Hvordan kan du bli mer datadrevet innen HR?

I dette webinaret vil Kristoffer Kofoed Rødvei fra Netlight introdusere grunnleggende prinsipper for hvordan man kan bruke analyse/maskinlæring for å måle ROI (return on investment) innen HR-domenet.

Vi presenterer konkrete eksempler fra HR som f.eks:

• Bedre optimalisert ressurs- og bemanningsstyring (tider på døgn/uke/år) og besparelser i kroner
• Kostnader spart ved å kutte i sykefraværet
• Effekter av kompetanse- eller lederutviklingstiltak opp mot variabel x (eller flere)
• Verdien av redusert uønsket turnover (altså beholde talenter på en bedre måte)
• Hva koster egentlig et møte? Eller hva koster egentlig en medarbeiderundersøkelse vs hva er verdien?
• Hva lønner seg, store kontorarealer eller små og effektive/fleksible?

Med basis i eksempler vil vi praktisk gå gjennom hvordan det kunne blitt gjort og hvilken effekt som kunne blitt målt. God måling av resultater er nyttig kunnskap og et behov mange av oss trenger å forstå bedre, spesielt hva som måles og hvorfor.

Foredragsholder:

Kristoffer Kofoed Rødvei har 5 års erfaring som IT-konsulent og jobber i Netlight. Han har arbeidet med tunge datamodeller, maskinlæring og analyse i en rekke forskjellige bedrifter som Avinor, Academic Work og Payex. Videre har han opparbeidet seg solid kompetanse innen det å gjøre om data til relevant informasjonsgrunnlag for viktige forretningsbeslutninger, f.eks for at bedrifter skal bli mer datadrevne. Hans analytiske ferdigheter omfatter blant annet statistikk, rapportering, maskinlæring, AI, prediksjonsanalyse og datasimulering.

Netlight er et IT-konsulentselskap med over 20 års bransjeerfaring i Norden og Europa, som tilbyr konsulenter innen fagområdene data science, utvikling, design og endringsledelse. Netlight hjelper både industriledere og nyetablerte startups med deres forretningskritiske digitale prosjekter gjennom bruk av banebrytende teknologi. Netlight ble i 2019 rangert som selskapet med høyest opplevd verdiskapning sammenlignet med andre aktører i konsulentbransjen.