MasterLive Dashboard de People Analytics (RH) do ZERO

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MasterLive Dashboard de People Analytics (RH) do ZERO

E aí, tudo bem?

Hoje vamos montar um dashboard de Recursos de humanos. Esse em especial, foi desenvolvido pelo Flávio Leopoldo durante um desafio proposto por mim aos alunos da Xperiun.

O Cenário

O Desafio People Analytics proposto para aos alunos na nossa comunidade exclusiva, teve como objetivo realizar as seguintes análises:

Análise de Funcionários

Contratações, Demissões, Headcount (funcionários ativos), Turnover Demissional, Massa Salarial;
No cálculo de Turnover Demissional, divida a quantidade de Demissões no período atual pelo Headcount no período anterior;
Calcular a quantidade e o percentual de má contratações, considerando que uma má contratação é quando um funcionário é demitido com menos de 60 dias de contratação;
Segmentar o tempo de retenção de funcionários em 3 categorias: “Menor que 60 dias”, “Entre 60 e 365 dias” e “Maior que 365 dias”;
Avaliar o que influencia a retenção de funcionários por mais tempo;
Segmentar os afastamentos em Ativo (códigos 3, 4 e 14), Passivo (códigos 1, 2 e 13) e Espontâneo (demais códigos) e calcular o Turnover para essas divisões;
Realizar essas análises ao longo do tempo, por cargo, faixa etária, sexo, escolaridade.

Análise da Ficha Financeira

Calcular os valores referentes à Faltas (eventos 3 e 4), Atrasos (evento 2457) e Atestados (eventos 14 e 113). Esses valores somados dão origem ao KPI de Absenteísmo;
Calcular o percentual de Absenteísmo, dividindo a soma dos valores acima pelos valores gastos com Horas Normais (eventos 1 e 100);
Calcular o valor gasto com Horas Extras (eventos 257, 261, 264, 266 e 400) e o seu percentual em relação às Horas Normais;
Realizar essas análises ao longo do tempo, por cargo, faixa etária, sexo, escolaridade.

Dashboard do Flávio

Com base nisso, o Flávio (vencedor do desafio), criou um dashboard segmentando as análises da seguinte forma:

Análise de Funcionários: onde temos as contratações, desligamentos, funcionários ativos, headcount e más contratações. O grande barato dessa página são os filtros dos gráficos, quando eu clico por exemplo em Contratações ele muda as análises dos gráficos para contratações, ou seja, um filtro de medida dinâmico para trocar a análise, que será feito utilizando o Tabular Editor.

Análise de Absenteísmo: ao longo do tempo, por faixa etária, por gênero.

Comparativo de Horas Extras

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Base de Dados

A base de dados de disponibilizada continha os seguintes arquivos:

Tabela de funcionários: que foi extraída do sistema contendo código do funcionário (matrícula), nome, sexo, data de admissão, cargo atual, a data da última mudança do cargo, escala, centro de custo, estado civil, escolaridade, data de nascimento, nacionalidade, raça, valor do salário, data do último salário, situação atual (demitido, férias, trabalhando etc.), data da demissão, causa da demissão.

Ficha financeira: contendo informações referente aos pagamentos, ou seja, folha salarial e tudo mais. Foram extraídos do sistema os movimentos de janeiro a junho do ano de 2020, com a estrutura das colunas idênticas mudando apenas o ano e o mês. Neste arquivo temos as seguintes colunas: matrícula (código do funcionário), cargo, mês de pagamento, evento, descrição, tipo e valor pago.

Você sabe o que são os eventos de uma folha salarial?

Evento é o que escreve se é salário normal, férias, ausência, imposto etc.

Importando e Tratando os Dados

Com o Power BI desktop aberto:

Vá em obter dados

Pasta

Conectar, em seguida selecione a pasta onde está salva a base de dados

Clique em transformar dados.

Crie uma referência para o arquivo funcionários, e outra para a ficha financeira:

Clique com o botão direito em BaseDados

Referência

Nomeie a nova consulta como Funcionários

Repita os passos 1 e 2, e nomeie a nova consulta como Ficha Financeira

Em seguida, clique com o botão direito em cima de BaseDados e desmarque a opção Habilitar carga.

Desabilite a carga também das outras duas consultas, Ficha Financeira e Funcionários.

