HR Analytics: What’s in a name?

Geplaatst in Algemeen


  • Lid
    robert kool op #53551

    Wellicht verstandig om het eerst eens te worden over wat hieronder wordt verstaan?

    Is dit nu veredelde HR Metrics met een dashboard sausje of zijn we bereid een stap verder te gaan? Denk hierbij eens aan het ontsluiten van diverse relevante databronnen, zowel op HR-vlak als op het terrein van managementinfo. Breng deze 2 datasets eens in relatie tot elkaar en probeer met de inzet van geavanceerde statistische technieken en data mining algoritmen relevante patronen in de data te herkennen. Op deze wijze proberen we waarde uit data te halen. Lijkt me toch wezenlijk wat anders dan data plat te slaan en deze geheel subjectief in te richten en dit vervolgens te visualiseren. Hetgeen je visualiseert is afhankelijk van de doelstelling, oftewel een hoog self fulfilling prophecy gehalte. Leuk om de werkelijkheid te zien echter dit zegt toch niets over de (voorspelbare) toekomst? Lijkt me zaak vooral snel ook andere tools in te zetten.


    Lid
    Ludo de Bie op #53553

    HR analytics is inderdaad een breed begrip, maar impliciet ga ik er vanuit dat er altijd sprake moet zijn van een doel. Want zonder doel kun je niet eens analyseren. Dan kom je niet verder dan vergelijken van data in tijd en dat levert geen toegevoegde waarde en is daarmee een vorm van bezigheidstherapie. In een analyse zit per definitie een bril waarmee je kijkt naar de data. Zonder bril (doel) geen analyse dus. Ik refereer hierbij ook naar het onderscheid tussen data en informatie. Data (gegevens) worden pas informatie als de gegevens een betekenis of nieuwswaarde hebben voor de ontvanger. En waarom specifiek HR? Ik zou er voor pleiten om HR te verwijderen en dit onder te brengen onder informatiemanagement of management control binnen organisaties. Want dan wordt er pas tot integratie van HR-processen en organisatieprocessen gekomen en kan HR haar toegevoegde waarde gaan bewijzen.

    Luk Smeyers
    Lid
    Luk Smeyers op #53555

    Er zijn 2 analytics-vormen: beschrijvende (descriptive) en voorspellende (predictive). Beschrijvende analyses (BA) zijn historische overzichten in de vorm van lijstjes, tabellen of rapporten. Als je over analytics leest, dan gaat het meestal hierover. Met voorspellende analyses (VA) daarentegen ga je aan de hand van mathematische modellen zo goed mogelijk voorspellen (of risico's verkleinen) <span style=”text-decoration:underline”>wat</span> er zou kunnen gebeuren (meestal geassocieerd met kans- of risicoberekening) en <span style=”text-decoration:underline”>waarom</span> het zou kunnen gebeuren. Bij VA gaat het niet enkel over HR data maar ga je deze koppelen aan business data. En dat allemaal met 1 groot doel: inzicht verkrijgen in de menselijke drivers van business performance! Voor HR hebben VA's een enorm potentieel. Alle andere vakgebieden zoals financieel risicomanagement, fraudebestrijding, logistiek en marketing hebben de kracht van VA al lang ontdekt. Het nemen van geïnformeerde HR-beslissingen kan gewoon niet voldoende worden verkregen met behulp van beschrijvende rapportages. Maar, ze hebben beiden een belangrijke rol en leven symbiotisch naast elkaar. Mijn ervaring: organisaties die BA goed op orde hebben en een data-strategie hebben ontwikkeld, hebben het makkelijker om naar VA te evolueren. Hou het in de gaten, VA gaat in de komende 2 jaar bij HR een enorme sprong maken! Meer toelichting: http://www.inostix.com/blog/4-adviezen-voor-een-beter-inzicht-in-hr-analytics/

     
    <div style=”clear:both”></div>

3 berichten aan het bekijken - 1 tot 3 (van in totaal 3)

Je moet ingelogd zijn om een reactie op dit onderwerp te kunnen geven.

Share on FacebookTweet about this on TwitterShare on LinkedInEmail this to someone