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, важно смотреть на то что происходит с оставшимися, а именно анализировать отсутствия, их причины и длительность, сравнивать динамику по месяцам, а также динамику "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.