Заметки аналитика

Каждый аналитик хоть раз да чистил данные, это в том числе его работа, чтобы результат был максимально корректным. Ты открываешь excel выгрузку, видишь пропуски, странные значения, обычные опечатки, дублирование данных, хаотично проставленные статусы, и внутри поднимается желание сделать как надо - вычистить всё до блеска, привести к идеалу, чтобы таблица выглядела как учебник. В этот момент кажется, что именно так и выглядит профессионализм, потому что чистота данных будто бы равна качеству аналитики...

В операционных метриках и в HR метриках в частности, есть одна особенность: данные почти никогда не ведут себя ровно, даже если процесс внутри компании не менялся ни на процент. Сегодня закрыли пачку простых вакансий - показатель выглядит низким, а завтра в тот же месяц закрылись две длинные позиции, которые тянулись с весны - и график уже рисует тревогу. И если смотреть на такие метрики по месяцам, то у вас в руках оказывается не инструмент управления, а источник эмоциональных качелей. Скользящее среднее нужно ровно затем, чтобы перевести взгляд с отдельных всплесков на базовый уровень...

В теории эксперименты звучат очень даже красиво: давайте проверим какую-то гипотезу, соберём данные и примем решение, основываясь не на ощущениях, а на фактах. Но вот на практике у большинства руководителей к экспериментам отношение очень настороженное, и это не потому, что они не любят аналитику, а потому, что они очень хорошо чувствуют скрытую сторону любого теста: пока вы проверяете, одновременно с этим вы рискуете результатом. Вы не просто наблюдаете, вы вмешиваетесь в систему, а любое вмешательство может стоить денег, времени, репутации и, в случае HR, доверия людей...

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...

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...