People analytics kan het daadwerkelijke potentieel van uw personeel ontsluiten in een datagestuurde omgeving. Het is een middel om alle menselijke processen, functies, problemen en mogelijkheden op het werk te evalueren om deze systemen naar een hoger niveau te tillen en bedrijfssucces op de lange termijn te behalen. Volgens recent onderzoek van Deloitte zijn het verhogen van de acceptatiegraad van vacatures, het verlagen van HR-assistentietickets en het optimaliseren van beloningen slechts enkele van de manieren waarop people analytics binnenkort de nieuwe valuta van HR worden. Laten we eens kijken waar people analytics om draait in dit artikel, met een overzicht van de functieomschrijving en het salarisbereik van een people analytics-specialist.
Wat is personenanalyse?
People analytics is een datagestuurde en doelgerichte manier om alle menselijke processen, functies, problemen en mogelijkheden op het werk te evalueren om deze systemen naar een hoger niveau te tillen en economisch succes op de lange termijn te behalen.
Een ander woord voor People analytics is talent analytics of HR analytics. In wezen leidt het verwerven en evalueren van people analytics tot betere besluitvorming via het gebruik van statistieken en andere tools voor gegevensinterpretatie.
Slimmere, meer strategische en datagestuurde talentbeslissingen zijn dus dichterbij, en dit geldt voor de hele levenscyclus van de werknemer, van betere wervingsbeslissingen tot effectiever prestatiebeheer tot verbeterde retentie.
People Analytics-proces
People analytics wordt steeds intuïtiever en voorspellender. Om aan die verwachting te voldoen, omvat het proces de volgende stappen:
#1. Verzamel relevante gegevens.
“Welke gegevens zijn relevant voor onze bedrijfsdoelstellingen?” is hier de belangrijkste vraag. Hierdoor kunt u aanzienlijke middelen besparen door u te concentreren op gebieden die direct toezicht vereisen, zoals operationele taken binnen het spectrum van people management en die kunnen leiden tot meetbaar economisch succes.
Het graven van die gegevens kan tijdverspilling zijn als het geen strategische waarde oplevert. Weten waarop u zich moet concentreren, helpt ook bij de toepassing van de juiste technologieën voor statistiek, datamining, machine learning, enquêtebeheer en strategisch personeelsbeheer.
#2. Experimenteer, onderzoek en verrijk
In een drukke en visueel gefragmenteerde markt is het van cruciaal belang om een tool voor people analytics te selecteren door de markt te onderzoeken, met vele mogelijkheden te spelen en te bepalen welke optie het bedrijf het beste zou verbeteren. Datamining, datatransformatie en datavisualisatietechnieken zijn allemaal beschikbaar via een gebruiksvriendelijke selfservice-interface.
Platforms met een breed scala aan functies vereisen vaak veel handmatige manipulatie om kritieke gegevens te verkrijgen, en deze aspecten kunnen alleen worden gevalideerd door middel van rigoureuze tests.
#3. Stel een actieplan op.
Maak een actieplan nadat u weet wat uw einddoel is, welke gegevens relevant zijn en welke oplossingen beschikbaar zijn (op basis van een duidelijke analyse van voor- en nadelen). De toepassing van big data en voorspellende analyses op talentmanagement, leiderschapsontwikkeling en organisatorische capaciteiten helpt vaak bij het verfijnen van het actieplan.
Bovendien zorgt het hebben van een goed gedefinieerd actieplan voor een beter begrip van waarom bepaalde veranderingen plaatsvinden en waar het bedrijf naartoe gaat, wat kan helpen om meer steun van belanghebbenden te genereren.
#4. Vermijd juridische valkuilen.
Het is van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat alle gegevens worden verzameld in overeenstemming met de wet. Laat een juridisch team de gegevensbronprocedures en -protocollen beoordelen voordat u met het analyseproject begint. Daar blijft het niet bij.
Nadat de ruwe gegevens zijn verzameld en verwerkt, moeten de resultaten worden geautoriseerd voordat ze kunnen worden toegepast of gepubliceerd. Met gegevensbeschermings- en privacywetten die voortdurend evolueren in onze digitale wereld, is het van vitaal belang om op de hoogte te blijven van ontwikkelingen en de wettelijke naleving dubbel te controleren.
