U bent hier

Onderneming & Personeel
Datagedreven HR2. Wat is er nodig om datagedreven te werken?2.4 Systemen en techniek

2.4 Systemen en techniek

Dit artikel is eerder verschenen als Themadossier HR Rendement
Publicatiedatum: april 2021

dataopslag

Stel deze vragen om erachter te komen welke tools en infrastructuur u nodig heeft voor dataopslag en -management:

Welke data?

Welke data denkt u te gaan gebruiken en hoeveel? Het maakt nogal verschil of u alleen gebruikmaakt van nauwelijks wijzigende gegevens, zoals de functie van een werknemer, de maandelijkse uitbetaling van het salaris per looncomponent per werknemer of van alle bezoekgegevens van uw vacaturewebsite. In het laatste geval kan de hoeveelheid data ineens flink oplopen.

Hoe vaak?

verversen

Hoe vaak wilt u de data verversen? U kunt maandelijks een foto maken van uw HR-systeem om te tonen hoe de werknemerspopulatie eruitziet. Dan mist u wel alles wat er in die maand gebeurt. U kunt er ook voor kiezen om dagelijks de gegevens te verversen of zelfs iedere wijziging vast te leggen.

Welk volume?

klein volume

Hoeveel volume gaat u creëren met uw data en hoe vaak moet u data verwerken? Gaat het om een klein volume, dan kunt u met een Excelbestand waarschijnlijk makkelijk uit de voeten. Wordt het meer, dan moet u over naar een grotere omgeving, zoals een database. Gaat het om nog meer data of om bijna realtime verwerking, om heel veel verschillende bronnen of om teksten, dan is ook een database mogelijk te klein. Dan moet u overstappen op een zogenoemd ‘data lake’. Dit zijn zaken waar u van tevoren over moet nadenken.

U hoeft niet per se groot te beginnen. Er zijn tegenwoordig allerlei pay-as-you-go-technieken in de cloud, waarbij u op een groot platform heel klein kunt beginnen en gemakkelijk kunt opschalen als uw data of dataverwerkingen bijvoorbeeld ineens verdubbelen.

Toolselectie

gebruiks­vriendelijk

Wie gaan met de tools werken? Data-analisten? Zij zijn vaak redelijk technisch. Ze werken graag met tools die dicht tegen programmeertalen aanzitten, zoals ‘R’ of ‘Python’. Of wilt u een tool met zelfservice, waarmee de eindgebruiker zelf analyses kan maken? Die moet dan veel gebruiksvriendelijker zijn. Denk daar in uw visie vooraf al over na, en kies de tool(s) er op uit.

Autorisatie

data delen

Wie mag de data inzien? Een analyse (laten) doen voor alleen uzelf is best makkelijk. En als u de data of resultaten wilt delen in een PowerPoint met conclusies en aanbevelingen erbij, is er nog steeds niets aan de hand. Maar wat als u data en resultaten wilt delen in een dashboard of een rapport, waarbij mensen zelf nog kunnen filteren, en meer? Dan moet u echt gaan nadenken over autorisatie. Als u tools wilt hebben die dat aankunnen, redt u het niet meer met een Excelbestand.

Budget

Kijk in uw zoektocht naar een tool ook vooral naar wat uw organisatie zelf al in huis heeft. Kijk ook naar het beschikbare budget. U kunt wel van alles willen, maar als u het budget niet heeft, moet u ook dat in uw afwegingen meenemen.

Voordat u een HR-analytics tool koopt

Een HR-afdeling houdt wel van een kant-en-klare tool, en bedrijven springen daar gretig op in. Zo zijn er tools specifiek om HR-data te visualiseren en te analyseren. Maar die systemen zijn dus vaak alleen op HR-data gericht.

Koppelen

visie

Stel dat in uw visie staat dat u HR-data wilt koppelen aan financiële data of klantdata, zodat u verbanden kunt leggen. Bijvoorbeeld tussen medewerkers- en klanttevredenheid, of tussen de omzet en bevlogenheid van uw werknemers. Dan wilt u al die data wel in één systeem hebben. Denk hier in uw visie daarom vooraf al over na. Ziet u HR-analytics als een apart en vertrouwelijk onderdeel of wilt u het juist integreren met andere business-aspecten?