XXX
Datagedreven naar de tachtig
Studentnummer Datagedreven naar de tachtig
24-02-2020 NCOI opleidingsgroep
Master Human Resources Management Masterclass HR-analytics
,Voorwoord
Voor u ligt een examencase ter afronding van de Masterclass HR-analytics. Deze masterclass is de eer-
ste binnen de Master HRM, die ik sinds december 2019 bij het NCOI volg. Ter voorbereiding hierop heb
ik, eveneens bij het NCOI, de 1-jarige opleiding Strategisch HRM gevolgd.
Allereerst stel ik mezelf graag aan u voor. Mijn naam is XXX XXX, ik ben 33 jaar en samen met mijn vrien-
din woonachtig in XXX. Sinds april 2016 werk ik bij XXX, een detacheringsbureau uit XXX. Wij zijn een
organisatie met een eigen identiteit, waarmee we ons graag onderscheiden van andere partijen in de
branche. Ik herken mezelf met name in de kernwaarde ‘betrokken’. Het was een van de redenen voor mij
om een kleine vier jaar terug te kiezen voor XXX.
Veel van mijn collega’s zijn ambitieuze mensen. Gedreven om het beste uit zichzelf en elkaar te halen. Dit
maakt dat ik sinds mijn start bij XXX harder dan ooit met mijn eigen ontwikkeling aan de slag ben gegaan.
Vandaar mijn keuze om na de eerdergenoemde jaaropleiding, verder te gaan met deze master. Ik wil blij-
ven leren, ontwikkelen en groeien. Als persoon, maar ook professioneel.
Mijn rol bij XXX is die van accountmanager. Dit betekent dat ik onder meer verantwoordelijk ben voor de
begeleiding van professionals in opdrachten en gedurende hun loopbaan. Deze professionals zijn ons vi-
sitekaartje en het ‘product’ dat we aanbieden. Behoud van deze groep, de zogenaamde ‘achterdeur’
dichthouden, is daarom belangrijk. Aan de voorkant groeit XXX, maar het is zaak die mensen ook te be-
houden. In de praktijk blijkt dat echter niet altijd even eenvoudig. Het bleek een mooie invalshoek voor
deze examencase.
Centraal in deze examencase staat een literatuurstudie van Hila Chalutz Ben-Gal uit 2019. Haar artikel
was een van de twee die het NCOI beschikbaar stelde ter afronding van deze masterclass. Reden voor
mij om voor dit artikel te kiezen, was het feit dat de publicatie van Ben-Gal de meest recente van de twee
was. Bovendien wordt het artikel van Rasmussen en Ulrich, de andere optie, door Ben-Gal gebruikt in
haar studie. Dit artikel leek me daarom de meest interessante. Overigens heb ik ook het artikel van Ras-
mussen en Ulrich, evenals diverse andere wetenschappelijke publicaties over HR-analytics, gelezen en
toegepast in deze case.
De examencase is opgebouwd aan de hand van zeven open vragen die het NCOI in dit kader aan de stu-
denten heeft voorgelegd. Waar mogelijk neem ik u mee in de wereld van de detachering en de
uitdagingen die daarbij komen kijken, specifiek voor wat betreft het behoud van gedetacheerde medewer-
kers. Hierover is nog relatief weinig bekend, wat mede maakt dat in de praktijk van XXX in deze context
vooral op basis van onderbuikgevoel wordt geacteerd.
Ter afsluiting een woord van dank aan een aantal personen die hebben bijgedragen aan het tot stand ko-
men van deze examencase. Allereerst mijn docent deze periode: Alexandra van ’t Geloof-Witte. Deze
eerste masterclass betekende ook mijn eerste ervaring met de variant E-learning. Dankzij Alexandra kijk
ik daarop positief terug. Hoewel dit gevoel nog gestaafd moet worden met de beoordeling van deze exa-
mencase, is de samenwerking met haar in ieder geval van waarde geweest. Ze gaf snel feedback op de
door mij ingeleverde opdrachten, bood waar mogelijk verdieping en was ook nog eens enthousiast in haar
begeleiding. Ik kan niet anders dan hopen dat een volgende masterclass mij aan net zo’n vakbekwame
docent koppelt.
Ten slotte bedank ik ook graag mijn vriendin. Zij heeft niet alleen deze examencase gelezen en mij hier-
over kritisch bevraagd, maar biedt mij bovendien de mogelijkheid naast mijn 40-urige werkweek diverse
uren vrij te maken voor het volgen van deze opleiding. Dit stond ze ook bij mijn voorgaande studie zonder
klagen toe en daarvoor ben ik haar erg dankbaar.
Ik hoop dat u mijn inspanningen kunt waarderen en wens u veel leesplezier toe.
