‘Corona-aanpak en datagedreven HR-beleid hebben veel gemeen’

6 min

 

‘Corona-aanpak en datagedreven HR-beleid hebben veel gemeen’

Zelfs als kabinet en RIVM goede data zouden hebben, dan nog zouden de corona-modellen last houden van onzekerheden. Bij datagedreven HR is dat niet anders, aldus Irma Doze, data- en analytics-expert.

Je kan de krant niet openslaan of je leest iets over het beheersen van het coronavirus en al bijna net zo vaak is er weer een nieuw model ontwikkeld, dat uitbraken kan voorspellen of de gevolgen van covid-19 voor de economie. Ook de besluitvorming van het kabinet over de maatregelen is gebaseerd op modellen. Maar telkens blijken de aannames voor deze modellen niet te matchen met de werkelijkheid en moet de aanpak weer worden bijgesteld. 

Te hoge inschattingen 

Het kabinet gaat vaak uit van te hoge inschattingen. Bijvoorbeeld de groei van de beschikbare testcapaciteit, het aantal mensen dat zich wil laten testen; de beschikbare controlecapaciteit bij de GGD's, de bereidheid van mensen om de afstandsregels in acht te nemen. Wat leert ons dat over de waarde van modellen en het toepassen van datagedreven besluitvorming? Wat zegt dat over HR-analytics?

Veel, zo niet alles! Allereerst leert ons dit dat elk model gebaseerd is op aannames en onzekerheden en we daarom nooit een perfecte voorspelling kunnen maken. En dat het lastig is om te voorspellen als er geen data beschikbaar is. Want alhoewel we allemaal de in de verzekerings- en beleggingswereld bekende disclaimer ‘In het verleden behaalde resultaten bieden geen garantie voor de toekomst’ kennen, heb je voor voorspellingen veelal wel data uit het verleden nodig. Hoe beter deze input, des te betrouwbaarder de voorspelling. En als er iets ontbreekt in de deze coronacrisis, zeker in het begin, is het wel (goede) historische data.

Perfecte historie

Maar ook als we (goede) data hebben moeten we bij het voorspellen rekening houden met onzekerheid. Alleen bij een perfecte historie kunnen we eenduidig voorspellen. Zodra er enige onregelmatigheid zit in de data uit het verleden vertelt de statistiek ons, terecht, dat we rekening moeten houden met een mate van (on)nauwkeurigheid en (on)betrouwbaarheid.

Sommigen maken de fout om voorspellen te verwarren met determineren. Alsof de voorspelling een feit is waar we zelf of ‘onvoorziene dingen’ geen invloed meer op hebben. Achteraf gezien is het tenslotte allemaal helder en duidelijk. Dan had het gisteren toch ook voorspeld moeten kunnen worden? Maar onvoorziene zaken die niet in het model zitten en juist activiteiten, die we starten naar aanleiding van die voorspelling, kunnen diezelfde voorspellingen niet of anders laten uitkomen. Je ontkomt er dan ook niet aan om modellen af en toe of regelmatig bij te stellen.

Van ‘worst case’ naar ‘best case’

Aan de andere kant geldt dat goed onderbouwde modellen ons wel een kijkje geven in wat er mogelijk op ons afkomt. En die onzekerheid kun je zien als scenario’s: van ‘worst case’ naar ‘best case’. Zo krijg je inzicht in de mogelijke toekomstscenario’s en kun je besluiten welke stappen in het betreffende scenario zinvol zijn.

Dus zo lang je rekening houdt met de zaken die inherent zijn aan voorspellen, kunnen goede modellen je veel voordeel en een zekere houvast bieden wanneer je aan de slag gaat met het beantwoorden van vragen, zoals: ‘hoeveel mensen met digitale skills hebben we na corona nodig?’, ‘hoe hoog wordt het ziekteverzuim als iedereen blijft thuiswerken?’ en ‘wat is het effect op onze cultuur en sfeer van corona?’. Met deze voorspellingen kun je vervolgens een beleid inrichten ten aanzien van thuiswerken of bijvoorbeeld je opleidingsbudget bepalen.

Hoe maak je dan een goed voorspellingsmodel?

Een goed model begint allereerst met een goed idee over hoe de werkelijkheid in elkaar zit: een theorie. Stel, je wilt voorspellen hoeveel mensen er in je organisatie over een jaar verzuimen door thuiswerken. Dan ga je eerst je vraag structureren ‘op papier’. Naar verwachting heeft verzuim (ziek zijn) iets te maken met ziek ‘worden’ (aantal) en ziek ‘blijven’ (duur). Idealiter heb je deze exacte gegevens in huis en kun je met de resultaten van nu (en het recente verleden) een voorspellend model bouwen. Maar veelal is dit iets te optimistisch gedacht.

