Ajankohtaista

HR Analytiikka – Nuppiluvut ja FTE

Perusteet

 

Jatkamme tässä aiemman artikkelimme mukaisesti HR - analytiikkaan, jota perinteisesti HR - raportoinniksi sanotaan, liittyvien asioiden käsittelyä.

Henkilöstön kokonaismäärä ("nuppiluku") ja kokoaikavastaavien määrä eli FTE:t ovat yksi tärkeimmistä HR  - raportoinnin ja analytiikan perusluvuista, antaen kuvan työntekijöiden määrästä yrityksessä ja missä osassa organisaatiota he työskentelevät. Nuppilukuja käytetään esimerkiksi kun suunnitellaan tarvittavaa henkilöstömäärää tulevaisuuden projekteihin ja tehtäviin, näyttäen nykyisen tarjonnan. Lisäksi nuppiluku tai FTE on usein jakajana kun lasketaan erilaisia kuluja per henkilö (FTE) tai liikevaihto per henkilö (FTE). Usein myös viranomaisraportoinnissa näitä tietoja joudutaan ilmoittamaan eri viranomaisille.

 

Käsitteet ja määritelmät

 

Nuppiluku (HeadCount): Työsuhteessa oleva työntekijä lasketaan nuppiluvuksi 1


FTE: Työntekijöiden määrä täysiaikaisina työntekijöinä (jos työskentelee vain puolet viikosta/kuukaudesta, saa luvun 0.5)

 

Mistä lähteistä nämä luvut saadaan?


Useimmiten HR - perusjärjestelmän tiedoista on luotava johdettuja tietoja. Käytännössä tämä tarkoittaa integraatioita ja laskentalogiikkaa.

 

Nuppiluvut otetaan yleensä HR-perusjärjestelmän työsuhde-taulusta. Laskelmat tehdään yleensä kuukauden tarkkuudella ja määritelmä voi olla esimerkiksi 'jos henkilöllä on työsuhde voimassa kuun viimeisenä päivänä' saa hän arvon 1 sille kuukaudelle. Tähän voi lisätä muita versioita tai rajauksi ottamalla pois henkilöt jotka ovat pitkillä poissaoloilla, tai jotka eivät ole varsinaisia työntekijöitä vaan contractoreita (konsultteja) yhtiössä. Määritelty raportoinnin HeadCount taulu on lopullisessa raportointi-muodossa tähtimallissa, jossa Työsuhteen tiedot on tuotu suoraan HeadCount tauluun kiinni. Nuppilukulaskelmissa päänsärkyä voi aiheuttaa työntekijät joilla on konserniin useita työsuhteita yhtäaikaa eri yhtiöihin meneillään. Näitä voi ajatella kaikkia yhtenä HeadCounttina tai sitten jättää mahdollisuuden BI työkalussa katsoa niitä yhtenä tai useana HeadCounttina.

FTE laskelmat menevät eri tavalla kuukausittaisille työntekijöille ja tuntipalkkalaisille. Kuukausipalkkalaisille lähteenä käytetään HR-perusjärjestelmän työsuhde-taulua, ja laskelma eroaa seuraavalla tavalla nuppiluvuista: Henkilö saa arvon 1 FTE ollessaan koko kuun töissä, mutta jos hän on vain puolet kuusta niin arvoksi tulee 0.5. Yleensä HR haluaa FTE:stä eri versioita, esimerkiksi vähentäen kuukauden aikana olleet poissaolot tai vain palkattomat poissaolot. Myös osa-aikaiset työntekijät tulee huomioida.

Tuntipalkkalaisten FTEt otetaan yleensä maksetuista palkoista, joissa siis tulisi näkyä maksetut tunnit. Kuukauden aikana maksetut tunnit jaetaan kuun maksimituntimäärällä, ja jälleen täysiaikainen töissäolo antaa arvon 1. 

