRBP | Руководители подразделений

 

Используемые технологии

Системы хранения данных

Open Source

  • PostgreSQL
  • ClickHouse
  • Greenplum

Российские платформы

  • Arenadata
  • TData

 

Интеграция данных

  • Kafka
  • Airflow
  • dbt

 

BI платформы

  • FineBI
  • Visiology
  • PIX BI
  • Superset

 

Планирование и моделирование

Optimacros

 

Методология внедрения

Этапы проекта:

1 Диагностика HR процессов и источников данных
2 Формирование модели HR данных
3 Создание хранилища данных
4 Разработка аналитических дашбордов
5 Внедрение Data Governance
6 Обучение пользователей

 

Безопасность и соответствие

HR данные относятся к персональным данным.

Поэтому система должна обеспечивать:

  • соответствие 152 ФЗ
  • соответствие 187 ФЗ
  • разграничение доступа
  • аудит доступа
  • журналирование операций

 

Практические кейсы

Кейс 1 Оптимизация численности персонала

Снижение текучести на 18 процентов

 

Кейс 2 Аналитика рекрутмента

Сокращение времени закрытия вакансий на 30 процентов

 

Кейс 3 Анализ производительности

Рост выручки на сотрудника

 

Итоговая ценность решения

BI DWH для HR аналитики позволяет:

  • повысить эффективность управления персоналом
  • снизить текучесть сотрудников
  • оптимизировать фонд оплаты труда
  • повысить производительность сотрудников

 

