Ik moet u eerlijk zeggen: ik begin een beetje in paniek te raken. Jarenlang heb ik me als een vis in het water gevoeld wanneer ik een van de HRM-vakbladen opensloeg. Teamontwikkeling, functiewaardering, werving en selectie, gesprekkencyclus; u kent het wel. De onderwerpen die iedere HRM’er van nature best wel liggen.
Maar de laatste tijd is er geen vakblad meer dat ik open kan slaan zonder een overdosis van Big Data en HR-Analytics over me heen gestrooid te krijgen. ‘Meten is weten’ lijkt het nieuwe motto te zijn in vrijwel alle vakgebieden en organisaties. En dat ligt mij eerlijk gezegd, en ik vermoed velen met mij, juist helemaal niet van nature. Ik ben altijd al beter geweest met woorden dan met getallen en cijfers. Woorden spreken boekdelen voor me, getallen en cijfers brengen me juist regelmatig in verwarring.
Sterker nog, bij het lezen van de stukken over Big Data komen onherroepelijk licht traumatische beelden bij me boven borrelen van mijn jaren in de schoolbanken. Eerst op de middelbare school en daarna op de universiteit. Begrijp me niet verkeerd, ik kan best goed rekenen en tellen, maar zodra de wiskundige formules complexer werden, begonnen op school de getallen, veelal duivels gecombineerd met wat x’en en y’en, regelmatig voor mijn ogen te dansen. Vaak zat er dan niks anders op dan de formules uit mijn hoofd te leren, zonder ze echt te begrijpen. Met als gevolg dat als er een x op een andere plek in de formule werd gezet de hele formule voor mij veranderde in hocus pocus.
Met de hulp van mijn beste vriend, die overigens juist irritant goed is in wiskunde, heb ik mijn eindexamen wiskunde gehaald. Hij had vooraf niet echt gestudeerd; door een poging te doen om de zaken aan mij uit te leggen had hij genoeg opgepikt om zijn examen in 25 minuten af te ronden met een 9 of een 10. Het exacte cijfer weet ik niet meer precies; zoals gezegd ben ik niet zo goed met cijfers en ik was bovendien op dat moment in een volledige trance aan het goochelen met x’en y’en op een manier die de examinator een aantal maal meelijwekkend deed gniffelen.
Maar al dat gezweet betaalde zich gelukkig voor mij uit met een dikke, vette 5, die ruim voldoende was om met vlag en wimpel te slagen. Immers, ik had voldoende vakken waar ik mijn beperkingen in wiskunde mee kon compenseren. Ieder zijn talent. In die opmerking ligt voor mijn gevoel de sleutel tot het oplossen van mijn, en wellicht ook uw, Big Data Challenge. Want ik weet namelijk dat getallen en cijfers heel belangrijk zijn, maar uiteindelijk niets zeggen zonder een idee, theorie of gevoel. Zonder een idee, theorie of gevoel waar je naar op zoek bent, is Big Data niks anders dan een Bak Data, waar je volledig de weg in kwijt kunt raken zonder ook maar iets wijzer te worden.
Dat zou mijns inziens dan ook de rol van HRM’ers, managers en beleidsbepalers dienen te zijn in de transformatie van Big Data naar Big Information: weet wat je wilt meten, zodat cijfertalenten en computers vervolgens kunnen meten wat jij wilt weten. Hiermee worden cijfers en getallen niet leidend in het beleid en denken, maar dienen ze als waardevolle onderbouwing of weerlegging van nieuwe en bestaande ideeën, gevoelens en theorieën. Of zoals Einstein, die naar het schijnt ook best aardig met cijfers kon goochelen, ooit gezegd zou hebben: ‘Not everything that can be counted counts, and not everything that counts can be counted’.