#5. Ontwikkel slankere systemen.
Ongeacht de complexiteit van het project, de algemene strategie die de procedures moeten volgen, moet eenvoudig en gestroomlijnd zijn. Het fundamentele proces van gegevensanalyse en -interpretatie moet eenvoudig toe te passen, bij te werken en te lezen zijn.
Maak een vereenvoudigde intake en ontwerp (gegevensverzameling en analyseontwerp), gegevensopschoning (verwijderen van irrelevante of onbetrouwbare gegevens), gegevensanalyse (kwantitatieve en kwalitatieve verkenning) en het delen van inzichten (gegevensinterpretatie en -presentatie). Dit kan helpen bij het elimineren van onnodige problemen, zoals verwarring over de stroom van stappen, tijdverspilling of herhaling van subprocessen die ontstaan met niet-gestandaardiseerde processtructuren, terwijl toch aanpassingen mogelijk zijn waar nodig.
Het doel is om de juiste balans te vinden tussen eindige bewegende componenten (mensen en de dynamiek van de omgeving) en flexibele, aanpasbare people analytics-systemen en -procedures. Als je het juiste team hebt met de juiste vaardigheden, is het gemakkelijker om het hele proces te stroomlijnen en kwaliteitscontroles toe te passen.
#6. Maak een datagedreven, meetbaar HR-businessplan.
Een realistische HR-bedrijfsstrategie vermijdt functionele afdelingen en kan talent naadloos afstemmen op de business. Duidelijke KPI's en ROI-doelstellingen uit initiatieven op het gebied van people analytics garanderen dat de impact frequent en transparant wordt gemonitord. Een winnende strategie moet worden ondersteund door data en een effectief actieplan.
#7. Neem contact op met technische assistentie.
Tegenwoordig doordringt technologie elk deel van het leven, met name procedures zoals people analytics, waarbij een grote hoeveelheid analytische gegevens moet worden verwerkt met weinig of geen marge voor fouten. HR IT-technologieën van de toekomst maken real-time data gemakkelijk beschikbaar. En dit is een kans die u niet mag laten liggen, want behendigheid en real-time intelligentie kunnen u vandaag de dag onderscheiden van de concurrenten.
Belangrijke People Analytics-trends
Omdat people analytics sterk afhankelijk is van nieuwe dataminingtechnologieën en data-interpretatiemethodologieën, evolueren trends in people analytics samen. Dit zijn de belangrijkste trends die de analyse van mensen vormgeven en hoe deze interageert met het bedrijf. Sommige trends hebben een dual-loop-effect, wat van invloed is op people analytics en daarmee op alle andere HR-aspecten.
#1. HR verandert wat het is en wat het doet.
People analytics verandert snel de manier waarop HR functioneert, en beïnvloedt hoe werving wordt afgehandeld, hoe prestaties worden gemeten, hoe compensatie wordt gepland of groei wordt uitgezet, en hoe leren en behouden beter kunnen worden beheerd.
Volgens recent onderzoek van Deloitte zijn het verhogen van de acceptatiegraad van vacatures, het verlagen van HR-assistentietickets en het optimaliseren van beloningen slechts enkele van de manieren waarop people analytics binnenkort de nieuwe valuta van HR wordt. Naarmate HR-procedures evolueren om aan de behoeften van het bedrijf te voldoen, verandert people analytics bovendien van een eenmalig project in een real-time, gemakkelijk aanpasbaar instrument waarvan HR enorme voordelen kan halen.
#2. De zakelijke HR-interacties worden getransformeerd.
Met recente ontwikkelingen in het werkecosysteem is ook het contact tussen HR en zakelijke belanghebbenden (zowel intern als extern) veranderd. People analytics moet evolueren om de huidige leiderschapstrends te weerspiegelen. Transparantie is hier een belangrijke trendvorming en cognitief inzicht is cruciaal.