  • Стратегическое управление персоналом: анализ соответствия численности сотрудников стратегическим целям компании и выявление дефицита или избытка по функциям и подразделениям
  • Стратегическое управление персоналом - прогнозирование потребности в персонале на основе планов роста бизнеса, запуска новых проектов и изменений операционной модели
  • Стратегическое управление персоналом - моделирование сценариев изменения численности персонала при росте выручки, оптимизации затрат или изменении структуры бизнеса
  • Стратегическое управление персоналом: анализ структуры по подразделениям, должностям и уровням управления для выявления дисбаланса организационной структуры
  • Стратегическое управление персоналом - сравнение фактической численности сотрудников с утвержденным штатным расписанием для выявления отклонений и неукомплектованных позиций
  • Стратегическое управление персоналом - анализ соотношения управленческого и исполнительского персонала для оценки эффективности организационной структуры
  • Стратегическое управление персоналом: анализ распределения сотрудников между ключевыми функциями бизнеса для выявления зон избыточной и недостаточной численности
  • Стратегическое управление персоналом - анализ динамики численности персонала по годам подразделениям и категориям сотрудников для выявления долгосрочных трендов
  • Стратегическое управление персоналом - анализ демографической структуры сотрудников по возрасту стажу образованию и квалификации для планирования кадрового резерва
  • Стратегическое управление персоналом - оценка влияния численности персонала на финансовые показатели компании включая выручку прибыль и производительность труда
  • Подбор персонала - анализ потребности в персонале по подразделениям и должностям на основе планов бизнеса и загрузки сотрудников
  • Подбор персонала - анализ количества открытых вакансий и времени их закрытия по подразделениям, должностям и регионам
  • Подбор персонала - анализ эффективности источников привлечения кандидатов включая сайты вакансий рекомендации сотрудников и кадровые агентства
  • Подбор персонала - анализ конверсии кандидатов на каждом этапе рекрутмента от отклика до выхода сотрудника на работу
  • Подбор персонала - анализ длительности этапов подбора персонала для выявления узких мест в процессе рекрутмента
  • Подбор персонала - анализ стоимости привлечения кандидатов по различным каналам подбора персонала
  • Подбор персонала - анализ качества найма сотрудников на основе оценки их эффективности после выхода на работу
  • Подбор персонала - анализ доли вакансий закрытых внутренними кандидатами для оценки эффективности внутреннего кадрового рынка
  • Подбор персонала - анализ времени адаптации новых сотрудников до достижения целевых показателей эффективности
  • Подбор персонала - анализ причин отказов кандидатов от предложений о работе для корректировки стратегии рекрутмента
  • Текучесть персонала - анализ общего уровня текучести сотрудников по подразделениям должностям регионам и категориям персонала
  • Текучесть персонала: анализ добровольных увольнений сотрудников по причинам ухода, включая уровень заработной платы, условия труда и отношения с руководителем
  • Текучесть персонала - анализ увольнений сотрудников в течение испытательного срока для оценки качества процесса подбора и адаптации
  • Текучесть персонала - анализ текучести ключевых сотрудников и сотрудников с высокой производительностью
  • Текучесть персонала - анализ средней продолжительности работы сотрудников в компании и на текущей должности
  • Текучесть персонала - анализ причин увольнения сотрудников на основе данных интервью при выходе из компании
  • Текучесть персонала - анализ текучести персонала по возрастным группам стажу работы и уровням должностей
  • Текучесть персонала - оценка финансовых потерь компании из-за текучести включительно затраты на подбор и обучение
  • Текучесть персонала - анализ влияния текучести персонала на производительность подразделений и бизнес результаты
  • Текучесть персонала - прогнозирование вероятности увольнения сотрудников на основе исторических данных и поведенческих факторов
  • Управление эффективностью сотрудников - анализ выручки на одного сотрудника по подразделениям продуктам и регионам
  • Управление эффективностью сотрудников - анализ прибыли на одного сотрудника для оценки эффективности использования трудовых ресурсов
  • Управление эффективностью сотрудников - анализ производительности труда сотрудников по подразделениям и должностям
  • Управление эффективностью сотрудников - анализ распределения сотрудников по уровням эффективности на основе результатов оценки персонала
  • Управление эффективностью сотрудников - выявление сотрудников с высокой производительностью для формирования кадрового резерва
  • Управление эффективностью сотрудников: выявление низкой эффективности и разработки программ повышения результативности
  • Управление эффективностью сотрудников: анализ взаимосвязи между уровнем квалификации и их производительностью
  • Управление эффективностью сотрудников - анализ влияния обучения и развития сотрудников на их результаты работы
  • Управление эффективностью сотрудников - анализ эффективности команд и подразделений по показателям производительности
  • Управление эффективностью сотрудников - анализ вклада сотрудников в ключевые бизнес показатели компании
  • Фонд оплаты труда - анализ структуры фонда оплаты труда по подразделениям должностям и категориям сотрудников
  • Фонд оплаты труда - анализ средней заработной платы по подразделениям регионам и уровням должностей
  • Фонд оплаты труда - анализ соотношения постоянной и переменной части заработной платы сотрудников
  • Фонд оплаты труда - анализ затрат на персонал в структуре операционных расходов компании
  • Фонд оплаты труда - анализ динамики фонда оплаты труда по периодам и подразделениям
  • Фонд оплаты труда - анализ зависимости фонда оплаты труда от численности персонала и уровня заработной платы
  • Фонд оплаты труда - анализ соотношения заработной платы руководителей и сотрудников
  • Фонд оплаты труда - анализ затрат на персонал в расчете на одного сотрудника
  • Фонд оплаты труда - анализ эффективности программ премирования и бонусов
  • Фонд оплаты труда - моделирование сценариев изменения фонда оплаты труда при изменении численности персонала
  • Рабочее время - анализ фактически отработанного времени сотрудников по подразделениям и должностям
  • Рабочее время - анализ использования фонда рабочего времени для выявления простоев и переработок
  • Рабочее время - анализ количества сверхурочных часов сотрудников по подразделениям
  • Рабочее время: анализ причин отсутствия сотрудников, включая отпуска, больничные и прогулы
  • Рабочее время - анализ доли сотрудников работающих сверхурочно на постоянной основе
  • Рабочее время - анализ влияния переработок на производительность сотрудников
  • Рабочее время - анализ распределения рабочего времени между различными задачами и проектами
  • Рабочее время - анализ использования гибких графиков работы и удаленной занятости
  • Рабочее время - анализ сезонных колебаний нагрузки на сотрудников
  • Рабочее время - выявление подразделений с неэффективным использованием рабочего времени
  • Аналитика в HR функции: Обучение и развитие персонала - анализ количества сотрудников прошедших обучение по программам развития
  • Обучение и развитие персонала - анализ распределения программ обучения по подразделениям и категориям сотрудников
  • Обучение и развитие персонала - анализ затрат на обучение сотрудников по направлениям обучения
  • Обучение и развитие персонала - анализ количества часов обучения на одного сотрудника
  • Обучение и развитие персонала - анализ влияния обучения на эффективность сотрудников
  • Обучение и развитие персонала - анализ востребованности различных программ обучения
  • Обучение и развитие персонала - анализ участия сотрудников в программах развития компетенций
  • Обучение и развитие персонала - анализ формирования кадрового резерва на основе результатов обучения
  • Обучение и развитие персонала - анализ соответствия компетенций сотрудников требованиям должностей
  • Обучение и развитие персонала - прогнозирование потребности в обучении сотрудников при изменении стратегии бизнеса
  • Организационная эффективность - анализ структуры организационной иерархии и количества уровней управления
  • Организационная эффективность - анализ среднего количества сотрудников на одного руководителя
  • Организационная эффективность - анализ размера подразделений и распределения сотрудников между командами
  • Организационная эффективность - анализ эффективности взаимодействия подразделений по результатам работы
  • Организационная эффективность - анализ распределения функций между подразделениями
  • Организационная эффективность - выявление дублирования функций между подразделениями
  • Организационная эффективность - анализ влияния организационной структуры на скорость принятия решений
  • Организационная эффективность - анализ нагрузки руководителей и распределения подчинённых
  • Организационная эффективность - анализ эффективности реорганизации подразделений
  • Организационная эффективность - моделирование оптимальной организационной структуры компании
← Предыдущая статья
KPI, метрики и показатели для департамента HR (Анализ персонала)
Следующая статья →
HR-аналитика как комплексная система данных: архитектура, источники, управление, этика и внедрение в бизнес‑среде

