Дашборды и аналитика данных - одна из причин почему добрые разработчики сделали для нас AI. Потому что какой эксель в 2026, в самом деле. Так что особенно печально обнаружить, что бесплатных инструментов на эту тему не так много, как хотелось бы. Но не экселем единым жив HR, и я предлагаю посмотреть на решения c AI.
При работе с аналитикой в HR есть, правда, 2 подводных камня тут, которые стоит учесть сначала: 1) закон о защите данных и 2) качество данных с которыми мы работаем.
1) Закон 152-ФЗ.
Вся информация о российских гражданах, которая позволяет их идентифицировать, должна храниться на серверах на территории РФ. Ну и должно быть получено информированное согласие на обработку и хранение данных, если вы их используете. Так что мы должны озаботиться тем, чтобы данные имели соответствующие разрешения или были анонимизированы перед тем, как загружать их в нейросетку или сервис.
Про то, как это сделать, будет отдельный разговор, а пока заметим себе, что сводные цифры о текучести и увольнениях сотрудников, например, нам использовать никто не запрещает. Ну и что у российских сервисов определенно есть преимущество перед зарубежными.
Штрафы реально большие, так что лучше бы их избегать.
2) Качество данных.
Для построения дашбордов или графиков в сервисах лучше всего использовать подготовленные данные. То есть: очищенные от повторов и неправильных форматов (это с датами часто случается), от пустых полей и прочего мусора. К сожалению, эта задача вроде как должна бы решаться нейросетями легко и просто, но нет. Чем лучше у вас будут подготовлены данные, тем более качественный вы получите результат.
Давайте посмотрим на сервисы, которые помогут нам в составлении графиков дашбордов с помощью нейросетей: Julius AI и Yandex DataLens.
Julius AI
AI‑инструмент для аналитики для небольших HR-задач. За несколько минут построит аккуратные графики и посчитает метрики просто по текстовому запросу и загруженным данным.
Сервис зарубежный, так что для его использования на бесплатном тарифе на момент 2026 из РФ нам понадобится обход блокировок + google почта. Ограничения сервис считает по количеству запросов к AI. На этом сложности использования заканчиваются.
Использовать джулиус и правда просто, это как будто та самая магия AI, которую продают нам маркетологи. Выглядит работа как обычный чат с нейросетью.
Ты подгружаешь документы, excel таблицу или еще что - например, с увольнением и приемом по годам. Пишешь простой промпт, что хочешь сводные графики по ним плюс текучесть, и ура - просто скачиваешь свои красивые картинки через несколько минут. Указать только, что подписи на русском нужны.
В чем подвох?
Как всегда в том, что чем больше за нас делает нейросеть, тем меньше мы контролируем процесс. Например, я запросила посчитать текучесть, но количество людей в компании не дала, только данные по событиям. Послушный Джулиус выдал сложный код на питоне и все посчитал, и даже правдоподобно, но мы-то знаем, как нормальные HR считают текучесть, и к результату стоило бы вернуться и перепроверить уже с полными данными.
В целом, получилось сделать быстрый приятный срез по годам по увольнениям, приемам и текучести. Графики аккуратные, их можно скачать по отдельности, можно сделать целую картинку. Но это не активные дашборды - то есть, если ты поменяешь что-то в данных, тебе нужно идти и перестраивать весь график, в первой картинке ничего не изменится.
Yandex DataLens
Отечественная BI система со встроенным AI-ассистентом: поможет собрать полноценный дашборд, но требует некоторых навыков работы с аналитическими системами или хотя бы бесстрашия и терпения, если навыки работы с данными отсутствуют.
Никаких ограничений по доступу нет. Для бизнесов это стоит довольно ощутимых денег, но для индивидуальных храбрых HR и вообще всех - сервисы бесплатны и имеют только незначительные ограничения (в основном в отношении командной работы в общем пространстве и доступов). Обещают, что одиноким воинам эта опция будет доступна всегда. Так что обзаводимся почтой на яндексе, авторизовываемся в Дата ленс и погнали.
Нас встретит довольно специфический интерфейс с довольно большим количеством не всегда очевидных понятий, типа датасеты, подключения, поля, чарты и тп.
Если вы работали с BI системами, типа Power BI, то для вас не будет ничего нового хотя бы в структуре. И интуитивно вы разберетесь, что датасеты - это наборы данных, которые вы используете в проекте, подключения - все, что вы подгружаете в проект - таблицы, данные из CRM и вообще почти все, что угодно. Чарты - это графики (яндекс, что плохого в слове "графики"?), а поля - это просто группы данных по одному признаку, ну вот "уволенные" из вашей таблицы например.
Если вы храбрый одинокий воин, то добро пожаловать к обучению по сервису и AI ассистенту, который встроен прям в рабочее пространство.
Ассистент и правда норм: за вас не сделает, но на все вопросы ответит внятно, с пошаговыми инструкциями и без ранних галлюцинаций. Например, сразу сказал мне, как нормально из моих данных сделать текучесть (ну люблю я на ней инструменты проверять, к тому же, у меня готовые данные были): классическая формула со средней численностью, какие поля мне для этого надо создать и подсчитать.
Основная магия DataLens аналитическая, но зато добротная: на входе у вас просто лысая excel табличка из двух колонок и цифра с числом сотрудников. А в рабочем пространстве, дата ленс досчитывает вам и промежуточную среднегодовую численность, и текучесть по полу и что захотите. И на выходе дашборд динамический про это все. То есть если в данных вы что-то меняете - графики тоже меняются.
Такой дашборд не стыдно и для постоянной аналитики использовать, и на рабочий портал встроить, это тебе не просто картинка для презентации (правда, вот тут как раз могут вылезти ограничения для индивидуального тарифа).
Да AI ассистент еще и проанализирует, что получилось. Сверх-инсайтов ждать не стоит, но выводы будут внятные, четкие и проверяемые. Опять же полезно для самопроверки - вдруг сфокусировались на чем-то одном, а какой-то аспект упустили.
В моем курсе есть уроки, которые более подробно и пошагово рассматривают работу и с Yandex DataLens, и с Julius AI. Видео короткие, без воды и маркетинга. Также можно скачать результаты - дашборды и графики, которые получились и данные, на которых я их строила, чтобы детальней оценить работу сервисов: https://stepik.org/course/270991
А вы какими решениями пользуетесь для построения дашбордов?