Soms vind ik het vervelend om behept te zijn met het lezen van het nieuws en blogs over ontwikkelingen op gebied van reruitment. Toevallig of niet las ik de laatste weken een aantal artikelen over de combinatie van recruitment en Big Data. Normaal zou dat vrolijk moeten stemmen, twee onderwerpen waar ik graag over lees. Echter nu irriteerde het mij. De gemakkelijkheid waarmee in de blogs aangenomen wordt dat het gebruik van big data in recruitment belangrijk is. Voor wie er toch wat blogs over wil lezen, google maar op Big Data en recruitment.
Big Data, het gebruik van veel verschillende en diverse databronnen, die door deze snel te ontsluiten, te combineren en statistisch te analyseren, zouden moeten leiden tot een andere manier van recruiten. Op het eerste gezicht klinkt het wel logisch, de recruiter achter zijn scherm en de computer zegt de recruiter na een paar luttele seconden wie er wordt aangenomen. Nog beter, de recruiter is volledig obsoleet.
De eerste aanname die ik over dit onderwerp lees is dat het van levensbelang is om uit de gehele workforce de beste persoon aan te nemen. Terwijl ik denk dat in negen van de tien gevallen het beter is om uit te gaan van: als het past dan past het. Men neemt gewoon diegene aan die voldoet aan de criteria en waarmee het klikt. Wellicht dat er nog duizenden mensen ook passen en misschien ook wel net iets beter. Maar dat er altijd een soort van “The voice of” van recruitment wordt gemaakt met eindeloze audities is een misvatting.
Een andere gedachte is dat uit de Big Data direct te voorspellen is wat de toegevoegde waarde van iemand is voor een bedrijf. Ondanks dat er veel informatie uit data te halen is, betwijfel ik of bedrijven zichzelf zó goed kunnen voorspellen dat zij deze data tot relevante informatie gaan verwerken. Naast de vraag of het gebruik op een dergelijke manier van data wel ethisch is.
Daarnaast zie ik een heel aantal gedachten over het gebruik van Big Data waar recruiters wel iets aan zouden hebben, maar waarschijnlijk op dit moment niet veel gebruik van zouden maken. Deze gedachten gaan voornamelijk over het voorspellen wanneer wie, wat gaat doen. De kennis die daarmee gepaard gaat zou een outside in benadering van recruitment vergen terwijl recruiters juist een inside out benadering hebben. Pas op momenten dat bedrijven aan cumulatieve resource planning gaan doen, zal er meer van een outside in benadering worden uitgegaan.
Natuurlijk kan Big Data zijn nut hebben en gaan de ontwikkelingen op dit gebied snel verder. Het zal een rol spelen en gaan spelen bij het begrijpen van de arbeidsmarkt. Ook voor het plaatsen en distribueren van vacatures zal het steeds meer kunnen van belang zijn. De intermediairs zullen, willen ze de boot niet missen, zeker kijken of zij hier gebruik van kunnen maken. Als iets voor de één transparant lijkt is dat, voor wie het niet transparant is, altijd een aanleiding om een dienst van de ander af te nemen. Linkedin zal de eerste zijn om er een verdienmodel in te kunnen vinden. Een outside in benadering zou ertoe kunnen leiden dat met het gebruik van Big Data de vacature naar de gewenste mensen op de gewenste tijd en plaats gaat. De eerste keer dat ik op mijn boot zit en mijn Ipad meldt dat er iemand onderweg is naar mijn kuip met een koud biertje en een aanbieding die ik niet kan weigeren, ben ik overtuigd.
Martijn Kriekaard
says:Hi,
Oké; deze had ik dus even gemist….Interessant stuk, onderwerp en discussie!
Wat mij opvalt is dat in de discussie vooral wordt gefocussed op de link tussen Big data en selectie; matching. Ik denk persoonlijk dat big data juist vooral relevant is in de fase daarvoor; de “attract-fase”.
Wanneer we Talent Acquisition als een salesproces benaderden is één ding key; ken je klant! Big data en dataverrijking helpt om je klant beter te kennen, om doelgroepen beter te segmenteren (en te ranken) en die vervolgens via doelgroepenmarketing gericht aan je te binden.
Het kan je in die zin dus wel degelijk helpen in het rationaliseren van wat je wel of juist niet doet. Logischerwijs leidt het doen van de juiste dingen tot een meer efficient en effectief TA-proces; daar helemaal eens Guy!
