Datagedreven HR: Van intuïtie naar impact

HR-beslissingen nemen op basis van buikgevoel en ervaring – het is jarenlang de norm geweest. Maar de tijden veranderen snel. Steeds meer organisaties ontdekken dat datagedreven HR leidt tot objectievere keuzes, betere resultaten en meetbare impact. Door HR-data systematisch te verzamelen en analyseren, verschuift de focus van 'wat denken we?' naar 'wat weten we?'. Deze omslag vraagt om nieuwe vaardigheden, andere werkwijzen en vooral: lef om vertrouwde patronen los te laten.

Datagedreven werken betekent niet dat het menselijke aspect verdwijnt. Integendeel: door routinematige taken te automatiseren en beslissingen te onderbouwen met feiten, komt er juist meer ruimte voor de warme, persoonlijke kant van HR. De kunst is om data en intuïtie slim te combineren.

De pioniers van HR-analytics

Achter elke succesvolle transitie naar datagedreven werken staan experts die de weg hebben geëffend. Professionals die jarenlang hebben gewerkt aan de verbinding tussen data-inzichten en HR-praktijk, en organisaties hebben geholpen om deze slag te maken.

De expertise van Irma Doze strekt zich uit van marktonderzoek tot business intelligence. Bij TomTom leidde zij tussen 2007 en 2012 de afdeling market, business en customer intelligence. Die brede ervaring maakt haar bij uitstek geschikt om organisaties te helpen verborgen inzichten in HR-data te ontdekken en om te zetten in actie.

Van beschrijvend naar voorspellend

Veel HR-afdelingen zitten nog vast in descriptive analytics: het beschrijven van wat er is gebeurd. Ziekteverzuimcijfers, uitstroompercentages, gevolgde trainingen – allemaal nuttige informatie, maar het vertelt alleen het verhaal van het verleden. De echte kracht van datagedreven HR ligt in predictive en prescriptive analytics: voorspellen wat er gaat gebeuren én voorschrijven welke actie nodig is.

Onderzoek toont aan dat je tot vijf maanden van tevoren kunt voorspellen welke medewerkers een verhoogd uitstroomrisico hebben. Of dat bepaalde mailgedragpatronen een burn-outrisico signaleren. Maar de stap van beschrijvend naar voorspellend wordt nog te weinig gezet. Angst voor het onbekende speelt daarbij een rol, net als gebrek aan kennis over wat er mogelijk is.

People Analytics in de praktijk

Van theorie naar praktijk: dat is waar veel organisaties tegenaan lopen. Hoe begin je? Welke data heb je nodig? En belangrijker nog: welke vragen wil je beantwoorden? Nouhad Gamgami benadrukt in haar werk dat succesvolle people analytics begint bij de juiste vraagstelling, niet bij het blindelings verzamelen van data.

Ethiek en transparantie voorop

Met grote datakracht komt grote verantwoordelijkheid. Stemanalyse om te bepalen of sollicitanten de waarheid vertellen, algoritmes die voorspellen wie gaat vertrekken, sensoren die bewegingen op de werkvloer tracken – technisch kan veel. Maar mag het ook? En wíllen medewerkers dit?

Transparantie en toestemming zijn absolute randvoorwaarden. Medewerkers moeten weten welke data worden verzameld, waarvoor ze worden gebruikt en welke besluiten erop worden gebaseerd. Resultaten rapporten op groepsniveau, nooit herleidbaar naar individuen. En naar de inhoud van e-mailverkeer wordt simpelweg niet gekeken. Deze ethische kaders zijn niet optioneel – ze vormen de basis voor vertrouwen.

De culturele transitie

Misschien wel de grootste uitdaging van datagedreven HR is niet technisch van aard, maar cultureel. Het vraagt om een andere mindset: van 'dit voelt goed' naar 'wat tonen de cijfers?'. Van 'we hebben het altijd zo gedaan' naar 'wat werkt echt?'. En van 'we moeten beslissen' naar 'laten we eerst testen'.

Die omslag maak je niet in één dag. Het begint met kleine experimenten, met het vieren van successen én het normaliseren van mislukkingen. Want ook een data-analyse die aantoont dat je aanname fout was, is waardevolle kennis. Sterker nog: juist dat soort inzichten brengen een organisatie verder.

Van data naar actie

De waarde van datagedreven HR zit niet in mooie dashboards of indrukwekkende analyses. Het zit in de actie die erop volgt. In de sollicitatieprocedure die je aanpast omdat data tonen dat kandidaten afhaken na de derde gespreksronde. In het ontwikkelprogramma dat je bijstelt omdat de impact op prestaties tegenvalt. In de exitgesprekken die je anders inricht omdat je patronen herkent in vertrekmotieven.

Elke data-analyse moet leiden tot een van deze drie uitkomsten: een beslissing nemen, een actie ondernemen, of verder onderzoek doen. Alles daartussenin is verspilde moeite. Dit vraagt om een directe lijn tussen HR-analytics en HR-beleid – geen aparte eilandjes, maar één geïntegreerde aanpak.

De toekomst is nu

Datagedreven HR is geen hype die voorbijgaat, maar een fundamentele verschuiving in hoe we naar mensen en organisaties kijken. De organisaties die nu al deze transitie maken, bouwen een concurrentievoordeel op dat moeilijk in te halen is. Ze trekken beter talent aan, ontwikkelen mensen effectiever, en maken keuzes die daadwerkelijk impact hebben.

De vraag is dus niet óf je datagedreven wordt, maar wanneer je begint. En hoe. Start klein, maak fouten, leer ervan. Zorg voor ethische kaders en neem medewerkers mee in het proces. Combineer data met menselijke wijsheid. En onthoud: de beste voorspeller van toekomstig gedrag is gedrag uit het verleden – maar alleen als je die data ook daadwerkelijk verzamelt, analyseert en gebruikt.

De reis naar datagedreven HR is complex, maar de bestemming is de moeite waard: een HR-functie die niet alleen reageert op problemen, maar ze voorspelt en voorkomt. Die niet alleen kosten beheerst, maar waarde creëert. En die medewerkers niet als nummers ziet, maar juist beter begrijpt als unieke individuen binnen een groter geheel.