Figura 09 – Referências da Base de Dados

Expandindo a tabela de Funcionários

Com a tabela Funcionários selecionada, clique em Binary, em seguida clique em Table na linha da planilha 1. Pronto, a tabela de funcionários já está expandida.

Figura 10 – Expandindo a Tabela Funcionários

Clique em usar a primeira linha como cabeçalho.

Figura 11 – Primeira Linha como Cabeçalho

Crie 02 referências a partir da tabela Funcionários, nomeie a primeira como dFuncionarios e a segunda como fContratos. Deve ficar assim:

Figura 12 – Referência da Tabela Funcionários

Tratando a tabela de dFuncionarios

Na tabela dFuncionarios:

Vá em escolher colunas

Selecione as colunas: Cód Funcionario, Data Nascimento, Escolaridade, Estado Civil, Funcionario, Nacionalidade, Raça e Sexo

Clique em OK.

Clique com o botão direito em cima do código do funcionário e remova duplicatas.

Na coluna de Data Nascimento, coloque o tipo de data. Viu que tem vários erros? Esse cenário é muito comum nas empresas não é mesmo, os dados nunca vêm perfeitos.

Nesse caso, esses erros serão tratados como branco, mas o melhor cenário seria a correção do dado na fonte. Clique com o botão direito em cima da coluna Data Nascimento, e escolha a opção substituir erros.

Analise as datas… Veja que há valores bem estranhos!

Nesse caso pode-se deduzir que o valor de 21/04/2982 por exemplo, é 21/04/1982. Porém deduzir não é melhor cenário, pois o dado pode ficar errado.

Então, crie uma condicional onde a data de nascimento não poderá ser menor que 1/1/1920 e nem maior que 1/1/2006.

Vá em adicionar coluna

Coluna personalizada

Faça o seguinte cálculo:

= if [Data Nascimento] is null  or [Data Nascimento] < #date(1920,1,1)  or [Data Nascimento] > #date(2006,1,1)  then null else [Data Nascimento]

Dica: Estamos trabalhando com linguagem M neste cálculo, a linguagem M é case sensitive portanto, letras maiúsculas e minúsculas importam, e muito.

Clique em OK

Figura 19 – Data de nascimento personalizada

Clicando com o direito em cima de Data Nascimento, escolha a opção remover

Renomeie a coluna personalizada que você acabou de criar como Data Nascimento e coloque o tipo como Data.

Note que os valores estranhos sumiram.

Trate a coluna de Sexo, trocando M por Masculino e F por Feminino.

Clique com o botão direito em cima do M e escolha a opção substituir valores, e escreva Masculino. Depois repita o processo para o sexo F.

Crie um range por faixa etária, para isso primeiro é necessário criar uma coluna com a idade de cada funcionário:

Clique na coluna Data Nascimento

Adicionar coluna

Data

Idade

Isso irá trazer a idade em dias, e para transformar em anos, com a coluna Idade que acabou de criar selecionada:

Clique na guia Transformar

Duração

Total de anos

Com a informação da idade em anos, já é possível criar o range utilizando uma coluna condicional. Na guia adicionar coluna, selecione coluna condicional, e preencha os campos conforme abaixo:

Idade for igual a null então N/A

Idade for menor que ou igual 24 então 15 a 24

Idade for menor que ou igual 34 então 25 a 34

Idade for menor que ou igual 44 então 35 a 44

Idade for menor que ou igual 54 então 45 a 54

Senão 55+

Veja que o valor 55 + não ficou como esperado, então altere na barra de fórmulas, e aproveitar para colocar o tipo como texto.

Range de idade criado, agora você pode remover a coluna de idade, pois não precisamos mais dela.

Tratando a tabela de fContratos

O tratamento aqui será um pouco mais chatinho, pois será necessário sumarizar a coluna de cargos onde há vários tipos de ajudante, vários tipos de analista etc.

Primeiro selecione apenas as colunas que iremos utilizar. Com a tabela fContratos selecionada, vá em escolher colunas e marque a opções:

– Cargo

– Cód Causa Afastamento

– Cód Funcionário

– Cód Situação

– Cód T. Contrato

– Data Admissão

– Data Afastamento
– Data Cargo

– Data Salário

– Escala

– Situação

– Tipo Contrato

– Valor Salário 

Com a coluna cargo selecionada:

Clique em adicionar colunas

Extrair

Texto antes do delimitador, e o delimitador é espaço.

