HR-аналитика: инструменты, AI и применение в принятии решений
Практико-ориентированный курс на 102 акад. часа: от постановки бизнес-вопросов и проектирования метрик до визуализации, моделей и AI-сценариев для HR-процессов.
Рассрочка платежа — 0%
Актуальность программы
HR переходит к data-driven модели: People Analytics и генеративный ИИ ускоряют найм и удержание, повышают точность прогнозов и эффективность затрат. Нужны специалисты, умеющие работать с данными и этично применять AI.
Цель программы
Сформировать целостные компетенции HR-аналитика: от вопросов бизнеса и метрик до моделей, дашбордов, AI-сценариев и оценки эффекта.
Задачи программы
Формулировать бизнес-вопросы; освоить статистику, визуализацию и эксперименты; настроить сбор/очистку данных; внедрять отчёты, модели и A/B-тесты; считать ROI; соблюдать правовые и этические нормы ПДн.
Целевая аудитория
HR-менеджеры и HRBP, C&B, рекрутеры, L&D, HR-операции, руководители направлений, аналитики, начинающие HR-аналитики, менеджеры цифровой трансформации.
Ожидаемые результаты
Проектировать KPI и воронки, готовить датасеты, применять проверочную статистику, строить дашборды, моделировать и прогнозировать показатели, защищать решения перед стейкхолдерами.
Знания и навыки
Знания: архитектура HR-данных, метрики процессов, основы статистики и MLOps/Model Governance, этика AI. Навыки: подготовка датасетов, дашборды, A/B-тесты, прогнозы, расчёт ROI, внедрение AI-сценариев.
Содержание программы
Структура: 10 разделов, каждый — 5 подразделов. Часы указаны по разделам, контрольные не предусмотрены.
1. Введение в HR-аналитику: роль, процессы, компетенции — 12 ч
- 1.1. HR-аналитика как управленческая функция: от репортинга к влиянию на P&L
- 1.2. Цепочка ценности: вопрос > данные > инсайт > решение > эффект
- 1.3. Карта HR-процессов и ключевые метрики: воронки, лаг/лид-индикаторы
- 1.4. Роли и компетенции HR-аналитика, взаимодействие со стейкхолдерами
- 1.5. Дорожная карта внедрения HR-аналитики в компании
2. Данные в HR: источники, качество, интеграции — 10 ч
- 2.1. Источники: HCM/HRIS, ATS, LMS, Payroll, опросы, оценки, календарь, DWH
- 2.2. Качество данных: полнота, согласованность, дубликаты, master-данные
- 2.3. Очистка и трансформации: кодирование, нормализация, аномалии
- 2.4. Интеграции и схемы данных: кандидат–сотрудник–роль–подразделение
- 2.5. Документация датасетов и дата-каталог в HR
3. Метрики, гипотезы и причинность — 10 ч
- 3.1. Постановка вопросов бизнеса, гипотезы и критерии успеха
- 3.2. Проектирование метрик и KPI, North Star Metric для HR
- 3.3. Корреляция vs причинность: квази-эксперименты и дизайн исследований
- 3.4. Основы статистики: распределения, доверительные интервалы, p-value, мощность
- 3.5. Ошибки интерпретации и когнитивные ловушки в HR-данных
4. Визуализация и дашборды для решений — 10 ч
- 4.1. Data Storytelling и UX-паттерны для HR-дашбордов
- 4.2. Воронки рекрутинга/адаптации/обучения: построение и анализ
- 4.3. Мониторинги и алерты: SLA, отклонения, тренды, сезонность
- 4.4. Стандарты показателей и единый словарь метрик
- 4.5. Коммуникация инсайтов: форматы отчётов для HRBP/СЕО/линии
5. AI в HR-аналитике: инструменты и паттерны применения — 10 ч
- 5.1. LLM и классические ML-алгоритмы: уместность и ограничения
- 5.2. Генерация черновых анализов/бенчмарков, интеллектуальные запросы к данным
- 5.3. Автоматизация рутины: скрининг резюме, семплинг вакансий, Q&A по политике
- 5.4. Качество ответов ИИ: промпт-инжиниринг, валидация, guardrails
- 5.5. Этика и риски AI: недискриминация, прозрачность, аудит
6. Рекрутинг и найм: аналитика эффективности — 10 ч
- 6.1. Источники кандидатов и ROI каналов: атрибуция и микс
- 6.2. SLA и воронка: time-to-fill, time-to-hire, конверсия этапов
- 6.3. Качество найма: performance@6/12 мес., early attrition
- 6.4. Прогнозирование потребности и планирование найма
- 6.5. A/B-тесты офферов и компенсационных пакетов
7. Удержание и вовлечённость — 10 ч
- 7.1. Модели оттока: факторы риска, когортный анализ
- 7.2. Вовлечённость и eNPS: дизайн опросов и драйверы
- 7.3. Ранние сигналы уходов: триггеры и индикаторы
- 7.4. Экономика удержания: стоимость потери и эффект мер
- 7.5. Кейсы интервенций и оценка эффективности
8. Производительность и развитие (L&D) — 10 ч
- 8.1. Связь обучения с результатами: Kirkpatrick/ROI/ROE
- 8.2. Skills-based подход: карты компетенций, gap-анализ
- 8.3. Перформанс-ревью и калибровки: аналитика смещений
- 8.4. Персонализация обучения с AI и рекомендательные системы
- 8.5. Преемственность: аналитика кадрового резерва
9. Финансы HR: C&B, бюджет и эффективность — 10 ч
- 9.1. Структура затрат на персонал и драйверы изменения
- 9.2. Аналитика компенсаций и справедливость: бенчмаркинг, pay equity
- 9.3. Сценарное планирование фонда оплаты труда
- 9.4. Производительность затрат: окупаемость HR-инициатив
- 9.5. Дашборд CFO–HR: общие метрики и формат диалога
10. Проект HR-аналитики: от идеи до внедрения — 10 ч
- 10.1. Бриф, дорожная карта, роли и артефакты
- 10.2. Модель принятия решений: стейкхолдеры и критерии успеха
- 10.3. Data-product: прототип, пилот, масштабирование
- 10.4. Измерение эффекта и пост-морем: улучшения
- 10.5. Презентация и защита проекта перед бизнесом
