Big Data komt naar HR3 oktober 2016

Agenda

Welkom bij Valid

Big Data, wat is dat?

Big Data komt naar HR

Vragen

Profiel

Opgericht in 1999300+ medewerkersLocal-for-local Consultancy vanuit:– Eindhoven– Maastricht – Utrecht

Grenzeloze Outsourcing & Cloud Services vanuit Eindhoven:– Meertalige Servicedesk– Network Operations Centre

Onze missie

Stay Ahead

“Onze klanten laten excelleren door de inzet van innovatieve ICT

diensten en oplossingen.”

Breed dienstenportfolio

Business ApplicationsBusiness IntelligenceCloudInfrastructuresOutsourcingProject ManagementQuality & Service Management

Tevreden klanten

Big Data, wat is dat?

Martijn aanvullen …

Big Data, een definitie

Volume – Scale of dataVariety – Different forms of dataVelocity – Analysis of streaming dataVeracity – Uncertainty of data

Big Data, en nu?Integratie van databronnen

Prepareren, opslaan en analyseren van de data

Ingest Prepare Store

Analyse

Publish

Automatiseer en presenteer de

resultaten

Automate Actions

Cloud

On-premises

Hybrid

Big data, welke analyses?Be

schr

ijven

d

Ver

klar

end

V

oors

pelle

nd

VerledenHeden

Toekomst

Tijd

Anal

ytisc

he to

epas

sing

Business Intelligence:• Reporting• Dashboards• Alerts• Queries

Business Analytics / Data Science• Optimization• Predictive modelling• Forecasting• Statistical analysis

Big data bij Valid: Moderne Data Platform

Verwerken Opslaan Analyseren Presenteren

Bron: Microsoft

Big data to big value! A few examples

Product recommendationPredictive maintenanceFraud detectionCustomer/employee retention

Big Data komt naar HR

Waarom?

Antwoorden op vraagstukken rond retentie en medewerkers worden vaak gevoed door:– Gevoel van managers, en/of;– Single source data, bv. talent review / MTO / Performance Mng /etc.

Big data combineert vele bronnen en zorgt voor een zelflerend effect:– Niet alleen statistieken maar meer stuurdata;– Gebaseerd op eigen historie bedrijf en omgevingsfactoren;– Objectievere meeting

Samenwerking Big Data & HR*

* Dit geldt voor iedere afdeling

Dataverzameling

Analyse

Businessvragen

Antwoorden / Oplossingen

Flexibele dashboards met verschillende

dwarsdoorsnedes

= gestructureerde & ongestructureerde data

Modellen

Doelstelling: – Verloop terug van 12% naar 10% dmv sterker retentiemanagement

Hoofdvragen: – Hoe lang zal een werknemer nog blijven? (regression model)– Zal een werknemer vanaf moment in dienst meer of minder dan 2

jaar bij Valid werken? (classification model)

– Next step: Hoe lang zal een kandidaat bij Valid blijven als we deze nu aannemen?

Uitkomsten & Leerpunten

Uitkomsten: – Fantastisch interactief dashboard. Rapporteren was niet eerder zo gemakkelijk– Aantal manieren om data te gebruiken:

• Onderbouwing van gevoel managers.• Latent retentierisico signaleren; dit risico is niet duidelijk voor manager en zelfs

soms werknemer zelf. • Ondersteuning toepassing beleid• Trends ontdekken

Leerpunten: – Hoeveelheid data is belangrijk– Soort data is belangrijk, bv. reisuren voor Consultancy business– Manier van presenteren is belangrijk voor senior management– LinkedIn is voor ons té Big Brother en in dit geval niet het juiste medium– Conclusies enkel op data is gevaarlijk. Het is stuurdata, niet de waarheid!– Self-learning model: blijven volgen want verandert continue

Praktijkvoorbeelden (Agis)

Dashboard

Data output

Next step: Output dashboard

Note: de data is niet te herleiden tot individuen maar het is wel real time data, dus graag confidentieel behandelen

Vragen

?