Martijn
Guy Falleyn
says:Beste Herbert,
Interessant onderwerp, maar volgens mij gaat het er bij “Big Data en recruitment” helemaal niet om, om de beste persoon te vinden door een computer wat berekeningen te laten maken. Deze uitspraak is inderdaad Big Nonsense. En Big Data zal nooit iets “direct” kunnen voorspellen, laat staan wanneer wie, wat gaat doen. Waar Big Data ons in de eerste plaats bij kan helpen, is bij het bepalen van parameters die ons kunnen sturen om doelgerichter selecties of searches uit te voeren. Onderzoek heeft bijvoorbeeld uitgewezen dat een interne kandidaat – gemiddeld genomen – beter zal presteren dan een externe kandidaat. Dit is in recruitmentland algemeen voor waar aangenomen. Welnu, deze selectieparameter komt uit analyse van grote hoeveelheden gegevens – Big Data. Ja, je kan dat met een bijzonder goed betrouwbaarheidsinterval echt aantonen. (Wat niet wil zeggen dat je voor een bepaalde rol of in een bepaalde situatie misschien toch niet best iemand van buitenaf zal moeten werven.) En ongetwijfeld zijn er meerdere parameters die statistisch aantoonbaar betere kandidaten aanleveren. Deze parameters zijn te vinden in databases van grotere bedrijven, of, beter nog, door deze databases aan te sluiten op het overloze Internet. Big Data en statistische informatie die je daaruit haalt zullen recruiters niet vervangen, wel intergendeel, ze zullen de recruiters wapenen om hun job efficenter en effectiever te doen. Daar moet de kracht van Big Data zitten. Als je het mij vraagt.. zeker geen Big Nonsense, maar wel een extra tool, wat je een competitief voordeel geeft, mits op de juiste manier gebruikt.
Groet,
Guy
Herbert Prins
says:Beste Guy,Dank voor jouw reactie. In grote lijnen ben ik het wel met je eens. Zeker onderzoek binnen HR en ook recruitment is gebaat bij het onsluiten van verschillende databronnen en die goed analyseren. Voor het gemak gebruikte ik deze defenitie”Big Data, het gebruik van veel verschillende en diverse databronnen, die door deze snel te ontsluiten, te combineren en statistisch te analyseren” Het snelle (waar juist de IT zo om de hoek komt kijken) lijkt mij minder van belang wel handig bij de wetenschap. Maar mijn belangrijkste punt is eigenlijk de manier van recruiten (vacature uit zetten ->mensen selecteren die er op reageren) maakt weinig gebruik van de opgedane kennis. Het bepalen van wie je nodig hebt en waar deze mensen zitten intern en extern en daar met workforce planning (zoals ik zelf vaak zeg cumulatieve resourceplanning) zorgen dat er de juiste mensen de juiste dingen doen binnen een organisatie die zich ook kan aanpassen aan die mensen zie ik ook het nut van het gebruikk van Big Data (al speelt snelheid daar ook niet altijd een grote rol)Ben benieuwd hoe een bedrijf als Philps omgaat met Big Data bij hr processen.
Maarten Lermytte
says:Moeten we big data niet dichter bij huis gaan zoeken dan de ver-van-mijn-bed show over statistische analyse en matching binnen HR?
In België bestaat er zoiets als eerst leren wandelen en dan pas beginnen lopen. 😉
Ik denk dan vooral aan een moderne invulling van sollicitaties ter vervanging van een IT-invulling van de papieren inefficiënte werking.
Er bestaan databanken zat over alle data die sollicitanten telkens moet inbrengen bij sollicitaties. Het eindelijk wegwerken van de IT-benadering van een papieren CV lijkt me een betere intro van big data in HR.
Met vriendelijke groet
Maarten Lermytte
Herbert Prins
says:De Belgische uitdrukking vind ik erg speciaal
Jeroen
says:Grappig, recruitment leent zich toch bij uitstek voor mooie (big?) data. Welke aantallen heb je, welke functiegroepen, welke profielen, welke competenties, welke media gebruik je, welke doorlooptijden heb (en hoe lang blijven mensen bij je indienst of welke interne ontwikkelingen maken ze door), etc.. Praktische, haalbare parameters om te meten. Maar welke doelen wil je bereiken? Vooralsnog heb ik de indruk dat techniek sec (en daarmee big data in het verlengde) nieuwe doelen worden terijwl het in mijn optiek nog steeds middelen zijn. Gezien de klaagzang rondom afgewezen mensen krijg ik de indruk dat veel recruitmentpartijen (ook aan corporatekant) nog steeds druk bezig zijn met cv’s schuiven en werkzoekenden reduceren tot hompen vlees verstoken van ontwikkeling en ambitie. Dat staat nog mijlenver van big data vandaan. Het hangt allemaal nog in het praktische, terijwl recruiters menen doorgaans al strategisch zoniet tactisch bezig te zijn (Vodafone en Essent zochten vorig jaar nog recruiters met een lean blackbelt). De beweging is er en dat is goed. Nu inderdaad nog de eerste ‘schokkende’ data.