Bedrijven moeten tegenwoordig in staat zijn om ogenschijnlijk niet-verbonden gegevensstromen te begrijpen om betekenis, correlatie en mogelijk zelfs onderlinge afhankelijkheid tussen een of meer aspecten te identificeren om werk beter te kunnen voorspellen en beheren. People analytics heeft het potentieel om praktische aanbevelingen te genereren die kunnen helpen bij strategische planning en uitvoeringsprocedures.
#3. Transformatie van HR-medewerkersrelaties
De werknemers van vandaag hebben verwachtingen op het niveau van de consument. Organisaties gebruiken people analytics om de werknemerservaring te verbeteren. Elke interactie die een kandidaat of medewerker heeft met een bedrijf is een datapunt dat kan worden gebruikt om fascinerende inzichten te verkrijgen. Het doel is om de interactie van HR met medewerkers te verbeteren, zodat HR meer wordt en wordt gezien dan alleen een ondersteunende rol.
#4. Verbetering van de kwaliteit van inzichten
De kwaliteit van de inzichten die dagelijks worden verwacht, is de afgelopen jaren veranderd. People analytics kan aan deze verwachtingen voldoen als twee essentiële factoren prioriteit krijgen: analytische geletterdheid en gegevensbeveiliging.
Om de afhankelijkheid van technische mensen te verminderen en nieuwe standpunten mogelijk te maken, zullen meer werknemers analytisch onderlegd moeten worden. Naarmate people analytics steeds gebruikelijker wordt in ondernemingen, moeten gegevensintegriteit en beveiliging worden verbeterd en onderhouden voor alle luisterkanalen en hartslagcontroles.
Wat is de functieomschrijving van een People Analytics-specialist?
People Analytics-specialisten gebruiken analytische adviesbenaderingen om problemen op te lossen en oplossingen vorm te geven, waarbij ze zowel kwalitatieve als kwantitatieve methodologieën gebruiken om organisatorische problemen aan te pakken, met behulp van een gedisciplineerde, methodische aanpak. Professionals op het gebied van people analytics zijn probleemoplossers die gegevens gebruiken in combinatie met andere vormen van informatie om goede beslissingen te nemen. Ze gebruiken gegevens en bewijzen om de organisatorische besluitvorming over personeelskwesties in de hele organisatie te verbeteren, door hun gegevens te verbinden met grotere organisatorische datasets om invloed uit te oefenen op en bij te dragen aan strategische besluitvorming.
Rollen en verantwoordelijkheden
Als people analytics professional kun je verwachten betrokken te zijn bij de volgende werkzaamheden:
- Het kiezen van en adviseren over te gebruiken databases
- Het identificeren van gegevens en het mogelijke gebruik ervan
- Een adviserende analytische benadering van menselijke kwesties
- Persoonsgegevens gebruiken om bedrijfsproblemen te interpreteren en te onderzoeken
- Datasets van individuen maken en matchen met grotere datasets van organisaties
- Kwantitatieve en kwalitatieve onderzoeksontwerpen gebruiken en inzetten om problemen aan te pakken
- Uitvoeren van data-analyse, van basic tot multivariate
- ervoor te zorgen dat gegevens op een transparante, toegankelijke en bruikbare manier worden gerapporteerd
- Begeleiden van HR business partners over de beste handelwijze.
Soorten rollen in People Analytics
Hier is een lijst met enkele van de functies die u kunt tegenkomen in people analytics:
- Mensen analist
- Senior data-analist mensen
- HRIS-manager
- Manager People Analytics
- Adviseur People Analytics
- Hoofd People Analytics
Wat is het gemiddelde salaris voor People Analytics in de Verenigde Staten?
Vanaf maart 2023 is het gemiddelde jaarlijkse People Analytics-salaris in de Verenigde Staten $ 74,410.
Afhankelijk van het bedrijf en het type baan, kan het salaris van People Analytics per uur, wekelijks of maandelijks worden uitbetaald. De meeste deeltijdbanen worden per uur of per week betaald. Met behulp van de salariscalculator is het gemiddelde inkomen ongeveer $ 36 per uur, $ 1,431 per week of $ 6,201 per maand.