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Запросить видео презентацию Узнать стоимость решения Запросить доступ к демо стенду online

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • ПАО «Ростелеком» — российский провайдер цифровых услуг и сервисов. Предоставляет услуги широкополосного доступа в Интернет, интерактивного телевидения, сотовой связи, местной и дальней телефонной связи и др. Занимает лидирующие позиции на российском рынке высокоскоростного доступа в интернет, платного ТВ, хранения и обработки данных, а также кибербезопасности

  • KazanExpress — торговая площадка, на которой представлены товары с бесплатной доставкой за один день в более, чем 70 городах России. Аналитическое решение на базе платформы данных Yandex Cloud позволило компании обеспечить демократизацию данных. Результат — принятие обоснованных решений на всех уровнях, увеличение лояльности партнеров и повышение прозрачности бизнеса.

    Мониторинг ключевых метрик в реальном времени минимизировал недополученную прибыль и обеспечил рост прибыльных направлений, а возможности геоаналитики сервиса Yandex DataLens помогли за короткое время проанализировать локации для открытия более 90 ПВЗ в 25 городах России и заложить основу для роста компании.

  • Ручная обработка заявок на займы в МФО ДоброЗайм была малоэффективной и приводила к высоким затратам по ФОТ отдела верификации и андеррайтинга. При этом время обработки заявок было высоким, как и количество ошибок под влиянием человеческого фактора. Дополнительные сложности создавал сложный документооборот, обусловленный неконсолидированной кредитной историей и скоринговой оценкой. Все это суммарно мешало масштабированию бизнеса МФО.

  • КАМИ – компания-лидер по поставкам тяжёлых станков в России, занимающаяся продажей и обслуживанием оборудования для обработки металла и дерева, изготовления мебели и не только. На сегодняшний день в компании работают более 1300 человек, запущено 10 обучающих центров, в продаже более 7000 единиц техники. 

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.