Een ‘universele HR-database’ die hen in staat om de dynamiek van het personeelsbestand van elk bedrijf te begrijpen. Of, formeler gesteld: ‘Het bieden van unieke inzichten en het ontdekken van trends in human capital om bedrijven en investeerders te versterken.’ Het is – met andere woorden – niet de minste missie die Ben Zweig, CEO en oprichter van Revelio Labs, zichzelf ten doel heeft gesteld. Maar op de homepage van het bedrijf prijken al klantnamen als Google, BYD en KPMG. Dus dat er belangstelling voor zijn product is moge duidelijk zijn.
Het is niet de minste missie die Revelio Labs zichzelf ten doel heeft gesteld.
Oprichter Zweig werkt in New York, waar hij ook cursussen Data Science en The Future of Work geeft aan NYU Stern School of Business. In september is hij in Nederland, als een van de keynote sprekers op de tweede editie van de Global Talent Intelligence Conference. Aangezien een van zijn cursussen Data Bootcamp is, kunnen we erop vertrouwen dat hij ook dan zijn product in ultra-recordtijd aflevert, NY-style.
Focus op workforce analytics
In een gesprek via Teams vanuit zijn kantoor in New York vertelt hij hoe belangrijk de focus op workforce analytics is, ‘omdat we geloven dat organisaties en mensen lijden onder een gebrek aan inzicht in het talent van de wereld. In tegenstelling tot bij financiële gegevens ontbreekt het bij personeelsgegevens aan de standaardisatie die nodig is om geavanceerde inzichten te ontwikkelen. Toch zijn arbeidsmarkten de grootste en belangrijkste markten ter wereld.’
‘Bij personeelsdata ontbreekt het aan de standaardisatie die financiële gegevens wel hebben.’
Revelio Labs, dat streeft naar een meer efficiënte, transparante en wetenschappelijke arbeidsmarkt, maakt gebruik van teams van datawetenschappers, economen en ingenieurs. Maar om te begrijpen hoe Zweig Talent Intelligence gebruikt, vertelt hij eerst over het begin van het bedrijf. ‘Ik ben het bedrijf in 2018 begonnen en het is een Talent Intelligence-bedrijf. Ik bedoel; ik ben hier min of meer mee begonnen voordat ik zelfs maar wist dat Talent Intelligence überhaupt een term was.’
Bij Big Blue
Voordat hij het bedrijf begon, leidde hij een workforce analytics-groep bij IBM. ‘Ik vond echt dat de analyses die we deden interessant waren, maar ook erg beperkt. Vooral omdat we niet echt informatie van buitenaf hadden. We analyseerden altijd interne IBM-gegevens en we hadden gewoon geen context. We hadden geen mogelijkheid om strategisch te werk te gaan en te kijken hoe we ons konden onderscheiden.’ Met Revelio Labs wilde hij dat juist wél doen: externe data en benchmarking naar HR te brengen.
Gaandeweg kwam hij erachter dat hij daarin niet de eerste was: ook anderen waren er al mee bezig. ‘Ik denk dat ik 2 of 3 jaar geleden door Alison Ettridge en Toby Culshaw kennis heb gemaakt met The Talent Intelligence Collective en de podcast. Op dat moment klikte het echt. Wow, hier zijn groepen binnen bedrijven die op weg zijn om, weet je, dingen te doen op de manier waarop ik had gehoopt dat dingen zouden evolueren’, dacht ik. Talent Intelligence dus. ‘Een term die volgens mij gaat over het binnenbrengen van externe gegevens in HR en in het bedrijf.’ En die wereldwijd dus ook flink in opkomst is. ‘Spannend’, aldus Zweig.
Een tijd lang dacht hij dat de missie van Revelio was om de people analytics-functie meer extern gericht te maken. ‘Maar gaandeweg besefte ik dat het gaat om een andere functie, die meer filosofisch is, hongerig naar gegevens en echt op een andere manier denkt. Binnen HR zijn veel organisatiepsychologen. Maar ik ben een arbeidseconoom. En als zodanig denk ik echt een beetje anders. Meer over data, meer over de externe markt en meer over de context en de toepassingen van het gebruik van data hiervoor. De Talent Intelligence-gemeenschap lijkt wat dat betreft mentaal meer op arbeidseconomen dan op organisatiepsychologen.’
> Is er een wezenlijk verschil tussen arbeidseconomie en organisatiepsychologie?
‘Als discipline sluit Talent intelligence goed aan bij hoe ik de wereld zie. Het is eigenlijk arbeidseconomie, of lijkt er in elk geval heel erg op. De data zijn hetzelfde, de vragen lijken erg op elkaar, de mentaliteit is hetzelfde. Je kunt het team Talent Intelligence wat mij betreft ook omdopen tot team arbeidseconomie… (lacht) Ze weten het alleen nog niet.’
> Wat voor vragen beantwoord je met je bedrijf?
‘De vragen zijn heel gevarieerd, terwijl de dataset eigenlijk steeds hetzelfde is. We zien wat we doen immers vooral als de aanleg van een universele HR-database. Enorme datasets van bijvoorbeeld profielen, vacatures, sentimenten, salarissen, freelance platforms, ontslagaanzeggingen en immigratiedossiers. Van alles en nog wat. We willen deze database echt centraliseren, samenstellen, verrijken en het heel makkelijk maken om er doorheen te navigeren en het te gebruiken voor wat voor doeleinden dan ook.’
