Shell (wereldwijde organisatie met ruim 80.000 medewerkers, waarvan meer dan 10.000 in Nederland) is een voorloper inzake business en HR analytics.
Reeds 20 jaar geleden trok het al specialisten in toegepaste wiskunde en statistiek aan. Sommigen daarvan legden zich gaandeweg toe op HR data en de analyse ervan. Het bedrijf bracht van in het begin van zijn 'data analytics based decision making'-aanpak alle HR data onder in één centrale database, die ook centraal wordt ‘gevoed’ en onderhouden.
Kenmerkend voor Shell is dat alle dataprojecten waaraan gewerkt wordt, gericht zijn op predictieve analyses en vertrekken vanuit vraagstukken van de business.
Sinds zes jaar werkt een team van datawetenschappers er met als doel aanbevelingen te formuleren over HR-beleid en -procedures. De focus ligt hierbij op employee performance en de relatie daarvan op business performance.
Zo heeft het analytics team een instrument ontwikkeld om de mate van diversiteit en de impact ervan te meten. Die tool werd zelfs op het Economic World Forum in Davos gepresenteerd. De HR analytics-aanpak zorgde ook voor inzicht in de optimale periode voor job rotation en time to autonomy – de tijd dat een nieuwe medewerker zelfstandig in de organisatie zijn weg kan vinden. Ook op recruitment-vlak zorgden HR analytics voor een grotere doeltreffendheid.
Tijdens deze voor België unieke workshop zal in detail worden ingegaan op bovenstaande vernoemde beleidsaspecten en concrete projecten. Tevens zal het nieuwste HR analytics project van Shell worden toegelicht. Dat situeert zich op het vlak van Machine Learning: algoritmes die gebruikt worden om autonoom, dus zonder begeleiding of speciale software, te leren uit data. Daarbij kunnen ze zich zelfstandig veranderen en verbeteren.
Deze workshop richt zich in de eerste plaats tot wie al een gevorderde tot zelfs grondige kennis heeft van HR data en HR analytics.
Door Laurien Adriaenssen (HR analytics scientist @ Shell)
Taal: Nederlands & Engels
Maximaal 30 deelnemers (voor optimale kennisoverdracht en interactie)