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Qlik Sense 소개

클릭센스 구축사례 - 인사관리 시각화(HR Dashboard)

시각화를 작성하는 순서는 DAR (Dashboard -> Analysis -> Reporting) 순으로 작성하는 것이 좋다.

전체 현황을 살펴보고, 각 구분(차원) 별로 상세하게 분석하고, 최종적으로 차원별 다양한 측정값에 대한 현황을 리포트로 분석한다.

인사관리 전체 Dashboard를 다음과 같이 작성하였다.

인사관리 Dashboard

1.     Dashboard (KPI 중심의 측정값 표현)

2.     주요 차원 (직군, 직위, 직무, 본부 계층구조별) 측정값 표현

3.     선택된 차원에 대한 상세 리포트 (각 본부별 본부장, 조직 상세 현황 등)

 

주요 KPI 상세 현황

인사관리 주요 KPI

전체 인원수, 임원 수, 여성인원수, 보직자 수, 직군별 인원수 (일반직, 연구직, 기술직), 해외 주재원 수 현황을 파악한다.

 

분류 기준별 인원 비율을 분석한다.

현재는 직위별 차원이 선택되었는데, 직위명 을 클릭하면 차원을 변경하여 분석할 수 있다.

 

동일 화면에서 직군명을 선택하여 분석한다.

조직별 인원 현황을 분석하자

 

바 차트는 현재 본부별 인원 현황을 보여주고 있다.

특정 바를 클릭 하면 해당 본부가 선택되고, 다음 레벨인 사업부별 인원현황을 분석한다.

같은 방법으로 상세화하면 팀단위까지 분석할 수 있다.

 

또한 해당 바 차트에 마우스를 클릭하면 해당 조직의 상세 정보가 팝업창에 나타난다.

 

클릭센스 Feb 2020 에 새롭게 추가된 Tooltips 기능이다.

세부 기능은 다음 글을 참조한다. (클릭센스 Feb 2020 새로운 기능 Tooltips)

https://qliksense.tistory.com/9

 

클릭센스 Feb 2020 새로운 기능 Tooltips

클릭센스에 추가된 기능입니다. Tooltips (도구 설명으로 번역되었네요) 이전의 막대 차트의 막대에 커서를 위치하면 지정된 차원, 측정값이 팝업창에 표시된다. 다른 추가 측정값을 표시할 수 없었다. 이번에 추..

qliksense.tistory.com

다음은 직군별 인원현황이다.

직군을 선택하면 직무별 인원현황 그리고 직위별 인원현황으로 드릴링할 수 있다.

Qlik 의 장점은 드릴링의 단계를 사용자가 임의로 지정할 수 있다.

 

특정 직군에 따를 직무별 인원 현황으로 상세 분석

 

구분별 인원 현황

좌측의 버튼은 차원을 선택하고, 선택된 차원 기준으로 상세 현황을 분석한다.

현재 예제는 입사년도별 인원 현황

다음은 연령별 인원현황을 분석한다.

화면을 스클롤 시키면 상세 현황을 분석한다.

 

위 화면은 영어점수 분포를 분석한다.

최고점, 최저점, 평균, 중앙값 및 분위수 값을 분석한다. 우측에는 선택된 리스트로 상세 현황을 분석한다.

 

 

신입 사원 채용에 대한 분석이다.

상단의 슬라이드를 조정하여 입사기준년도를 선택할 수 있다 위 예제는 4 년 입사 현황을 분석한다.  KPI를 분석하고, 현황을 분석한다.

그리고 스크롤하면 상세 인원 리스트를 분석할 수 있다.

 

승진자 분석이다.

승진년도를 선택하는데, 특정년도 혹은 수식을 입력할 수 있다.

위 화면은 2015년 승진자 현황을 분석하고, 스클로하면 상세 명단을 조회할 수 있다.

 

근속 년수와 승진년차 상관관계를 분석한다. 해당 노드에 마우스를 위치시키면 해당 인원에 대한 상세 현황을 분석할 수 있다.

 

인사관리에 대한 다양한 KPI 리스트는 다음 글을 참조하세요.

https://qliksense.tistory.com/16

 

인사관리 시각화 측정값 (HR KPI) 정의서

인사관리 시각화에 필요한 KPI 리스트 입니다. 실제 대 예산 채용비용 연간 직원 이직률 연율 환산된 임의의 회전 속도 각 인사 직원이 일하고 있는 직원의 평균 인원수 평균 면접 비용 관리자의 월간 평균 게재..

qliksense.tistory.com

 

 

 

 

정보계 분석의 성공요소는 데이터 품질입니다. 

데이터 품질에 대한 자세한 내용은 

https://qliksense.tistory.com/195

 

데이터 품질관리 솔루션 (QDQM)

데이터 품질(Data Quality) 및 중요성 데이터 품질(Data Quality)이란? 데이터 품질은 데이터 세트가 정확성, 일관성, 신뢰성, 완전성 및 적시성에 대한 확립된 표준을 충족하는 정도를 평가합니다. 높은

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https://qliksense.tistory.com/category/QDQM

 

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데이터 품질관리 구축사례

QDQM이란? QDQM : Quick Data Quality Management 입니다. 마스터 테이블을 분석하여 데이터 타입 및 포맷, 길이속성, 문자속성, 논리속성을 파악합니다. 검사할 테이블의 필드를 프로파일링하여 필드의 데

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