Whitepaper in een serie over HR Analytics Elke organisatie neemt voortdurend HRM-beslissingen, zoals over het aannamebeleid, de beloning en talentmanagement. Wanneer ze daarbij gebruik maken van predictive analytics, oftewel voorspellende analyse, kunnen organisaties de kans berekenen dat een individuele medewerker bepaald gedrag gaat vertonen. Voorspellende analyse leidt daardoor tot betere besluiten en maakt het mogelijk om gericht actie te ondernemen. Inhoud: • Inleiding 1. Zorg voor kwalitatief hoogwaardige data 2. Maak de stap van dataverzameling naar rapportage 3. Ontwikkel voorspellende modellen op basis van historische data 4. Gebruik voorspellende modellen om inzicht te krijgen 5. Baseer HRM-maatregelen op inzichten uit voorspellende analyses • Conclusie
MULTIFILE
Deze notitie bevat de afsluitende rapportage van een onderzoek naar de behandeling van bezwaarschriften in vijf gemeenten in Noord-Holland. Dit praktijkgerichte onderzoek moet een burgervriendelijke en oplossingsgerichte werkwijze bij bezwaar dichterbij brengen. Het is in februari 2018 van start gegaan, het veldwerk is in januari 2020 afgerond. Het is uitgevoerd op basis van een subsidie in het kader van de RAAK-Publiek regeling voor praktijkgericht onderzoek aan hogescholen.
"De voorliggende rapportage maakt deel uit van het vervolg op het project ‘Lokaal & Integraal Werken aan Participatie’ dat onder andere in gemeente Houten in de periode 2018-2020 plaatsvond. Dit initiële project heeft kennis opgeleverd over de wijze waarop professionals integrale samenwerking effectief vorm en inhoud kunnen geven. In samenwerking met de participerende gemeenten hebben we gewerkt aan innovatieve werkwijzen om de lokale praktijk te verbeteren. In Houten is zodoende met ondersteuning van dit project geëxperimenteerd met de aanpak ‘Op Koers’. Het huidige project is bedoeld als een ‘Verspreidings- en implementatie impuls’ (VIMP) om de opgedane kennis verder te brengen. In Houten hebben we zodoende de mogelijkheid gekregen om het implementatieproces van Op Koers te ondersteunen en de opbrengsten van het project te verduurzamen."
In dit project verricht het lectoraat Familiebedrijven van Hogeschool Windesheim samen met de Hogeschool Utrecht, Hogeschool van Amsterdam, CUMELA, de Jong & Laan en MKB familiebedrijven praktijkgericht onderzoek naar financiering en besluitvorming bij MKB familiebedrijven. Nu banken vanwege de economische crisis terughoudender zijn geworden in kredietverlening en hun financieringseisen hebben verzwaard, zijn meer bedrijven aangewezen op eigen middelen en familiekapitaal. Vormen van zelf-financiering worden steeds belangrijker om groei en continuïteit van MKB familiebedrijven te waarborgen. Met name bij de overdracht van kapitaalintensieve MKB familiebedrijven worden complexe financieringsconstructies bedacht om de overname mogelijk te maken. Vaak wordt hierbij onvoldoende nagedacht over het onderscheid tussen de verschillende rollen die familieleden kunnen hebben als ze met hun vermogen in het bedrijf zitten (eigenaar of andere vermogensverschaffer, familielid, directielid, werknemer). Hierdoor kan onduidelijkheid ontstaan over onderwerpen zoals besluitvorming, rendement op vermogen, zeggenschap en beloningsstructuren, waardoor op termijn conflicten kunnen ontstaan. Daarnaast kan de besturing van ondernemingen door de verschillende belangen van vermogensverschaffers in negatieve zin worden beïnvloed en kan dit (op termijn) de continuïteit, wendbaarheid en groei van ondernemingen in gevaar brengen. Zowel in de praktijk als in het onderzoek ontbreekt het aan kennis over hoe met deze problematiek kan worden omgegaan. Dit project heeft daarom tot doel om samen met de projectpartners nieuwe kennis te ontwikkelen rond zelf-financiering en besluitvorming in MKB familiebedrijven. Door middel van ontwerpgericht praktijkonderzoek wordt bestaande en nieuwe kennis over de rol van zelf-financiering en de positie van eigenaren omgezet in oplossingsrichtingen ter verbetering van de besluitvorming in MKB familiebedrijven. Door het monitoren van de uitgevoerde interventies zal worden vastgesteld of de oplossingsrichtingen in de praktijk werken. De kennis die uit dit project voortkomt beoogt daarmee het handelingsvermogen van eigenaren en directieleden te vergroten en zelf-financiering als mogelijke financieringsbron effectiever te maken.
