Hoe Big Data organisaties van binnenuit verandert

Door Sten Nouwens - 8 april 2015

Voor het eerst in een aantal jaar zien we trendmatige salarisverhogingen. Helaas, zo waarschuwen analisten, de productiviteit van werknemers blijft nog achter. Dat weten we omdat we met slimme HR-analyticstools haarscherp inzage krijgen in werknemerprestaties

 

Ook de redenen voor verslechterde of verbeterde output van werknemers zijn hierdoor inmiddels goed te achterhalen.

Mensen die minder hard werken zijn in de regel niet al te mededeelzaam over hun beweegredenen. Toch kunnen de nieuwste tools wel degelijk geïnformeerde prognoses maken over productiviteit. Dat is het mooie van cijfers: als je weet hoe je ze moet gebruiken, wordt alles inzichtelijk.

 

Kostenbeheersing door Big Data

Big Data en HR-analytics worden beschouwd als de belangrijkste HR-trends van dit jaar. Bedrijven willen track records van relevante werknemergegevens opzetten en de reden daarvoor is simpel: kostenbeheersing. Loonkosten maken gemiddeld 60 tot 70 procent van de totale bedrijfskosten uit. Wie begrijpt hoe deze zich precies verhouden tot de productiviteit kan veel betere beleidsbeslissingen maken.

Marketing teams - meestal al veel langer bezig met Big Data - hebben in sommige gevallen groot succes dankzij vernuftige tactieken. Informatie op grond van verzamelde data over klantengedrag is vaak heel verrassend. Soms worden geldende overtuigingen over klanten op grond van de cijfers geheel ontkracht.

 

Beloon de mensen die er écht toe doen

Binnen HR zouden door Big Data gedreven beslissingen ingrijpende gevolgen kunnen hebben voor organisaties. Stel je voor dat in de toekomst een zeer uitgebreide analyse van een zeer hoog opgehoopte databerg tot de conclusie leidt, dat er afgestapt moet worden van hiërarchisch investeren in talent. Dan zouden de meeste bedrijven een compleet ander beloningsmodel krijgen. Dat is een idee afkomstig van een van de pioniers op het gebied van Werknemer Analytics, professor Mark Huselid van de Northeastern University D'Amore-McKim School of Business.

Organisaties, stelt Huselid, moeten de mensen die er echt toe doen beter belonen en managen, onafhankelijk van hun positie in het bedrijf. Een verticale benadering dus. De uitkomsten van dat proces zou je dan moeten meten en managen op een manier die evenredig is aan hoe er nu hiërarchisch geïnvesteerd wordt in talent.

 

Data over gevoelens

Eén van de meest waardevolle aspecten van Big Data is de mogelijkheid om prognoses te maken die meer dan intelligent zijn. Het kan bedrijven helpen uit te vogelen hoe een betere kostenbeheersing te krijgen met minder onzekerheid over de toekomst. Kanttekening daarbij is wel dat de data al moet bestaan en dat deze voor dit doel geanalyseerd kan worden.

Behalve dat er aan zeer intensieve praktische vereisten tegemoet gekomen dient te worden, zijn er ook immateriële beperkingen die aandacht nodig hebben - denk aan de werknemers die hun motivatie voor het weggaan bij een bedrijf niet meedelen uit angst voor een slechte naam. Je kunt gewoon bijna geen ‘data points' verzamelen die inzage geven in gevoelens van mensen, zegt Anand Srinivasan, in een bijdrage aan Smart Data Collective

Hij verwacht dat het probleem verholpen zal worden in de toekomst, maar dat menselijke medewerkers tegen die tijd misschien ingeruild zullen zijn voor robots. Voor HR-managers is Big Data nu vaak al interessant omdat het onderwerpen bespreekbaar kan maken, die voorheen moeilijk in te schatten waren. Het geeft HR ook meer gewicht.

Wie op basis van analytics scenario's helder kan maken vindt immers al snel een luisterend oor bij het topmanagement. "Vanaf het ogenblik dat je trends, evoluties en zelfs vermoedens kan staven met cijfers, heeft de directie daar oren naar. Begrijpelijk, want als het om belangrijke beslissingen gaat, moet je die kunnen onderbouwen," zegt een man als Luk Smeyers, de oprichter van Inostix, een predictive workforce analytics bedrijf dat ABN Amro, ING, Axa, AEG en Rabobank tot zijn klanten rekent.

 

Voorspel de toekomst

Voorspellende modellen zijn de heilige graal van analytics. Een knap staaltje data-analyse is afkomstig van een bank. De organisatie ontdekte een verband tussen de prestaties van bankmedewerkers en het gevoel dat klanten overhielden aan hun interacties met de organisatie. De data gaf aan dat bankmedewerkers die drie jaar in dienst waren bij de bank, het meest optimaal presteerden in termen van klanttevredenheid.

"Zoiets is zeer gevaarlijk materiaal als het slecht gebruikt wordt," zegt Smeyers. "De goede manier om daarmee aan de slag te gaan, is je afvragen hoe je de piekperiode die na drie jaar [..] optreedt, kan bespoedigen en waarom het sentiment van de klant daalt bij werknemers met meer dan dertig jaar ervaring."

Maar je kunt op je klompen aanvoelen dat het HR-beleid van de toekomst weleens heel anders kan worden, als data voor dergelijke verrassingen gaat zorgen.

 

Begin bij de HR-pijlers

Welke HR-data is nu precies belangrijk om in je analyses te betrekken? Die keuze heeft veel raakvlakken met Total Cost of Ownership en met de formele kostenanalyses van de vijf pijlers van human capital management (payroll, employee benefits- administratie, talentmanagement, human resources administratie en time en labourmanagement. Dat is ook waar het allemaal zou kunnen beginnen.

Voor het zo ver is, moeten de meeste organisaties nog veel werk verzetten. Uit onderzoek van ADP, het Report Total Cost of Ownership (2014) is gebleken dat slechts één op de drie bedrijven één van de vijf pijlers heeft onderworpen aan een kostenanalyse.

Harvard Business Review adviseert HR-managers om de goedkeuring van hun bedrijfsleiding te verkrijgen om in Big Data-systemen te investeren én tegelijkertijd een cultuur te creëren waarin wetenschappelijke methoden worden gebruikt om de verkregen data uit te kammen en beslissingen te nemen op basis van deze gegevens. Dat is volgens een studie van het blad van strategisch belang voor HR-managers die innovatie en kennisverrijking nastreven.