◉ Де живуть HR-дані — HRIS, ATS, таблички, опитування, 1:1 нотатки, payroll. Що реально є в більшості українських компаній (спойлер: здебільшого таблички)
◉ Типи даних — кількісні vs якісні, операційні vs перцепційні
◉ Валідація та якість даних — найпоширеніші помилки (дублікати, різні формати дат, «звільнений» написаний 5 різними способами), як перевіряти перед аналізом
◉ SMB vs Enterprise — яка мінімальна база даних потрібна компанії на 20 людей vs на 200

Практика: отримуєте «брудний» синтетичний датасет → Знаходите і виправляєте помилки → Маєте готову до роботи базу даних, з якою працюватимете протягом курсу.

Результат:

✅ розумієте, які джерела HR-даних існують;
✅ умієте знаходити та виправляти типові помилки в HR-даних;
✅ маєте підготовлену базу даних для подальшої роботи.

◉ Чому менеджери ігнорують дані про людей
◉ Як будувати data-driven культуру в команді
◉ Різниця між reporting і decision metrics
◉ Leading vs lagging indicators
◉ Як обрати метрику під конкретне управлінське питання
◉ Помилки: eNPS, performance scores, engagement vanity metrics

Практика: будуєте Decision → Metric Map на основі очищеного датасету.

Результат:

✅ розрізняєте корисні метрики від vanity metrics;
✅ обираєте метрики під конкретні управлінські рішення;
✅ розумієте різницю між leading і lagging indicators;
✅ перестаєте рахувати «все підряд».

◉ Чому Time-to-Hire вводить в оману
◉ Quality of Hire — головна метрика найму
◉ Ефективна воронка найму
◉ Джерела кандидатів vs результат
◉ Ранні сигнали невдалого найму
◉ Якщо немає ATS: як зібрати hiring-дані вручну в Google Sheets і що мінімально треба фіксувати
◉ Hiring pipeline на 3-5 позицій на рік vs 50+

Практика: будуєте Hiring Dashboard на основі Master датасету.

Результат:

✅ оцінюєте якість найму через цифри;
✅ бачите, де саме ламається воронка найму;
✅ умієте аргументувати потребу в наймі через дані;
✅ відрізняєте швидкий найм від якісного.

◉ Чому onboarding майже ніде не вимірюється правильно
◉ Time to Productivity та ramp-up curve
◉ Early turnover signals
◉ Як виміряти перевантаження новачків
◉ Що менеджер може вимірювати особисто без HR — check-in score, task completion rate, time-to-first-win
◉ 30-60-90 day framework коли HR = тімлід = власник

Практика: будуєте Productivity Curve + onboarding success на основі Master датасету.

Результат:

✅ розумієте, коли найм починає окупатися;
✅ бачите ранні сигнали ризику звільнення на етапі адаптації;
✅ умієте вимірювати ефективність онбордингу у своїй ролі (HR або керівник команди);
✅ покращуєте адаптацію команди на основі даних.

◉ Turnover rate (правильний vs неправильний)
◉ Regrettable vs non-regrettable attrition
◉ Flight risk indicators
◉ Що реально впливає на звільнення
◉ Когортний аналіз команд
◉ Чому exit interviews майже не працюють
◉ Як читати retention-сигнали в команді з 10 людей

Практика: будуєте Retention Risk Dashboard на основі Master датасету → Визначаєте tenure risk zones, manager effect, engagement signals.

Результат:

✅ правильно розраховуєте та інтерпретуєте turnover rate;
✅ бачите сигнали ризику звільнення до того, як людина подала заяву;
✅ розумієте реальні (а не декларовані) причини звільнень;
✅ визначаєте, кого варто утримувати в першу чергу, і можете це обґрунтувати.

◉ Чому performance reviews не показують ефективність
◉ Output vs activity metrics
◉ High performer ratio, workload balance, manager span of control
◉ Collaboration overload
◉ Де межа між аналітикою та мікроменеджментом, як не зруйнувати довіру команди: дані, що можна вимірювати публічно, а що — ні
◉ Team Effectiveness, коли немає формальних KPI

Практика: будуєте Team Effectiveness Dashboard → Аналізуєте goal completion rate, productivity index, load distribution.

Результат:

✅ відрізняєте метрики активності від метрик результату;
✅ бачите перевантаження та дисбаланс у команді до того, як це стає проблемою;
✅ аргументуєте потребу в новому наймі або перерозподілі задач через дані;
✅ розумієте межу між аналітикою та мікроменеджментом.

◉ Чому HR і менеджери не довіряють цифрам
◉ Storytelling через дані
◉ HR ROI, cost of turnover, productivity loss
◉ Як будувати executive dashboards
◉ Як говорити мовою бізнесу

Практика: створюєте власний People Dashboard: hiring, retention, performance, impact → Готуєте п’ятихвилинне executive explanation.

Результат:

✅ говорите мовою бізнесу, а не мовою HR-процесів;
✅ розраховуєте реальну вартість turnover та втрати продуктивності;
✅ будуєте executive dashboard і пояснюєте інсайти керівнику за 5 хвилин;
✅ маєте готовий People Analytics інструмент, який можна відразу використовувати в роботі.