Achter de Voordeur is een jaarlijks terugkerend onderzoeks- en onderwijsproject, waarin studenten van verschillende opleidingen aan de HU de wijk ingaan om de ervaringen en behoeften op te halen van mensen met geldzorgen.Doel Door de interviews die de studenten met buurtbewoners houden vergroten we de kennis over de ervaringen en hulpbehoeften van mensen met geldzorgen. Het doel is om op basis van deze kennis het traject naar hulp bij schulden te verkorten en inzicht te verkrijgen in hoe er in een vroegtijdig stadium passende hulp kan worden geboden. Resultaten De resultaten uit de 48 diepte-interviews en 20 mini-interviews volgen in november 2021. Looptijd 01 november 2020 - 01 november 2021 Aanpak In 2020-2021 vindt de eerste versie van Achter de Voordeur plaats. Daarna keert het project jaarlijks terug, waardoor er een dataset over een langere periode kan worden ontwikkeld. De studenten die deelnemen krijgen een training van een aantal dagen. Hier leren zij hoe zij interviews gaan afnemen en oefenen zij met data analyse en de rapportage van kwalitatief onderzoek. De studenten krijgen de ruimte om vanuit hun eigen opleiding een bijdrage leveren aan het onderzoek, bijvoorbeeld door een gedeelte van de vragenlijst te ontwikkelen of een eigen onderzoeksvraag te formuleren voor een masterscriptie. Impact van het onderzoek Doordat het onderzoek een aantal jaren achtereen plaatsvindt bestaat de mogelijkheid om respondenten over een langere periode te volgen, zodat we het traject vanaf het ontwikkelen van schulden tot aan het vinden van geschikte hulp in kaart kunnen brengen. Daarnaast krijgen studenten van verschillende opleiding aan de HU de mogelijkheid om meer te leren over problematische schulden, het afnemen van interviews bij kwalitatief onderzoek en de analyse en rapportage van de verhalen die zij zelf ophalen in de wijk. Verder is kennis over het vroegtijdig bereiken en helpen van mensen met geldzorgen voor onze partners, de Gemeente Utrecht en Stichting Helden van de Wil, ook zeer van waarde. Afstudeerstudenten van diverse opleidingen gezocht! Ben jij proactief, nieuwsgierig en nauwkeurig? Vind jij het leuk om de wijken in te gaan om interviews af te nemen en bij te dragen aan het verbeteren van de schuldenaanpak in Utrecht? Sluit je dan aan bij ons onderzoeksteam als afstudeerstudent! Interesse? Meld je aan bij Barbera van der Meulen.
ADAS Kennisbank Advanced Driver Assistent Systems (ADAS) bepalen als een van de vier disruptieve automotive trends1 de komende jaren de automotive-branche. In de breedte van de branche –mkb-autobedrijven en -werkplaatsen, rijschoolhouders, verzekeraars, overheden, belangenorganisaties - bestaat het bewustzijn van de potentie en de impact van deze trend. Door de snelheid, waarmee deze ontwikkeling gepaard gaat, groeit de behoefte aan state of the art ADAS-kennis bij MKB-bedrijven in de automotive sector. Tevens vraagt de aard van deze disruptieve trend om interdisciplinaire samenwerkingen om de state of the art kennis te blijven ontwikkelen en om deze toegankelijk te presenteren. Met een consortium- bestaande uit MKB-ers en branche- belangenorganisaties- dat de breedte van de automotive-branche vertegenwoordigt, wil HAN-AR de behoefte aan ADAS kennis concretiseren en een kennisbank creëren waar onafhankelijke state of the Art ADAS kennis voor een breed netwerk toegankelijk wordt gepresenteerd. Doormiddel van dit onderzoek worden de ADAS kennishiaten in kaart gebracht en worden op basis daarvan nieuwe netwerken gevormd waarmee relevante en ontbrekende state of the art kennis wordt onderzocht. Het onderzoek moet leiden tot het uitbreiden van het ADAS netwerk dat zowel voor onderzoek als ook voor het automotive onderwijs komende jaren een prominente rol zal gaan spelen.
