vergrootglas
Op zoek naar een baan?
Actueel en relevant

Mensen zijn geen nummers, of toch wel?

Je kunt mensen niet in nummers vatten. Dit cliché gebruiken ondernemingen in hun uitingen om de persoonlijke aandacht voor hun klanten en medewerkers extra te onderstrepen. Iedere persoon heeft een unieke combinatie van kenmerken, vaardigheden en kwaliteiten die zich niet in getallen laat vangen!

Dat neemt niet weg dat je met data een heel eind kunt komen. Nu steeds meer data op structurele wijze wordt verzameld en Data Science intelligente toepassingen ontwikkelt, kunnen we kenmerken en kwaliteiten van mensen steeds beter herkennen. De mens is geen nummer, maar door de nummers kun je wel zien wie de mens is.

Waarom je dat zou willen doen? Om een eerlijker personeelsbeleid te voeren bijvoorbeeld. Je kunt het dan bijvoorbeeld loslaten op de actuele vraag: betalen we mannen en vrouwen in vergelijkbare functies gelijkwaardig? Econometristen weten wel raad met die vraag, tot ze aanlopen tegen het personeelsinformatiesysteem met vervuilde brondata en met een wildgroei aan inconsistent gebruikte functietitels.

Om te bepalen wat nou echt een ‘vergelijkbare functie’ is, moet je kijken naar een combinatie van de salarisschaal, business line waar iemand werkt, span of control, aan wie iemand (indirect) rapporteert, etc. Clustering technieken, een basis tool voor Data Science, biedt hiervoor een uitkomst.

Data Science kan ook helpen om de beoordeling van medewerkers te objectiveren. De beoordeling van persoonlijke kwaliteiten is bij uitstek subjectief. De ene manager hanteert een 6 als norm en de ander een 7. Culturele verschillen spelen ook mee: waar in Japan nauwelijks wordt gedifferentieerd, ben je in de Verenigde Staten een loser of rockstar.

Met de Vrije Universiteit hebben we onderzocht hoe we met behulp van Data Science een statistische correctie kunnen toepassen die leidt tot een eerlijke score. Dat kan en blijkt ook hoognodig: in een van de datasets zagen we dat in de Verenigde Staten de kans op een uitstekende beoordeling ruim 4x hoger is dan in het Verenigd Koninkrijk. Dit hadden we nooit opgemerkt als we mensen niet met behulp van nummers hadden gezien.

Kun je met behulp van Data Science ook voorspellen wanneer mensen hun baan gaan opzeggen? Dat kan belangrijk zijn voor de personeelsplanning of talent retentie strategieën. Als een onderneming dat goed doet, behaalt zij een competitief voordeel. Voorspellen is tot op zeker hoogte mogelijk, zo blijkt uit het onderzoek van een collega (Sjoerd), die gisteren is afgestudeerd bij de patroonherkenningsvakgroep van de TU Delft.

Hij gebruikte daarvoor classificatiemodellen die hij trainde met basisgegevens uit personeelsinformatiesystemen, zoals leeftijd, salaris, geslacht, functie, salarisschaal, datum in dienst, etc. Als je deze gegevens over tijd hebt, kan je uitrekenen wanneer de laatste salarisverhoging was en hoe hoog die was ten opzichte van je team of peer group, etc. Zijn conclusie is dat je voor een kleine groep met grote precisie kunt ‘berekenen’ wanneer ze opzeggen aan de hand van patronen die we zien. Een onderneming die dat tijdig ziet, kan uiteraard proberen te voorkomen dat de voorspelling uitkomt, door deze mensen een nieuwe uitdaging te geven, een training te laten volgen of gewoon een goed gesprek te voeren.

Het analyseren van organisaties en hun medewerkers en scenario’s naar de toekomst toe voorspellen op grond van harde data, is een kerncompetentie dat dicht tegen het actuariaat aanligt. Het gereedschap van de Data Science is dan ook een kolfje naar de hand van de actuaris van de toekomst.

Deze blog is geschreven op persoonlijke titel.

Bron: Blog Actuarieel Genootschap - door Dirk Jonker - 06 september 2017
Contactgegevens

CareerGuide

Argonweg 14
1362 AA Almere

Postbus 60184
1320 AE Almere

Tel: 036 - 7440 136

KvK 32090652
ING Bank NL91INGB065.42.67.456
BTW NL.8106.57.041.B01

Wie we zijn

HRinfinance.nl is onderdeel van het platform van CareerGuide, 25 vacaturebanken voor specialisten!
Onze vacaturebanken (geen bemiddeling) bieden professionals relevante vacatures binnen hun expertise.

Ook een vacature plaatsen? Neem contact met ons op:


Nienke Smit   Pieter Lammers
Nienke Smit
n.smit@careerguide.nl
06-41454957
  Pieter Lammers
p.lammers@careerguide.nl
06-41454956
Linkedin    Twitter   Linkedin    Twitter