XXX XXX
XXX, 24 februari 2020
2
, Samenvatting
Centraal in deze examencase staat een literatuurstudie van Hila Chalutz Ben-Gal uit 2019. Zij doet hierin
onderzoek naar het rendement van HR-analytics aan de hand van wetenschappelijke studies over dit on-
derwerp. Waar mogelijk wordt in deze examencase de theorie gekoppeld aan de praktijk bij XXX, een
detacheringsbureau uit XXX dat sinds 2011 actief is op de flexmarkt. Namens de organisatie zijn op dit
moment 65 professionals in loondienst gedetacheerd bij opdrachtgevers in de bedrijfstakken insurance en
banking. Zij worden gezien als het kapitaal van de organisatie.
XXX heeft zichzelf ten doel gesteld de groep loondienstprofessionals in 2020 te laten groeien naar tachtig.
Belangrijke voorwaarde om deze doelstelling te behalen, is het reduceren van ongewenste uitstroom. De
centrale businessvraag in deze case is derhalve: Hoe kan XXX de ongewenste uitstroom onder gedeta-
cheerde medewerkers terugbrengen? De in deze case onderzochte, op rendement gebaseerde,
benadering van HR-analytics is een goede invalshoek voor implementatie bij XXX.
HR-analytics gaat over het verwerven, analyseren en rapporteren van data op het gebied van menselijk
functioneren. Dit heeft als doel het heden te beschrijven en te verklaren, om vervolgens de gewenste toe-
komst te kunnen realiseren. Menselijk kapitaal is een cruciaal onderdeel van iedere organisatie. De inzet
van HR-analytics kan leiden tot een beter begrip van deze medewerkers, betere besluitvorming en effici-
entere processen. Als gevolg hiervan zal de organisatie als geheel beter presteren.
De vier kritische componenten van een datasysteem zijn bepalend voor het rendement van HR-analytics:
logica, analytics, metingen en processen. Verwacht rendement is belangrijk om draagvlak te creëren bin-
nen de organisatie. Ook de strategische bijdrage van HR-analytics aan de organisatie zichtbaar maken is
essentieel.
HR-analytics kan gelden als basis voor datagedreven besluitvorming en is in te zetten wanneer sprake is
van een relevant organisatieprobleem waaruit HR-vragen zijn af te leiden. Door de huidige situatie te ana-
lyseren, de gewenste situatie in kaart te brengen en te onderzoeken welke obstakels zich daartussen
bevinden, kan hiertoe de businessvraag worden vastgesteld.
Het volwassenheidsniveau van een organisatie houdt verband met het rendement van HR-analytics. XXX
bevindt zich in de basisfase van volwassenheid. Het rendement van HR-analytics is dan ook laag. Om dit
te verbeteren moet de organisatie datagedreven werken onderdeel maken van de HR-strategie en HR-
medewerkers gericht trainen in hun analysevaardigheden.
Een combinatie van gegevens uit diverse bronnen, leidt tot de beste resultaten bij HR-analytics. Om ver-
zamelde data in te zetten voor het beantwoorden van de businessvraag, moet deze allereerst
geprepareerd worden. Data-analyse is op te delen in beschrijvende, verklarende of voorspellende metho-
den. Voor organisaties zijn voorspellende analyses het meest waardevol, omdat het verwachte rendement
hiervan het hoogst is. De HR-thema’s recruitment en personeelsplanning lenen zich hier het best voor.
Bij XXX is sprake van reguliere dataverzameling, waarbij men wel meet maar niet weet. Uitdaging is het
waarom van gebeurtenissen te verklaren met data. De organisatie doet er daarbij goed aan een grotere
diversiteit aan gegevensbronnen te realiseren en deze op een beveiligde, beperkt toegankelijke omgeving
op te slaan.
Het is zaak bevindingen actie- en doelgericht te delen. Datavisualisatie is daarbij belangrijk, omdat dit de
urgentie kenbaar maakt door de link met strategische doelstellingen te leggen. Bijvoorbeeld middels een
componentvergelijking. Om aanbevelingen en resultaten vervolgens te monitoren, kunnen relevante kri-
tieke-prestatie-indicatoren worden gemeten.
HR moet zich in een continu veranderende wereld bewust zijn van zijn positie ten opzichte van medewer-
kers en de toegevoegde waarde die analytics voor de organisatie kan hebben. Kritisch zijn en doordringen
tot de kern van organisatievraagstukken, is daarbij onontbeerlijk voor het succes van HR-analytics. HR-
analytics moet niet worden ingezet als controlemiddel, maar ertoe dienen medewerkers beter te laten
presteren.
Ook veranderingen op het gebied van privacy en wetgeving zijn van invloed op HR-analytics. Zo biedt de
AVG richtlijnen waaraan iedere organisatie zich moet houden. XXX heeft dit op een goede manier inge-
richt, maar moet voor kwalitatieve analyses haar privacyverklaring nog gereed maken. Het is vanuit
ethisch oogpunt goed om medewerkers te informeren over het gebruik en de toepassing van HR-analy-
tics. Ook gelden in deze specifieke richtlijnen vanuit de AVG, op het gebied van bijvoorbeeld profilering.
XXX doet er hierbij goed aan transparant te zijn en heldere afspraken te maken.
3