De salarissen van People Analytics variëren gemiddeld van $ 62,370 tot $ 90,680. Het gemiddelde salarisbereik voor een People Analytics-specialist loopt sterk uiteen, wat aangeeft dat er verschillende vooruitzichten zijn op vooruitgang, promoties en salarisverhogingen. Veel factoren zijn van invloed op deze kansen, waaronder talenten, opleiding, certificeringen, geografie en jarenlange ervaring.
Online People Analytics-cursussen
Beginnen met People Analytics is voor veel mensen en bedrijven een grote stap. Veel voorkomende vragen zijn: Waar moet ik beginnen? Welke uitrusting heb ik nodig? Wat zijn enkele veel voorkomende valkuilen die ik moet vermijden? Een cursus People analytics die deze zorgen aanpakt, kan zeer nuttig zijn.
Cursussen omvatten alles van basisstatistieken tot HR-gegevens en -statistieken tot het daadwerkelijk implementeren van analyses. Omdat people analytics zo'n breed vakgebied is met zoveel verschillende ervaringsniveaus, is niet elke cursus voor iedereen even aantrekkelijk. Hier zijn enkele cursussen over mensenanalyse om u op weg te helpen.
#1. Certificaatprogramma People Analytics – AIHR Academy
Deze volledige HR-analytics-certificering leert u hoe u gegevens kunt gebruiken om betere, op feiten gebaseerde beslissingen over mensen te nemen waar zowel uw organisatie als uw collega's baat bij hebben. Je studeert af als People Analytics Specialist, uitgerust met een uitgebreide set vaardigheden op het gebied van HR-gegevensanalyse waarmee je datagestuurde besluitvorming in je hele HR-afdeling kunt stimuleren.
De cursus omvat meer dan 30 videocursussen, meerdere quizzen, opdrachten, interviews met experts uit de industrie en nog veel meer, die allemaal in detail worden beschreven in de syllabus.
Na afronding van de cursus behaal je een certificaat van de AIHR Academy, 's werelds grootste en meest gespecialiseerde instelling op het gebied van online HR analytics opleidingen.
#2. Mensenanalyse - Universiteit van Pennsylvania
Dit is een online cursus over mensenanalyse die wordt aangeboden door de University of Pennsylvania (VS). Drie instructeurs leren je de grondbeginselen van people analytics, zoals prestatiebeoordeling, personeelsbezetting, samenwerking en talentmanagement. Er worden veel praktijkvoorbeelden van HR-analytics gebruikt om elk onderwerp te illustreren.
Verder introduceert de cursus gegevensbeheer, algemeen beschikbare gegevensbronnen binnen bedrijven, verschillende statistische methodologieën voor gegevensanalyse en mogelijke fouten bij het beginnen met personeelsanalyse.
De cursus vereist ongeveer acht uur studietijd en is gratis beschikbaar. Voor een kleine vergoeding heb je toegang tot quizzen en een universitair certificaat van voltooiing. Deze quizzen zijn moeilijk en je moet goed op de videocolleges letten!
#3. R Basisprincipes van programmeren
Deze cursus gaat over R. HR-analyses kunnen worden uitgevoerd in Excel-spreadsheets. Excel heeft daarentegen aanzienlijke beperkingen. R is een open-source programma voor statistiek, visualisatie en gegevensmodellering. De programmeertaal van R is speciaal ontwikkeld voor gegevensmanipulatie en statistische berekeningen. Het biedt statistische methodologieën en visualisatiemogelijkheden voor enorme datasets, die vaak worden gebruikt in HR-analyses.
R gaat verder dan de typische tools die worden gebruikt voor benchmarking en analyse van HR-gegevens, zoals Microsoft Excel, Access en SPSS. R combineert ze allemaal in een computertaal die snel gegevens kan importeren, bewerken en visualiseren. Dit betekent wel dat R enige codering met zich meebrengt, wat de leercurve verhoogt.
R is dus moeilijker te leren dan Excel. R biedt echter grenzeloze rekenmogelijkheden en stelt u in staat veel uitgebreidere analyses uit te voeren dan Excel.
