Het volgende stadium is een HR-dashboard met ken- en stuurgetallen. Dit valt (net als stadium 1) feitelijk gezien nog niet onder de term HR-analytics, maar onder HR-metrics: hier ligt de focus nog op het verzamelen en rapporteren van statische data.

Het HR-dashboard hebben wij in Microsoft PowerBI gemaakt op basis van de informatie uit HR & salaris online. Veel van onze klanten gebruiken dit dashboard. 

Ken- en stuurgetallen vertellen hoe het nu met de organisatie gaat. Waar staat de organisatie:

• ten opzichte van vorig jaar;
• ten opzichte van de gestelde doelen van dit jaar;
• of misschien wel ten opzichte van andere vergelijkbare bedrijven?

Onze hersenen vinden het moeilijk om grote hoeveelheden data tegelijkertijd te verwerken. Door data te visualiseren via een dashboard, nemen onze hersenen dit beter en sneller op.

De simpele manier om inzicht te krijgen in je data, maakt het makkelijker de gegevens te interpreteren. Belangrijke onderwerpen hierin kunnen zijn:

• in-, door- en uitstroom
• loonkosten
• verzuim

Door deze onderwerpen af te zetten tegen ken- en stuurgetallen, maak je ze meetbaar en kan je zien of je actie moet ondernemen. Net als het dashboard in een auto. 

Meerwaarde t.o.v. uw huidige dashboard

Nu hoor ik je misschien denken: "Mijn HR en salarisadministratiepakket biedt toch ook een klein dashboard aan. Wat is dan de meerwaarde van een apart HR-dashboard?" 

Een HR-dashboard kan op maat gemaakt worden, gebaseerd op jouw wensen en talrijke filteropties. Dát is de grote meerwaarde.

Een mooi voorbeeld om met data tot een strategische personeelsplanning te komen.

Een organisatie wil het personeelsbestand op een toekomstbestendige manier samenstellen. Om tot een totaalbeeld te komen welk personeel al aanwezig is en wie er moet worden opgeleid (of aangetrokken), vult de organisatie de algemene informatie uit het HR- en salarisadministratiepakket aan met:  

• het functioneren van medewerkers;
• de competenties en vaardigheden van medewerkers.

Op deze manier heeft de organisatie de juiste personen op de juiste plek in de organisatie. En dat alles door het inzicht met data! 

In het laatste stadium gebeuren er heel mooie dingen. Hier kunnen we namelijk voorspellingen doen. Wanneer bepaalde gebeurtenissen namelijk frequent voorkomen, zetten we statistieken in om patronen te ontdekken en om zo voorspellingen te doen.

Op basis van de gebeurtenissen in het verleden, kan er bijvoorbeeld eerder een inschatting gemaakt worden over personeel dat de organisatie gaat verlaten. Voor dit soort voorspellingen moet je wel een grote hoeveelheid aan data hebben. Dit is dan ook vaak alleen geschikt voor relatief grotere ondernemingen.