Na barra de fórmulas, troque “Texto Antes do Delimitador” por “Cargo Resumido“.

Figura 27 – Renomeando a coluna de ajuste de cargos

Na coluna Data Afastamento, coloque tipo Data e depois substitua os erros (datas com 00/00/0000) por null.

Agora crie a segmentação dos afastamentos:

3,4,14 – Ativo

1,2,13 – Passivo
Demais Códigos – Espontâneo

Você sabe o que quer dizer cada um desses afastamentos?

Ativo é quando o funcionário pede demissão

Passivo é quando o funcionário é demitido

Espontâneo é o afastamento por morte, entre outros

A segmentação poderia ser feita no DAX, mas criar através de coluna condicional no Power Query possibilita o uso nos filtros e deixando o relatório mais dinâmico.

Na guia adicionar colunas, clique em coluna condicional, e faça a seguinte configuração:

Coloque essa coluna com o tipo Texto.

Ufa, a primeira parte de transformações já foi, próxima etapa é tratar as fichas financeiras.

Tabela Ficha Financeira

Selecione a tabela Ficha Financeira no Power Query

Use o filtro para manter apenas os arquivos relativos à ficha financeira

Clique na área destacada na coluna Content para combinar os arquivos

Lembrando que para usar esse recurso de combinar é necessário que todos os arquivos tenham a mesma estrutura, OK?

Sabe o que é o mais legal desse recurso? É que você pode colocar as fichas financeiras em uma pasta somente delas e quando entrar o mês 7, por exemplo, basta adicionar nessa pasta sem precisar refazer as transformações.

Vamos em frente…

Remova a coluna Nome da Origem dessa tabela.

Na Coluna Descrição, vá no filtro, em filtros de texto, escolha a opção “Não Contém“, Médi.

Nas colunas Evento e Matrícula, clique no filtro e peça para remover vazio.

Agora a partir da ficha financeira, clique com o botão direito e crie 02 novas referências: dEvento e fFinanceiro.

Tratando a fFinanceiro

Remova as colunas de Descrição e Tipo. A tabela deve ficar conforme a figura abaixo:

Tratando a dEvento

Com a tabela dEvento selecionada:

Mantenha apenas as colunas Evento, Descrição, Tipo

Na coluna Evento, clique no filtro e peça para remover vazio

Remova as duplicatas da coluna Evento

Agora crie uma coluna condicional para segmentar os eventos:

Clique em Adicionar Coluna

Coluna Condicional

Nomeie como Categoria

Faça as configurações conforme demonstrado na figura 32

Configure o último argumento da Condicional

Defina o tipo dessa nova coluna como texto

Tabela dEvento finalizada, pode clicar em fechar e aplicar.

Figura 33 – Tabela dEvento

Modelando os Dados

Antes de iniciar a modelagem, crie a tabela de datas para poder analisar os dados ao longo do tempo.

Nesse caso aqui eu vou utilizar um código que já está pronto.

Em Modelagem → Nova Tabela →Cole o código que está logo abaixo

dCalendario =
VAR vAnoMin =
    YEAR ( MIN ( fContratos[Data Admissão] ) )
VAR vAnoMax =
    YEAR ( MAX ( fContratos[Data Afastamento] ) )
VAR vDataInicial =
    DATE ( vAnoMin; 01; 01 )
VAR vDataFinal =
    DATE ( vAnoMax; 12; 31 )
RETURN
    ADDCOLUMNS (
        CALENDAR ( vDataInicial; vDataFinal );
        “Ano”; YEAR ( [Date] );
        “Mês Num”; MONTH ( [Date] );
        “Mês”; FORMAT ( [Date]; “mmmm” );
        “Dia”; DAY ( [Date] )
    )

Sempre lembre de classificar a coluna de mês utilizando um índice numérico, para que os meses fiquem na ordem certinha.

Para isso, siga os passos abaixo:

Clique em cima da coluna mês da tabela calendário

Na barra de ferramentas, clique em Classificar por coluna

Escolha a opção mês num

Agora sim, os dados estão prontos para a modelagem.

Os relacionamentos devem ficar assim:

Tá perdido?! ? Calma que vou te explicar. Para criar os relacionamentos entre as tabelas basta clicar no campo e arrastar para a tabela correspondente.