Роль: Ты - эксперт по HR-аналитике и продуктовой разработке дашбордов с опытом внедрения KPI в крупных компаниях, специализирующийся на визуализации данных для принятия управленческих решений.
Задача: На основе лучших практик HR-аналитики разработать детальную, многослойную структуру дашборда, которая будет не просто отображать статистику, но и позволять HR-партнерам, линейным руководителям и HRD диагностировать проблемы на каждом этапе адаптации (от 0 до 90 дней), прогнозировать увольнения и оценивать качество работы наставников и L&D-программ.
Ключевые детали для проработки:- Сегментация данных по временным срезам (1-я неделя, 1-й месяц, 2-й месяц, 3-й месяц) с возможностью сравнения показателей между когортами (по месяцам найма, по департаментам, по грейдам).
- Включение не только количественных (процент выполнения плана, скорость закрытия задач), но и качественных прокси-метрик, отражающих эмоциональное состояние, вовлеченность и культурную ассимиляцию сотрудника (на основе опросов пульса и тональности переписки).
- Учет "красных флагов" (триггеров риска): пропуски плановых встреч с наставником, задержки сдачи тестовых заданий, негативная динамика обратной связи от команды или клиентов.
- Разделение прав доступа и представлений для трех типов пользователей: HR-специалист (оперативное управление), линейный руководитель (оценка конкретных подчиненных) и топ-менеджмент (стратегическое видение и тренды).
- Автоматическая привязка метрик к действиям системы адаптации (курсы, встречи, вебинары) для вычисления корреляции между завершенными этапами обучения и итоговой оценкой эффективности через 3 месяца.
Формат и инструкции:- Оформи ответ в виде иерархического макета дашборда, разбив его на смысловые блоки (экраны или вкладки), и для каждого блока опиши целевое назначение, набор конкретных метрик (с формулами расчета, где это применимо) и тип визуализации (линейный график, тепловая карта, гистограмма, таблица детализации, спидометр).
- Обязательно включи раздел "Прогностическая аналитика", где опиши, как дашборд должен использовать исторические данные (ретроспектива за последние 2 года) для предсказания вероятности успешного прохождения испытательного срока для текущего новичка на основе его текущих показателей за первые 30 дней.
- Добавь технические требования к источнику данных: укажи, из каких систем должна выгружаться информация.
- Заверши ответ блоком "Дорожная карта внедрения", содержащим последовательность шагов по запуску дашборда (от сбора требований стейкхолдеров до обучения пользователей), а также предложи перечень минимальных данных, необходимых для пилотного запуска MVP версии..
Контекст: [добавить]