Простая аналитика

Существует огромная вариация графиков. В данной статье я предлагаю остановится на одном из графиков, который создан для управления вниманием. Тепловая карта относится к таким графикам, потому что она экономит самое дефицитное - время читателя и его когнитивный ресурс. Когда у руководителя нет потребности изучать все данные, а требуется понять, где живёт проблема, ему достаточно 5 секунд чтобы изучить тепловую карту. В этом смысле heatmap - это не украшение для презентации, а способ быстро посмотреть на ситуацию: вот здесь краснеет, значит сюда и смотрим, и здесь изучаем что к чему...

Есть один типичный момент, который переживал любой аналитик. Открываешь дашборд - так там цифра одна. Открываешь выгрузку из источника - цифра другая. В файле, который вчера ушёл руководству, цифра и вовсе третья. И дальше начинается самое бесполезное обсуждение на свете - "где правда?", "кто ошибся?", "а почему у вас не так, как у нас?". Почти всегда правда у всех своя не потому, что кто-то плохой или кто-то сломал отчёт, а потому, что разные системы считают разные вещи под одним и тем же названием метрики...

Индекс потребительских цен (ИПЦ) - это метрика, которая измеряет изменение цен в потребительской корзине, когда в новостях говорят про инфляцию, то обычно имеют в виду темп роста ИПЦ. В этой заметке я разбираю не инфляцию вообще, а то, из каких крупных компонентов складывается изменение ИПЦ: продовольствие, непродовольственные товары и услуги. Один и тот же ИПЦ за месяц может получаться из совершенно разных комбинаций роста цен по группам. Но у нас в новостях это будет выглядеть одинаково - ИПЦ +0,5% м/м...

Есть один сценарий, который в компаниях повторяется так часто, что его уже можно считать рутиной. Руководитель пишет аналитику: "Посмотри данные". И неважно, о чем речь - закрытие вакансий, текучесть, эффективность обучения, eNPS, переработки, воронка подбора. Смысл по большей части везде одинаковый: "у нас где-то болит, открой цифры и скажи, что там и как". И аналитик делает ровно то, что кажется самым рациональным и правильным. Он открывает Excel или ATS или BI, тут уже неважно, кто что использует...

Почти каждый аналитик переживает в начале в начале своей карьеры следующую ситуацию. Ты получаешь задачу, открываешь выгрузку, видишь тысячи строк и заранее представляешь, как быстро найдёшь закономерности, построишь пару графиков, сделаешь выводы и закроешь вопрос. Проходит день, проходит второй, а ты всё ещё не анализируешь. Ты приводишь даты к одному формату, разбираешься со статусами, ловишь дубликаты, ищешь странные пропуски, пытаешься понять, почему одно и то же событие в системе записывается пятью разными словами, и откуда вообще взялись значения, которые физически не могут быть правдой...

Иногда в новостях, когда дело касается зарплат, всё звучит довольно-таки бодро: "зарплаты растут". И это правда на самом деле правда - в рублях они почти всегда растут, но параллельно с эти нас не покидает совсем другое ощущение: "зарплату мне повысили, а легче не стало". Я решил разложить это ощущение на простых цифрах. Предлагаю задаться вопросом зарплаты растут быстрее цен или нет. Здесь мы не будем разбирать зарплаты в декабре, частные кейсы и т.п. Мы просто посмотрим как это выглядит на данных...

Эта фраза, появляющаяся в результате какого-нибудь тестирования эффекта в бизнес-процессах может содержать в себе некоторую ловушку. Ловушка здесь в том, что очень часто мы путаем эффект изменения с тем, что и так происходило бы само по себе, потому что мир вокруг не стоит на месте ни на день. Поменяли скрипт, добавили новые этап, ускорили процесс согласования, внедрили ИИ или может перестроили работу с воронкой - и через месяц цифры действительно могут выглядеть бодрее, люди начинают говорить увереннее, а руководитель уже мысленно масштабирует решение на всех...

Иногда, при даже поверхностном взгляде на цифры какой-нибудь процесса есть ощущение, что каждый этап ломается “везде понемногу”. Чуть медленнее идут согласования, чуть дольше проверка, чуть больше задач на входе - и вот уже весь поток выглядит медленным. Люди нервничают, руководители требуют ускориться, появляются дополнительные встречи со статусами, еще одни созвоны и расширение контроля. Но вот порой происходит так, что всё тормозится из-за одного шага. Не потому что остальные этапы идеальны, а просто потому что одна операция стала узким горлышком, и она диктует скорость всей системы...

Когда рассуждают про зарплаты обычно говорят о них в связке с инфляцией - инфляция каждый год съедает часть ценности денег, значит надо индексировать зарплаты. В части рынка кадров - значит надо поднимать офферы кандидатам. И в этом разговоре почти всегда есть ощущение, что зарплаты растут потому, что так хочет рынок или потому что иначе люди уволятся. На практике у зарплат есть вполне конкретный ограничитель. Этот ограничитель не особо публичный, о нем редко упоминают в комментариях и обсуждают его...

Есть привычка смотреть на данные через одну цифру. Выбор может упасть на среднюю или медиану или на иную метрику. И рассуждения обычно такие, что мол и этого достаточно, чтобы понять, что происходит. Но как правило, к сожалению этого не достаточно, ведь реальность устроена совсем иначе. В процессе нет одной цифры, которая бы отразила его целиком и полностью, так мы подбираемся к распределению. Именно оно отвечает на главный вопрос любого процесса - он стабилен или он держится на удаче. Скажу сразу: среднее - это отличная метрика, которая может дать представление в целом о предмете изучения...

Некоторые люди воспринимают HRTech как что-то про очередную систему для рекрутеров. Как будто это история про удобство - меньше ручных табличек в Excel, быстрее согласования кандидатов-лидеров, красивее отчёты в BI системах. Но HRTech это далеко не про интерфейсы и не про системы. HRTech это про управляемость процессов. Когда рынок труда напряжённый, компания может сколько угодно много хотеть нанимать лучшие кадры в кратчайшие сроки. Вопрос тут в другом: а может ли она вообще держать весь процесс...

Многие, да я сам ранее, пытался стать сильнее в аналитике через стэк инструментов. Мол, почему бы не выучить еще какое-то приложение, чтобы записать его в свое резюме. На первый взгляд это звучит вполне разумно, логика железная: выучил Python, стал ценнее. Выучил Power BI, стал еще ценнее. Добавил Airflow, dbt и еще десяток букв - вообще красавчик. И рынок эту логику постоянно подкрепляет. Вакансии выглядят как список покупок. Курсы тоже. Люди обсуждают, "в чем ты делаешь дашборды", а не "какие решения ты помог принять"...