Gelukkig zijn er ook andere manieren om je verder te helpen. Benchmarken is zo’n methode. Daarmee bedoel ik het zoeken naar ‘voorbeelden’ die vergelijkbaar zijn met je eigen situatie. Zo zie je in deze coronatijd dat landen veel naar elkaar kijken om te zien of de ontwikkeling in het andere land ‘herkenbaar’ is en bruikbaar is voor de eigen voorspellingen. Dit kun je natuurlijk ook doen voor je eigen organisatie met organisaties om je heen, met name uit je eigen branche.

Lastig voorspelbaar 

Daarnaast helpt het vaak om, in plaats van meteen een totaal model te maken voor je gehele organisatie, je model op te splitsen. Je organisatie kent mogelijk heel verschillende soorten werk, zoals in de zorg bijvoorbeeld de medewerkers aan het bed versus de medewerkers op kantoor. De combinatie van die groepen is lastig voorspelbaar maar per groep is voorspellen waarschijnlijk een stuk makkelijker. 

Zo zijn de meeste modellen over de verspreiding van corona gebaseerd op het idee dat er vier groepen mensen zijn: mensen die mogelijk besmet kunnen raken, mensen die besmet zijn maar nog geen symptomen vertonen, mensen die besmet en erg besmettelijk zijn én mensen die immuun zijn voor het virus. Door eerst voor iedere, homogene, groep een voorspelling te maken wordt een totaalmodel eenvoudiger en beter, gewoon door deze voorspellingen vervolgens bij elkaar op te tellen.

Beeldscherm-uren

Vervolgens ga je op zoek naar zaken die een relatie zouden kunnen hebben met ofwel het ziek worden oftewel de duur van het verzuim. Stel dat er een verband is met het aantal beeldscherm-uren, dan kun je wellicht beter eerst die uren voorspellen en daar het aantal nieuwe zieken per dag of per week uit afleiden. Op deze manier stel je de ‘ingrediënten’ van je model vast. 

Zo zijn er rondom corona diverse variabelen vastgesteld die mogelijk invloed hebben op de verspreiding, zoals de afstand tussen mensen, de ventilatie in een ruimte, het aantal feestjes, enzovoort. Een belangrijke tip daarbij is om vooral je oogkleppen en oordoppen af te zetten wanneer je op zoek gaat daar mogelijke data die je kunnen helpen. Zo weten we inmiddels dat ons riool een goede voorspeller is van een corona-uitbraak. En dat is toch niet iets, waar je het eerste aan zou denken!

Raden naar de impact

En tot slot, en zeker niet te vergeten, dienen we erbij stil te staan dat ons beleid zelf, onze interventies invloed hebben op de voorspelling en dus onderdeel moeten worden van het model. En naar de precieze impact dáárvan is het vaak raden, want we weten nog niet hoe succesvol onze acties zullen zijn. 

Voorspellen is dus niet eenvoudig, dat wil niemand beweren. Maar voorspellingen en scenario’s kunnen absoluut wel helpen om consensus te realiseren onder het management, waarmee ze een duidelijke strategie naar de toekomst kunnen creëren.

Irma Doze is data- en analytics-expert bij AnalitiQs en co-auteur van het boek “Data-Driven HR: Creating Value with HR Metrics & HR Analytics”.

Bron: CHRO.

Delen:

Meer nieuws

Collectief van partners leidt Brink de toekomst in

Collectief van partners leidt Brink de toekomst in

woensdag 16 juli

Na de onlangs aangekondigde verkoop van Brink Software treedt de holdingdirectie, bestaande uit Adriaan Visser, Erik Deiman ...

Lees meer

WorkPlace Inside: Bert Bagijn

WorkPlace Inside: Bert Bagijn

woensdag 16 juli

Simpliciteit en rust, dat staat voor Bert Bagijn centraal als het gaat om een gezonde relatie met werk, relaties en zijn ...

Lees meer

Hoe PwC vergaderbeheer optimaliseert met Gfacility

Hoe PwC vergaderbeheer optimaliseert met Gfacility

dinsdag 15 juli

In deze klantcase blikken we samen met Maurice Verwer, Director Facility Management & Business Support bij PwC, terug ...

Lees meer

De nieuwe standaard voor circulaire facilitaire diensten 

De nieuwe standaard voor circulaire facilitaire diensten 

maandag 14 juli

Tijdens de Workplace Xperience 2025 presenteerde PHI Factory de Facility Circularity Index (FCI): de eerste methode die ...

