Wij hebben in Power BI de HR-data template van AFAS in gebruik genomen. Voorheen rapporteerden we in-, door- en uitstroom via een analyse, maar we hopen dat we dit dashboard daarvoor kunnen gaan gebruiken.
We hebben enkele filters nu in Power BI toegepast om de cijfers enigszins gelijk te krijgen, maar dit levert toch nog verschillen op.
-
Bij in- en uitstroom willen we eigenlijk geen overplaatsingen zien, dit zijn medewerkers die uitdienst gaan bij de ene BV en vervolgens weer indienst gaan bij de andere BV.
Onderstaand filter hebben we zowel bij de instroom als uitstroom toegepast. -
Bij doorstroom hebben we een vrij veld in gebruik, namelijk Reden wijziging. Hier leggen wij al een paar jaar in vast wat de reden is van de nieuwe functieregel. Soms wordt er namelijk een functie gewijzigd zonder dat dit doorstroom is, maar gewoon een aanpassing van de functiecode of titel. Als wij dit filter niet toepassen komen er meer medewerkers bij de doorstroom te staan dan gewenst.
Wat we nu merken is dat deze manier van filteren elkaar bijt. Als er medewerkers zijn die in het zelfde jaar bijvoorbeeld eerst een overplaatsing hebben gehad en daarna een functiewijziging, dat ze niet meer in de doorstroom staan.
Is er nog een andere manier om te filteren of is dit de juiste?