Jakub Zavrel
says:Hallo Herbert,
Het zal niet verwonderlijk zijn dat ik en anderen bij Textkernel een bovenmatige interesse hebben in het onderwerp Big Data en HR. Het trendy geneuzel over het “voorspellen van wat de toegevoegde waarde van iemand is voor een bedrijf” vind ik echter net als jij van een zeer ver gaande nitwitterij getuigen.
Statistische en Machine Learning modellen van data gaan er in sterke mate van uit dat de training-data een afdoende en representatieve steekproef vormt van de te classificeren populatie, en dat het gedrag van het te modelleren systeem in de tijd statisch blijft. Deze beide aannames zijn in het modelleren van het gedrag van een aangenomen sollicitanten in een bedrijf in zo een extreme mate onwaar, dat het geloven in dit soort voorspellingen dicht bij het geloven in sprookjes komt.
Er zijn zoveel verschillende mensen, en zoveel verschillende banen dat we echt vele miljoenen complete functioneringshistories nodig zouden hebben om de modellen te trainen. En gegeven een voorspelling maakt het nog steeds zoveel uit in welke richting de daarwerkelijk onboarding en interactie van de kandidaat en het bedrijf gaat, dat het even zinvol is als op basis van je cito toets de kans inschatten dat je de nobelprijs gaat winnen.
Desalniettemin denk ik dat er wel degelijk een grote rol voor Big Data is weggelegd in HR. Geen Big Nonsense dus.
Enerzijds in de vorm van kennis van ‘redelijke’ matches die voor zowel recruiter als kandidaat de bomen van het grote recruitmentbos helderder kunnen belichten. Waarom kun je in de meeste IT systemen nog steeds niet automatisch een behoorlijke suggestie krijgen van banen of mensen waar je in ieder geval als mens zeker eens een blik op zou moeten werpen?
Anderzijds denk ik dat er ook een grote rol is voor Analytics technieken uit de Big Data (maar dan veelal toegepast op veel kleinere data sets, bijvoorbeeld van alle werknemers en sollicitanten van een bedrijf), om organisaties inzicht te geven welke skills en competenties ze nu eigenlijk in huis hebben of moeten krijgen. Als we zulke technieken toepassen op de grotere data sets van de hele arbeidsmarkt van een land, moet het denk ik wel tot helderder beleids- en marktinzichten kunnen leiden dan waar we het nu mee moeten doen.
We moeten echter geen wonderen willen. De beste manier om in het weekend een koud biertje op je boot te krijgen blijft voorlopig deze zelf in een koelbox mee te nemen.
Met hartelijke groet,
— Jakub
Herbert Prins
says:Beste Jakub,Dank voor jouw reactie. Met het belangrijkste te beginnen. Wees niet bang ik neem altijd mijn bier mee en deze staat inderdaad koud in de ijskast aanboord. Matchingstechnologie zie ik ook veel toegevoegde waarde in (al zie ik kmaar weinig echte toepassingen). Natuurlijk denk ik ook dat analytische methodes en technieken erg belangrijk zijn en indien goed toegepast kunnen deze zorgen voor een beter inzicht. Zeker bij het begrijpen van de arbeidsmarkt zal het gebruik van betere en wellicht Big Data een rol spelen (dit heb ik ook aangegeven). Voor mij is het woordje voorlopig ook van belang. Als antwoord op jouw vraag “Waarom kun je in de meeste IT systemen nog steeds niet automatisch een behoorlijke suggestie krijgen van banen of mensen waar je in ieder geval als mens zeker eens een blik op zou moeten werpen?” Door de instelling van vele recruitment procesen bij bedrijven is het nut van deze informatie en van het gebruik van Big Data klein. Pas als bedrijven bezig gaan met zich aanpassen van dit proces zal er ook nut zijn van zowel informatie zoals jij die vraagt als gebruik van Big Data. Maar het intreseerd mij zeer dus nonsense of geen nonsense als er mooie toespassingen zijn met Big Data ben ik de eerste die ze graag ziet en zal volgen om te kijken wat de toegevoegde waarde is. Ook met hartelijke groet,Herbert