Van Eenvoudige Tools tot Geavanceerde Technologie
Om HR Analytics succesvol in te zetten, zijn drie zaken belangrijk. Dat zijn techniek, mensen en processen. Ondanks dat techniek als eerste wordt genoemd en in tegenstelling tot wat veel mensen denken, zijn tools om datagedreven te werken geen randvoorwaarde om te starten. Natuurlijk kan de juiste techniek HR Analytics makkelijker, beter en sneller maken, maar je kunt prima starten met simpele tools die je al in huis hebt. Denk bijvoorbeeld aan Excel, waarmee je een simpele dataset kunt opzetten en analyseren. Vervolgens visualiseer en verspreid je de uitkomsten in PowerPoint. Zeker voor kleinere organisaties is dit een goed beginpunt en soms zelfs voldoende.
Zijn organisaties eenmaal aan de slag met HR Analytics, dan merken ze vanzelf of en waar de tekortkomingen zitten en welke behoeftes er ontstaan. Dit was ook het geval bij een grote retail organisatie in Nederland. De databehoefte en daarmee de behoefte aan analysemogelijkheden en snelheid nam behoorlijk toe. Daarom werd de stap genomen richting een professionele dataoplossing.
Meer informatie?
Neem vrijblijvend contact met ons op.
Keuze uit verschillende oplossingen voor datagedreven HR
Wanneer je simpel begint met de tools die je hebt en vanuit daar gaat uitbreiden, start je met een professionele oplossing dus nooit bij nul. De keuze bestaat uit grofweg drie mogelijkheden.
1. Op dezelfde manier doorgaan
Wanneer je je bewust bent van de beperkingen en die acceptabel voor je zijn, kun je ervoor kiezen om op dezelfde wijze door te gaan. Toch voelt dit voor veel organisaties nogal ‘houtje-touwtje’, waardoor op zoek wordt gegaan naar een andere oplossing.
2. Toevoegen aan bestaande infrastructuur
Een tweede optie is om HR Analytics aan de bestaande infrastructuur toe te voegen. De meeste organisaties hebben namelijk al één of meerdere bestaande data science teams op andere gebieden zoals Financiën of Marketing. Zij houden zich al langer en op grotere schaal bezig met engineering, analyse en BI. HR-data en bijbehorende rapportages, analyses en dashboards komen daar dan bovenop.
Een goede oplossing, omdat je daardoor gebruik maakt van de bestaande voorzieningen en expertise. Toch is het ook vaak lastig, omdat je hiermee een klant binnen je eigen organisatie bent. Vervolgens wordt er geen tijd of prioriteit aan het project gegeven, omdat (schaarse) capaciteit van de IT-afdeling wordt gevraagd. Een werkende oplossing duurt daarmee lang of wordt niet of gedeeltelijk gerealiseerd.
3. Data Analytics Platform (DAP)
Een derde optie is de ontwikkeling van een Data Analytics Platform, ofwel DAP. Een DAP is een softwareplatform dat wordt gebruikt voor het verzamelen, verwerken, analyseren en visualiseren van grote hoeveelheden data.
Het Data Analytics Platform
Het doel van deze organisatie was om een ‘all-in one tool’ te hebben voor alle databehoeften. Daarom kozen ze voor een DAP, en maken daarbij gebruik van verschillende componenten.
Dataontsluiting
Data wordt ontsloten vanuit verschillende systemen binnen de organisaties en desgewenst (open) data van buiten de organisatie.
Datamanagement
Data wordt opgeslagen in een datawarehouse en gemodelleerd. Denk aan het opschonen, transformeren en structureren van de data.
Data-analyse
Business intelligence en het toepassen van statistische methoden en algoritmen om patronen, trends en correlaties in de data te ontdekken.
Datavisualisatie
Presenteren van de resultaten zoals ken- en stuurgetallen op dashboards en in rapportages.
Overige toepassingen
Zij maken ook gebruik van een datalake, een grote en snelgroeiende stroom van gestructureerde en ongestructureerde gegevens. Zo kunnen zij Machine Learning inzetten, doorlopend analyses uitvoeren en data naar andere tools doorzetten, zoals bijvoorbeeld naar de suveytool.
Met kleine stapjes vooruit naar een groot resultaat
Om tot de huidige oplossing te komen, was een iteratief proces belangrijk. Daarbij ontwikkel je zo snel mogelijk een werkende oplossing, die vervolgens uitgebreid en verbeterd wordt. De infrastructuur stond bijvoorbeeld in slechts enkele dagen. Daarna kwam de inrichting, de manier van werken, het ontwikkelen van het datamodel, onderzoeken van de databronnen en visualiseren aan bod.
Zo werden in eerste instantie gegevens ingeladen, maar nu worden ze rechtstreeks via een API verzonden. Ook begon dit bedrijf met standaard HR-vraagstukken zoals uitstroom en verzuim, en werd dit gedurende het proces uitgebreid met andere dashboards en complexere analytische onderwerpen. Een voorbeeld daarvan is de dynamische verzuimnorm, waarbij er geen vast percentage wordt gehanteerd als acceptabel verzuimniveau, maar deze verandert op basis van verschillende variabelen, zoals de tijd van het jaar, specifieke locaties of afdelingen, of medewerkersrollen.
Dit bedrijf heeft nu een robuuste infrastructuur die dagelijks surveys uit kan sturen, zoals onboarding- en exit-surveys. Bij elke iteratie leren we en verbeteren we onze aanpak, waardoor steeds meer analyses automatisch kunnen worden uitgevoerd. Met ongeveer 70.000 medewerkers is het een uitdaging om te voorkomen dat mensen “survey-moe” worden. Daarom worden gedurende het jaar verschillende groepen medewerkers benaderd.
Tot slot focussen zij en AnalitiQs gezamenlijk op continu verbeteren met PDCA (Plan-Do-Check-Act). Door deze aanpak heeft dit bedrijf een aanzienlijke groei doorgemaakt in data maturity.
Randvoorwaarden voor een succesvolle implementatie
Er zijn een aantal cruciale voorwaarden om het project te laten slagen. Dit zijn:
Voldoende vertrouwen en budget
Er moet genoeg vertrouwen en financiële ruimte zijn om te kunnen onderzoeken wat wel en niet werkt, zodat je de mogelijkheid hebt om fouten te maken
Sponsorship van de directie
Steun van de directie is essentieel om het project van de grond te krijgen en door te zetten.
Groen licht van IT/Security
De IT- en beveiligingsafdelingen moeten de implementatie goedkeuren, gezien hun rol in de technische en beveiligingsaspecten van het project.
Hulp nodig of eens sparren?
Techniek is een belangrijke voorwaarde voor professionele en succesvolle HR Analytics, maar zeker geen doel op zich. AnalitiQs helpt daarom graag onderzoeken welke mogelijkheden het beste passen bij de wensen en eisen van jouw organisatie.
Ook bij de implementatie en inrichting kunnen we adviseren en ondersteunen. Welke technische oplossing je ook kiest. Wil je een Data Analytics Platform opzetten? Dan kunnen wij je daarbij geheel ontzorgen. Neem contact met ons op voor de mogelijkheden.
HR Academy
Wil je jouw statistische kennis versterken en essentiële vaardigheden opdoen voor HR-Analytics? Ontdek onze 3-daagse ‘Basis Statistiek voor HR-Analytics‘ cursus, beschikbaar in klassikale, online, en incompany-formats
Dit artikel is geschreven door:
