כמובן, אם אתם רוצים לעבוד עם הנתונים שאתם אוספים מאותן טבלאות שכר הייטק, ואם אתם רוצים להיות בטוחים כי החלטות שאתם מקבלים על סמך הנתונים הללו הן החלטות חכמות ונכונות, אתם חייבים להיות בטוחים כי הטבלאות מהן אתם אוספים את הנתונים הן טבלאות איכותיות, טובות ומקצועיות והכי חשוב - טבלאות אמינות אשר הנתונים בהן נאספו מנתוני אמת, מעובדי הייטק ותלושי שכר אמיתיים והן באמת מייצגות את המצב האמיתי בתחום ולא מצג שווא אשר יגרום לכם לקבל החלטות שגויות בהסתמך על הנתונים הללו.

מפרסם הטבלה

הדבר הראשון שאתם צריכים לבדוק הוא קודם כל מי מפרסם את הטבלאות אותן אתם קוראים. לפעמים טבלאות שהכין גורם אחד משותפות בעוד הרבה אתרים ומקורות נוספים ולכן אתם חייבים לבדוק את הקרדיט ולבדוק מי בנה ומי הכין את הטבלה הזו, מי ערך אותה. כאשר תבדקו את המקור אשר הכין את הטבלה תוכלו להבין טוב יותר את המקור של הנתונים בטבלה הזו ואת האמינות שלהם.

טבלאות שכר אשר נערכו על ידי חברת השמה מקצועית ומובילה בתחום ההייטק, חברה אשר יש לה גישה למאות עובדי הייטק בכל תחום אפשרי, וגישה אל חברות ההייטק עצמן, היא חברה שיכולה לבנות טבלאות שכר אמינות ומדויקות וכאלו אשר יאפשרו לכם להשתמש בנתונים הללו בצורה חכמה ולהיות בטוחים כי אתם מסתמכים על נתונים אמיתיים ונכונים ואתם כך יכולים להיות בטוחים כי העבודה עם הטבלאות הללו הינה נכונה ומכוונת אתכם למסקנות נכונות ואמיתיות ולמידע מדויק שאתם יכולים להסתמך עליו.

בדיקה חכמה של הנתונים

עוד דבר שאתם צריכים להתייחס אליו הוא הנתונים עצמם והדרך בה אתם אוספים את הנתונים הללו ובודקים אותם. לדוגמא, לא מספיק לכם לראות שכר ממוצע של תחום מסויים, אלא לבדוק מה ההתפלגות של השכר בהתאם לעליה בשנות הניסיון של העובדים בתחום, האם יש פערי שכר בין מועמדים אשר עובדים בחברות באזור המרכז לבין חברות בצפון או בדרום (שם בדרך כלל השכר נמוך יותר) וכיצד השינויים הללו משפיעים עליכם בהתאם למסקנות שאתם רוצים להגיע אליהן כתוצאה מהאיסוף של אותם נתונים.

לכן גם כדאי להתייחס אל טבלאות שכר הייטק אשר כוללות התפלגות עשירה של הנתונים, לא רק מספרים כלליים אלא גם נתונים דמוגרפיים, נתונים אישיים, גודל החברה אשר מציעה שכר X עבור תחום מסויים לעומת גודל של חברה שמציעה שכר ממוצע Y באותו התחום. יכולים להיות שינויים מהותיים מאוד בנתונים בעקבות כך, ואתם חייבים להיות מודעים לזה ובהתאם לכך להתייחס לכל נתון ונתון וכך להיות בטוחים כי הנתונים הסופיים שאתם מקבלים רלוונטיים בצורה הטובה ביותר עבורכם ועבור הנתונים האישיים שלכם והמסקנות להן אתם נדרשים.