‘We willen deze database echt centraliseren, samenstellen, verrijken en makkelijk maken om doorheen te navigeren.’
‘Zodra we de database hebben, is de manier waarop klanten deze gebruiken aan hen. Meestal gebruiken ze de database om bedrijven te analyseren. Waar zijn er pieken in het verloop van sleutelfuncties bij bedrijven? Wat gebeurt er bij dit bedrijf? Wat is de samenstelling van hun personeelsbestand? Wat zijn de markten waarin ze actief zijn? Ze willen bedrijven en hun concurrenten begrijpen. Als je bijvoorbeeld Java-ontwikkelaars in Bangalore wilt analyseren, kun je een echt diepgaande, grondige analyse maken omdat alles uit dezelfde gegevens komt.’
> Hoe zorg je voor de kwaliteit van de data?
‘Ja, personeelsdata zijn doorgaans een rommeltje. Vorig jaar sprak ik op de conferentie over alle mogelijke problemen met de onderliggende ruwe gegevens. En de verwerking en verrijking die je moet doen om de data echt bruikbaar te maken. Bijvoorbeeld: LinkedIn-profielen zijn als bron problematisch omdat elke persoon er gewoon in schrijft wat hij wil, het is vrije tekst. Er zijn verschillende conventies voor titels, er zijn verschillende talen, bedrijfsnamen, senioriteitsniveaus, verschillende vaardigheden. Tonnen en tonnen problemen. De meest rommelige data die je je kunt voorstellen. Duidelijk veel werk.’
‘LinkedIn-profielen zijn de meest rommelige data die je je kunt voorstellen.’
‘Maar als technologieleverancier is dit een van onze bestaansredenen: grip krijgen op deze data. Bij Revelio Labs willen we die inspanning centraliseren zodat iedereen ervan kan profiteren. Stel: we hebben een model om nepgebruikers te detecteren. Dan is dat misschien een project van 6 maanden. Maar dan is het wel wereldwijd en algemeen. Het zou gek zijn als elk bedrijf dit project van 6 maanden zou doen om 1 probleem op te lossen, terwijl er 100 andere problemen zijn om op te lossen. We hebben een team van 60 fulltime datawetenschappers en ingenieurs die alleen maar dit soort problemen oplossen.’
> Dat wordt een wereldwijd monopolie voor je platform.
‘Als het gaat om data-analyse is 90% van het werk het opschonen van gegevens. De andere 10% is klagen over het opschonen van gegevens. Iemand moet het schoonmaakproces doen – en niemand wil dat echt. Ik denk dat mijn team er enthousiast over is, gewoon omdat het echt uitdagende problemen zijn. En de gegevens zijn moeilijk op te schalen. Vergelijk het met Bloomberg. Dat bureau neemt al deze financiële gegevens op en doet de curatie. En uiteindelijk heeft iedereen in de financiële wereld al deze schone, mooie, nette gegevens binnen handbereik om hun dagelijkse werk mee te doen.’
> En maakt Bloomberg heel erg rijk.
‘Dat zou natuurlijk een mooie uitkomst zijn voor iedereen, er zit veel schaalbaarheid in dat bedrijfsmodel. Maar het belangrijkste doel is om het veld volwassen te maken. Ik zou graag een wereld zien waarin iedereen in HR gewoon zijn werk doet, met alle relevante gegevens binnen handbereik.’
> Nieuwe trends waarover je het wilt hebben op de conferentie?
‘Om verder te gaan dan analyse op geografisch of marktniveau, moeten we meer aan strategische benchmarking doen, ter ondersteuning van strategische personeelsplanning. En dat is wat je echt meer vindt in concurrentie-benchmarking.’
‘We willen de Talent Intelligence-functie op een lager niveau in de organisatie krijgen.’
‘Iets anders zou het maken van een soort tools en applicaties zijn om recruiters te helpen zichzelf te helpen. Zo krijg je de Talent Intelligence-functie op een lager niveau in de organisatie. Niet alleen Talent Acquisition-directeuren, maar ook recruiters en sourcers. Meer mensen krijgen zo inzicht in het personeelsbestand. De missie van Revelio Lab zou niet alleen het oplossen van een probleem moeten zijn, maar ook het bijdragen aan vooruitgang in de industrie of zelfs de maatschappij. Voor een start-up op dit gebied die een product ontwikkelt met een duidelijk, missiegedreven doel, kan dit je onderscheiden in een overvolle markt.’
‘In wezen pleit ik voor imperialisme van Talent Intelligence. Ik pleit echt voor het uitbreiden van de reikwijdte van het vakgebied om zowel breder te worden als het gaat om planning en dieper als het gaat om het helpen van recruiters. Dat is nog heel veel werk, het zal ook gewoon nog heel veel middelen en tijd vergen. Een andere uitdaging is organisatorische wrijving. Misschien loop je in de weg van computer- en people analists of andere groepen die dit als hun terrein beschouwen. Misschien ga je nog wel op een paar tenen staan. Maar het zal nodig zijn om zo het vak verder te brengen en er echt de voordelen van te plukken.’
Meer weten?
Koop hier je tickets voor de Global Talent Intelligence. Of neem contact op voor informatie over groepstickets.