#4. R-programmering - Johns Hopkins University
Een meer geavanceerde R-cursus is beschikbaar aan de Johns Hopkins University. Deze cursus op gemiddeld niveau duurt ongeveer 20 uur.
Drie instructeurs geven de cursus. Het begint met het leren van de grondbeginselen van R voordat u verder gaat met de meer technische onderdelen van programmeren in R. Aan het einde van de cursus zult u in staat zijn om complexere statistische technieken in R uit te voeren, zoals lineaire regressiemodellen.
Met meer dan 400,000 ingeschreven studenten is de cursus enorm populair. Om je in te schrijven voor deze cursus, moet je minimaal basis R-ervaring hebben.
#5. HR-datawetenschap in R – AIHR Academy
Een van de meest revolutionaire technieken die beschikbaar zijn in People Analytics is voorspellende modellering. Het is een zeer gewilde vaardigheid omdat relatief weinig mensen in HR de capaciteit hebben om voorspellende modellen te maken.
De cursus HR Data Science in R helpt je deze vaardigheden te leren. Je leert hoe je R kunt gebruiken om HR-problemen aan te pakken en voorspellende HR-analyses te maken voor de betrokkenheid en het verloop van medewerkers. Er is geen voorafgaande R- of programmeerexpertise vereist: we beginnen met de basis.
De cursus behandelt gegevensbeheer in R, gegevensverkenning en -visualisatie in R, en drie dynamische casestudy's op verschillende gebieden van gegevensanalyse.
Wat is een voorbeeld van People Analytics?
Credit Suiss, een in Zwitserland gevestigde bank, is een voorbeeld van people analytics. Gedurende een lange periode heeft Credit Suiss informatie verzameld over datapunten zoals wie de organisatie heeft verlaten, waarom en na hoe lang.
Wat zijn de 7 pijlers van People Analytics?
De 7 pijlers van People Analytics zijn als volgt:
- Organisatiecultuur
- talent management
- Leadership
- Personeelsplanning
- Leren en ontwikkeling
- Performance Management
- Betrokkenheid van medewerkers
Wat zijn de vier niveaus van People Analytics?
People analytics is ingedeeld in vier niveaus: beschrijvend, diagnostisch, voorspellend en prescriptief.
Wat zijn de doelstellingen van People Analytics?
People analytics kan helpen bij het bepalen van de effectiviteit van people practices, initiatieven en procedures.
Hoe wordt People Analytics gebruikt in HR?
HR-afdelingen kunnen people analytics gebruiken om inzicht te krijgen in bijvoorbeeld problemen met de talentpijplijn, de effectiviteit van retentie-inspanningen te beoordelen, de prestaties van werknemers en de productiviteit van het personeel te begrijpen en te bepalen welke welzijns- en leerprogramma's effectief zijn.
Waarom is People Analytics belangrijk?
Het gebruik van hulpmiddelen voor personeelsanalyse helpt bedrijven bij het bepalen wat er van een nieuwe rekruut wordt verlangd op basis van eerdere sollicitaties, de behoeften van het bedrijf en hun succes. People Analytics helpt bedrijven nieuwe medewerkers te begrijpen op basis van historische gegevens.
Samenvatten
People Analytics is een middel om alle menselijke processen, functies, problemen en mogelijkheden op het werk te evalueren om deze systemen naar een hoger niveau te tillen en bedrijfssucces op de lange termijn te behalen. U kunt dieper ingaan op de gedragsaspecten van werk, de oorzaak-gevolgkoppeling begrijpen tussen verschillende menselijke en niet-menselijke componenten van werk, en slimmere beslissingen nemen met de nieuwste technologieën voor personeelsanalyse en personeelsanalyse.
Gerelateerde artikelen
- PRODUCTANALYTICS: Gedetailleerde gids met de 5 beste tools
- DATA-GEDREVEN BESLUITVORMING: Gedetailleerde gids voor bedrijven
- WEB ANALYTICS: Betekenis, Types & Tools
- TOP 20+ DATA-ANALYSE-SOFTWARE in 2023
Referenties
