Privacyverklaring

Hr-data blijven sterk onderbenut

28 september 2020
Tekst
Jo Cobbaut

Onze bedrijven maken erg weinig gebruik van data, zo blijkt eens te meer. Vooral kmo’s hinken achterop. Nochtans kunnen organisaties zelfs met beperkte middelen veel leren uit hr-data over bijvoorbeeld personeelsverloop, loonkosten, absenteïsme en kwaliteit van leiderschap.

Een en ander blijkt uit onderzoek van KU Leuven in samenwerking met hr-dienstverlener Securex bij privé- en overheidsbedrijven. Ze verwerkten resultaten van 241 ceo’s en hr-verantwoordelijken. Heidi Verlinden, HR Research Expert bij Securex, denkt daarbij aan

  • hr-rapporteringen die de situatie beschrijven waarin een organisatie zich bevindt en met knipperlichten aangeven waar actie nodig is en
  • hr-analytics om de data te analyseren om oorzaken te vinden en voorspellingen te doen voor de toekomst.

Het gebruik van hr-analytics hangt sterk samen met de grootte van de organisatie én met de aanwezigheid van een afzonderlijke personeelsdienst of hr-verantwoordelijke.

In organisaties met meer dan 250 medewerkers zet 90% van de bevraagde organisaties hr-data in om hun bedrijfsprocessen bij te sturen (via rapporteringen of analytics).

Onder kmo’s met een personeelsverantwoordelijke in dienst is dit 78%; van de kmo’s zonder hr-verantwoordelijke slechts 50%.

“Organisaties kunnen met beperkte middelen veel leren uit hr-data. Vergelijking van absenteïsmecijfers met concurrenten, bijvoorbeeld, geeft aan of de afwezigheden abnormaal frequent of langdurig zijn, of het risico op absenteïsme toeneemt en welke de typische risicoprofielen van medewerkers zijn. Dit is broodnodige input voor een gerichte aanpak,” zo illustreert Heidi Verlinden van Securex.

Analytics

Het inzetten van hr-analytics blijft in Belgische privé- en overheidsbedrijven nog steeds beperkt.

  • 45% van de grote organisaties (vanaf 250 werknemers) analyseert oorzaken of gevolgen
  • 9% doet analyses om voorspellingen te maken voor de toekomst (9%);

Bij kmo’s liggen deze cijfers nog lager (27% en 3%). Daar wordt de hr-verantwoordelijke (en zijn data) ook minder betrokken bij het bepalen van de organisatiestrategie dan binnen grote organisaties (85% vs. 97%). Hoe hoger die betrokkenheid, hoe matuurder het gebruik van data. Ook in kmo’s.

Als redenen om hr-data te gebruiken, wijzen de respondenten naar het behalen van organisatiedoelstellingen en een beter beslissingsproces:

“Uit het onderzoek blijkt dat organisaties met hun hr-data aan de slag gaan om subjectiviteit en intuïtie te vermijden in het nemen van beslissingen, om meer effectieve hr-activiteiten te ontwikkelen en om productiviteitstoename en werknemerswelzijn te creëren,” leggen Prof. Dr. Sophie De Winne en student Tim Van Laere van KU Leuven uit.

Gebrek aan statistische kennis

De hr-domeinen waarvoor cijfers en analyses worden gebruikt zijn

  • absenteïsme (94% van de organisaties),
  • opleiding (90%),
  • personeelsplanning, zoals loonkosten (90%).
  • leiderschap (49%),
  • motivatie (56%) en
  • stress (57%).

Kennis, data en IT zijn de grootste barrières om aan hr-analytics te doen. Grote organisaties geven vooral IT-problemen op als drempel; bij kmo’s belemmeren in de eerste plaats het gebrek aan statistische vaardigheden en opleidingen over datamanagement het invoeren van hr-analytics.

Opvallend: uit het onderzoek van KU Leuven en Securex blijkt ook dat geen enkele kmo zonder personeelsverantwoordelijke van plan is om op eigen houtje aan hr-analytics te gaan doen als ze vandaag nog geen data gebruiken.

Maar ook bij kmo’s met personeelsdienst is die intentie zwak (32% overweegt data te gebruiken). De voornaamste verklaring voor de kmo zonder personeelsverantwoordelijke ligt in het feit dat dit niet in de bedrijfscultuur past (58%).

Voor de kmo mét personeelsverantwoordelijke is één van de belangrijkste redenen het gebrek aan steun vanwege het topmanagement (55%).

Kmo’s die wel hr-analytics overwegen, willen daarmee vooral werknemerswelzijn creëren en de impact van hun hr-activiteiten meten.

“Het koppelen van HR-data aan financiële of operationele data kost veel tijd en geld, vooral om datakwaliteit en -beheer op punt te stellen. En dat is een noodzakelijke voorwaarde voor goede hr-analytics. Zo ontstaat vaak de paradoxale situatie waarin het management bewijs wil van het nut van data voor het erin wil investeren, terwijl de hr-afdeling net de data nodig heeft om dit bewijs aan te leveren,” aldus Prof. Dr. Sophie De Winne en student Tim Van Laere (KU Leuven).