Samenvatting HR-analytics

Samenvatting HRA
Hoofdstuk 1
Wat wordt er onder HR-analytics verstaan? Simpel gezegd is het antwoord op die vraag dat je als
organisatie zo veel mogelijk informatie over je medewerkers wilt hebben en die optimaal benut om
betere beslissingen te nemen en zo de plannen en doelstellingen
van de organisatie te realiseren. HR-analytics combineert daarvoor
kennis en technieken uit verschillende vakgebieden. Met name de:
- Personeelswetenschappen;
- Arbeidspsychologie;
- Organisatiepsychologie;
- Bedrijfskunde;
- Statistiek;
- Data-analyse;
- Informatica.

Hoe je de term HR-analytics precies moet definiëren, hangt ervan af aan wie je het vraagt. De een
verstaat onder HR-analytics het systematisch rapporteren over personeelsgerelateerde onderwerpen,
zoals personeelsomvang, verloop, verzuim, beloning, medewerkerbetrokkenheid in de breedste zin.

Definitie van HR-analytics:
Het systematisch en met behulp van datagedreven technieken vertalen van ontwikkelingen binnen het
menselijk kapitaal van de organisatie in gevolgen voor de toekomst, en het kwantificeren en
voorspellen van de impact hiervan op de organisatieactiviteiten, met als doel het verbeteren van het
individuele en het collectieve gedrag en de prestaties van de medewerkers en de prestaties van de
organisatie als geheel.

HR-metrics = het in meetbare eenheden beschrijven van de personeelsgerelateerde kenmerken van
de organisatie. Ofwel het rapporteren van de status hiervan op enig moment.

Data = gegeven dingen/feiten

Dataficeren = het omzetten van een verschijnsel in een gekwantificeerde vorm.

Data worden ook wel verdeeld in primaire en secundaire data.
Primaire data = gegevens die een onderzoeker speciaal voor een onderzoeksproject ontwikkelt of
verzamelt.
Secundaire data = bestaande gegevens die door een ander zijn verzameld en voor andere doelen
dan waarvoor de onderzoeker ze wil gebruiken.

Big data heeft betrekking op dataverzamelingen van miljoenen, honderden miljoenen of zelfs miljarden
gegevens.

Traditionele data = analyse van duizenden primaire/secundaire data
Big data = analyse van miljoenen/miljarden data

Big-datamethoden kunnen ook voor HR-analytics worden ingezet. In principe zijn de mogelijkheden
voor het verzamelen en combineren van data ten behoeve van HR
onbeperkt.

Hiernaast staat een afbeelding van het talent analytics maturity model.
Hierin worden vier niveau onderscheiden waarop organisaties data
gebruiken onder de noemer HR-analytics.
- Niveau 1  reactief  operationele rapportage
- Niveau 2  proactief  geavanceerde rapportages
- Niveau 3  strategische analyses
- Niveau 4  voorspellende analyses

1

, De meeste Nederlandse organisaties die zich met HR-analytics bezig houden, bevinden zich
momenteel op niveau 1 van het schema, een kleiner aantal op niveau 2 en 3 en een handvol op
niveau 4.
De potentie van HR-analytics voor HR:
- Belonen;
- Verloop en productiviteit;
- Klanttevredenheid;
- Prestaties van de organisatie.
Door bovenstaande punten te analyseren kan men zien of er veel effect is in de toekomst.
Bijvoorbeeld bij belonen is onderzocht welk effect het invoeren van uitgestelde beloning in de
toekomst zou hebben op het verlagen van het verloop onder het middenmanagement. Uit data-
analyse bleek dat het effect hiervan relatief klein zou zijn en welke andere, aanvullende maatregelen
wel effectief zouden zijn.

HR –analytics kan bijdragen aan oplossingen voor een reeks urgente thema’s waar organisaties mee
te maken hebben. Daarbij valt onder meer te denken aan:
1. duurzame inzetbaarheid, persoonlijke ontwikkeling en interne mobiliteit;
2. verzuimrisico’s beheersen en het verlagen van verzuim;
3. kosten beheersen en het verlagen van verzuim;
4. kwaliteit verbeteren en service verhogen;
5. performancemanagement verbeteren;
6. strategische personeelsplanning;
7. recruitment c.q. werving en selectie;
8. talentmanagement;
9. retentie en het voorkomen van ongewenst verloop;
10. innovatievermogen van de organisatie vergroten;
11. de onderlinge samenwerking verbeteren;
12. het invoeren van innovatieve organisatieconcepten zoals het nieuwe werken.
Deze opsomming kan in principe uitgebreid worden met elk denkbaar thema waaruit HR-vragen zijn af
te leiden.

Hoofdstuk 2
De vraag waarom HR gebruik zou maken van HR-analytics beantwoordt Bassi met de eenvoudige
wedervraag: waarom zou HR het niet doen? HR-analytics is een mogelijkheid om HR-interventies, -
beleid en –strategie effectiever te maken.

Vijf belangrijke voordelen van HR-analytics:
- Direct kunnen bijdragen aan de organisatiedoelstellingen;
- Besparen van tijd en kosten en het inrichten van snellere processen;
- Betrouwbare prognoses kunnen maken;
- Nauwkeurige inzicht verkrijgen in de interne organisatieprocessen;
- Vergroten van de betrouwbaarheid van beslissingen.

Het bevorderen van betrouwbare, consistente besluitvorming is een belangrijk effect van HR-analytics.
HR-analytics draagt bij aan het nemen van beslissingen die gebaseerd zijn op feitelijke informatie. het
draagt daardoor bij aan de effectiviteit van processen, van het HR-beleid en van de organisatie als
geheel.

HR-analytics helpt op twee manieren de besluitvorming te verbeteren;
1. het leidt tot betrouwbaardere kennis, gebaseerd op feitelijke gegevens;
2. het verminderd de subjectiviteit in beoordeling en besluitvorming.

HR-analytics kan periodiek of cyclisch worden toegepast.

Behalve het voorspellen van effecten van interventies of externe trends kan HR-analytics ook het
verwachte ontwikkelpad van medewerkers vorspellen, verfijnd naar subcategorieën. Als je van een
groep medewerkers kunt voorspellen dat zij binnen een halfjaar een wens tot flexwerken zullen
ontwikkelen, kun je de personeelsplanning daar al op aanpassen. Zo kan HR het aanbod van
instrumenten en begeleiding segmenteren en zorgen voor de juiste actie voor de juiste medewerker
op het juiste moment.

2