Кто это
специалист, который собирает и анализирует данные о персонале, чтобы помочь компании принимать обоснованные кадровые решения. Иногда в компаниях это не отдельно выделенная должность, а одна из функций менеджера по персоналу.
Чем занимается
- Собирает HR-метрики: данные о текучести кадров, времени закрытия вакансий, эффективности подбора персонала
- Создаёт отчёты и информационные панели для руководства: визуализирует данные в таблицах и графиках
- Анализирует причины увольнений: проводит экс-интервью, выявляет закономерности
- Изучает вовлечённость сотрудников: проводит опросы, анализирует результаты
- Прогнозирует кадровые потребности: когда и сколько сотрудников потребуется нанять
- Оценивает эффективность HR-программ: окупаются ли обучение и мотивационные программы
Плюсы
- Меньше эмоционального выгорания, вы больше работаете с данными, а не с людьми
- Влияние на стратегические решения компании
- Важность функций: На основании данных выстраивается кадровая политика в компании
Минусы
- Качество анализа зависит от качества данных, зачастую информация неполная
- Необходимость постоянно изучать новые инструменты аналитики
- Рутинная работа по сбору и очистке данных
- Непонимание ценности аналитики со стороны HR-специалистов «старой школы»
Кому подходит
- Людям, которые любят копаться в данных и искать закономерности
- Системным, способным структурировать хаотичную информацию
- Любознательным, интересующийся причинно-следственными связями
- Технически подготовленным, либо готовым изучать Excel, SQL, Python, BI-инструменты
- Терпеливым и усидчивым, качественный анализ требует времени
- Объективным, способным делать выводы на основе фактов, а не предположений
Кому точно не подходит
- Гуманитариям, тем, кто не готов изучать технические инструменты
- Тем, кто предпочитает работать с людьми, а не с цифрами
- Поверхностным, анализ требует глубокого погружения в детали
- Кто не умеет долго сидеть на одном месте
Для взрослых, смена профессии
Необходимо понимание HR-процессов и основных показателей.
Как примерить на себя/для подростка
Маркеры для профориентолога
- хорошо разбирается в математике и статистике: комфортно работает с большими массивами данных
- владеет аналитическими инструментами: Excel, BI-системами, статистическими пакетами
- любознателен: интересуется поиском закономерностей в данных
- умеет делать выводы на основе цифр: видит за статистикой практические рекомендации
- внимателен к деталям: не допускает ошибок в расчетах и интерпретации
- коммуникабелен: может объяснить сложную аналитику простым языком