Lees meer

Webinar: Circulaire oplossingen binnen de kantooromgeving

Webinar: Circulaire oplossingen binnen de kantooromgeving

donderdag 10 juli

Op woensdag 17 september organiseren we een inspirerend webinar over circulariteit in de gebouwde omgeving.

Lees meer

De ´vraag naar aanwezigheid´ 

De ´vraag naar aanwezigheid´ 

donderdag 10 juli

In deze blog van Gerda Stelpstra, Head of strategy Consulting bij Envalue, kijken we dieper naar de 'vraag om aanwezigheid'. ...

Lees meer

SWP Talks #67: Hospitality

SWP Talks #67: Hospitality

woensdag 9 juli

Anna Casemier zit als host met Lisette van der Valk, Projectmanager Huisvesting van Young Facility, en Hotelier Willem Reimers, ...

Lees meer

WorkPlace Inside: Stephan Simons

WorkPlace Inside: Stephan Simons

woensdag 9 juli

"Ontspanning, inspiratie en grip houden, ook buiten het ondernemen." Daarmee beschrijft Stephan Simons zijn mentaliteit ...

Lees meer

De kracht van een goed werkplekconcept

De kracht van een goed werkplekconcept

dinsdag 8 juli

Solved moest tijdelijk met het hele kantoor verhuizen, een nieuwe plek geeft ook ruimte voor nieuwe inzichten. Silvia de ...

Lees meer

Niet blindstaren op energie

Niet blindstaren op energie

vrijdag 4 juli

Deelnemers aan het rondetafelgesprek 'de kracht van een integrale aanpak' willen zich niet blindstaren op alleen het onderwerp ...

Lees meer

Haskoning opent nieuw duurzaam kantoor

Haskoning opent nieuw duurzaam kantoor

donderdag 3 juli

Op de TU Delft Campus transformeerde Haskoning de monumentale Mijnbouwfaculteit naar een modern Paris Proof kantoor. Voor ...

Lees meer

Gaat AI ons redden?

Gaat AI ons redden?

donderdag 3 juli

In de BNW Index 2024 werd geconstateerd dat ontwikkelingen rondom de werkomgeving elkaar zó snel opvolgen, dat we ...

Lees meer

Van complexe huisvestingsopgave naar multifunctioneel stadion

Van complexe huisvestingsopgave naar multifunctioneel stadion

woensdag 2 juli

Op 5 juli 2025 opent SC Cambuur officieel de deuren van haar nieuwe thuisbasis: het Kooi Stadion. Deze datum staat bij veel ...

Lees meer

WorkPlace Inside: Esther Roelofs

WorkPlace Inside: Esther Roelofs

woensdag 2 juli

Wat kan de Himalaya ons leren over een goede werkomgeving? Esther Roelofs vertelt over haar connectie met hiken en de werkplek ...

Lees meer

Natalie Hofman nieuwe business unit directeur HEYDAY Interim

Natalie Hofman nieuwe business unit directeur HEYDAY Interim

dinsdag 1 juli

Per 1 juli is Natalie Hofman aangesteld als de nieuwe business unit directeur bij HEYDAY Interim, een zelfstandige business ...

Lees meer

Het belang van certificering en rapportage bij compliance

Het belang van certificering en rapportage bij compliance

dinsdag 1 juli

Op een zonovergoten ochtend in mei vindt de Compliance Round Table plaats in een heel bijzondere locatie: ‘De Kapel’ ...

Lees meer

Vero: nieuwe gratis AI-agent

Vero: nieuwe gratis AI-agent

maandag 30 juni

Alvero ondersteunt workplace professionals met Agentic AI Introductie Vero: een gratis AI-agent die helpt met vragen, ideeën ...

Lees meer

“Modernisering onderwijsvastgoed moet radicaal anders”

“Modernisering onderwijsvastgoed moet radicaal anders”

maandag 30 juni

“De nood tot vernieuwing van onderwijshuisvesting is hoog”, valt te lezen in een opiniestuk van Jan Joost Flim, ...

Lees meer

E-zine 'Smart Buildings'

E-zine 'Smart Buildings'

donderdag 26 juni

De adoptie, transformatie en mogelijkheden van technologie op de werkplek zijn ongekend en ontwikkelen harder dan ooit. ...

Lees meer

Ontdek met Amabel het nieuwe kantoor van Haskoning

Ontdek met Amabel het nieuwe kantoor van Haskoning

donderdag 26 juni

Op woensdag 2 juli 2025 vertelt Amabel Chiarito over het innovatieve werkplekconcept van Haskoning in het nieuwe, duurzame ...

Lees meer

Terug naar boven