Usein FTE:t halutaan lisäksi jakaa kustannusjakoperusteella eri kustannuspaikoille, kun taas nuppiluvut saatetaan näyttää vain pääkustannuspaikalla. On oleellista myös huomata miten eri tavoin HR -raportointi ja perusjärjestelmän logiikka toimivat. Esimerkiksi jos huomataan että perusjärjestelmässä on virheellisesti työsuhde (henkilöä ei ole todellisuudessa ollutkaan työllistettynä), niin HR-perusjärjestelmään virhe korjataan, mutta jos luvut on tuolla perusteella jo aiemmin raportoitu niin usein lukujen halutaan pysyvän samoina, eikä niiden haluta muuttuvan jatkuvasti vielä vuosien päästä.

Nuppiluku - ja FTE laskelmat saattavat olla monimutkaisia tarkalla tasolla ja onnistunut projekti vaatiikin usein syvää HR-datan käsittelyn ymmärrystä.

Ota yhteyttä aihealueen palveluista vastaavaan konsulttiimme, jos HR - analytiikkaan liittyvät asiat mietityttävät!

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Avoimen datan hyödyntäminen automaattisesti Power BI:tä käyttäen
Tutustu tarinaan
Onko tekoälyn hyödyntämisestä vielä(kään) konkreettista hyötyä kilpailukyvylle?
Jo vuosia on puhuttu, että tekoälyn (AI) hyödyntäminen mullistaisi teollisen tuotannon ja palvelut lisäämällä tehokkuutta ja tuottavuutta. Missä ne konkreettiset hyödyntämismahdollisuudet sitten oikein piilevät?
Tutustu tarinaan
Johdatko toimintaasi tietoon perustuen?
Tutustu tarinaan
The effect of preconceptions on the results of machine learning
The use of machine learning and artificial intelligence offers many possibilities, such as the improvement of medical treatment and diagnosis, identifying potential safety hazards, and advancing scientific research. However, when used inappropriately, data models can also perpetuate inequality or cause people and companies to focus on improving metrics to the detriment of actual performance.
Tutustu tarinaan
Organisaation hierarkian hallintaratkaisu Microsoft Power Platformia hyödyntäen 
Yleinen tilanne varsinkin suuremmissa yrityksissä on se, että olemassa olevat ERP-, henkilöstö- taikka taloushallinnon ohjelmistot tarjoavat mahdollisuuksia hierarkioiden luomiseen ja ylläpitämiseen. Mutta entä jos valmiit ratkaisut eivät tue yrityksen tarvetta, taikka toimivat turhan kankeasti käyttötarkoitukseen?
Tutustu tarinaan

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Avoimen datan hyödyntäminen automaattisesti Power BI:tä käyttäen
Tutustu tarinaan
Onko tekoälyn hyödyntämisestä vielä(kään) konkreettista hyötyä kilpailukyvylle?
Jo vuosia on puhuttu, että tekoälyn (AI) hyödyntäminen mullistaisi teollisen tuotannon ja palvelut lisäämällä tehokkuutta ja tuottavuutta. Missä ne konkreettiset hyödyntämismahdollisuudet sitten oikein piilevät?
Tutustu tarinaan
Johdatko toimintaasi tietoon perustuen?
Tutustu tarinaan
The effect of preconceptions on the results of machine learning
The use of machine learning and artificial intelligence offers many possibilities, such as the improvement of medical treatment and diagnosis, identifying potential safety hazards, and advancing scientific research. However, when used inappropriately, data models can also perpetuate inequality or cause people and companies to focus on improving metrics to the detriment of actual performance.
Tutustu tarinaan
Organisaation hierarkian hallintaratkaisu Microsoft Power Platformia hyödyntäen 
Yleinen tilanne varsinkin suuremmissa yrityksissä on se, että olemassa olevat ERP-, henkilöstö- taikka taloushallinnon ohjelmistot tarjoavat mahdollisuuksia hierarkioiden luomiseen ja ylläpitämiseen. Mutta entä jos valmiit ratkaisut eivät tue yrityksen tarvetta, taikka toimivat turhan kankeasti käyttötarkoitukseen?
Tutustu tarinaan