# data[].attributes.body
Wat is het verschil tussen No. Open en No. Open to fill in de tabblad 'OpenVacancies'? We begrijpen het verschil niet goed uit de legende?

# data[].attributes.body
In het "Main"-tabblad heb ik een paar nieuwe kolommen toegevoegd om de Bradfordfactor te kunnen berekeken:
- Allereerst heb ik het aantal ziektedagen per werknemers berekend door de zieke uren door 8 te delen;
- Vervolgens heb ik het kwadraat van de ziekteperiodes per werknemers berekend;
- Ten slotte heb ik de bovenstaande gegevens met elkaar vermenigvuldigd om tot de Bradfordcoëfficient per werknemer te komen

Nu kom ik uit op een gemiddelde van 60 over alle afdelingen die een transformatie hebben ondergaan, met een aantal uitschieters van tussen de 90 en de 240 op de afdeling Client Services. Denkt u dat deze berekening kan kloppen?

# data[].attributes.body
Er zijn zo'n 200 werknemers die veel zieke uren gemaakt hebben, maar die in de kolom met aparte ziekteperiodes telkens een 0 krijgen toegewezen. Ik denk dat dit komt doordat zij effectief een aantal maanden ziek zijn geweest en daardoor eerder dit jaar de status inactief (langdurig ziek) hadden. Kan dit misschien kloppen?

Zijn we nu genoodzaakt om deze mensen niet mee te nemen in onze berekening van de actieve werknemers en van voor af aan te beginnen? Of kan het berekenen van de Bradfordindex toch achterwege worden gelaten?

# data[].attributes.body
Beste
Wij hebben een vraag i.v.m de organogram. We zitten vast, omdat we niet weten, welke afdelingen het meest relevant zijn, om in ons organogram te plaatsen. Kunt u ons daarbij helpen a.u.b ?

# data[].attributes.body
Betrokkenheid - nut van evaluatiegesprekken.

In de 4 kolommen van PerfMngt. staan er 3mogelijkheden: NOK, OK en ABS. Wat betekenen deze termen precies? We vinden het namelijk niet terug in de legende.

# data[].attributes.body
Hoe kunnen wij weten welke afdelingen relevant kunnen zijn voor het organogram a.u.b ?

MVG
Groep absentïsme

# data[].attributes.body
Met de kolom "SickPeriods12Mth" zou de Bradfordfactor kunnen worden berekend, maar bij sommige werknemers staat er hier een "0" terwijl zij wel tientallen of zelfs honderden uren ziek zijn geweest. Is deze tekortkoming iets dat aangehaald kan worden bij de aanbevelingen op het einde van het rapport? Of is er nog een andere oplossing?

# data[].attributes.headline
Voor de groep opleiding (maar ook interessant voor de anderen

# data[].attributes.subject
Voor de groep opleiding (maar ook interessant voor de anderen

# data[].attributes.body
In bijlage een opgekuiste excelfile voor opleiding. (3 pivots in afzonderlijke tabbladen) Rijen behouden: ING België NV, Employees, Actief. Op OrgLevel1 heb ik volgende weggelaten (wegens weinig relevant): Centr. Western Europe, ING België (Top Management) en Hovering Departments. Toegevoegd: welk departement is in transformatie.

# data[].attributes.body
Is het mogelijk dat bij de vergelijking in 2018 en 2019 er ongeveer 3% verschilt in de stijging van het aantal referrals?

# data[].attributes.body
Is PI Payment LLN een nieuw departement (2019)? Deze departement is in 2018 niet terug te vinden

# data[].attributes.body
Waarom staan er in het Excel bij On-Re-Offboarding bepaald 'Employee_ID_Anonymized' in het rood?

# data[].attributes.body
hypothese 3: Externen die binnengehaald worden hebben weinig ervaring en kosten ING veel geld.”

We gaan vooral  kijken naar afdelingen die hoofdzakelijk of volledig getransformeerd zijn. Dus de volgende afdelingen:

-Agile Organisation (Tribes)
-IT (Tech) Organisation
-New Retail organisation
-Client Services

Hoe gaan we dit nagaan?
- weinig ervaring=  kijken naar job effectieve date.

- Kosten veel geld=  kijken naar training Days

# data[].attributes.body
Zijn 2 hypotheses genoeg? dit zijn onze hyptoheses:

1.1          Op de getransformeerde afdelingen zitten de meeste externen.

1.2          Voor de departementen die vorig jaar in transformatie gingen, zijn er in 2019 minder externen als in 2018. (Voor IT (Tech BE) is dit mogelijks niet het geval.)

Is een derde hypothese noodzakelijk?

# data[].attributes.body
Moeten we de roze werknemers niet mee optellen, wanneer we het aantal referrals willen optellen in de onboarding sheet?

# data[].attributes.body
Moeten we rekening houden met afdelingen die slechts gedeeltelijk getransformeerd zijn? Welke zijn deze?

# data[].attributes.body
·       New Retail organisation  is getransformeerd. Welke diensten uit retail en pravte banking (org lvl1) vallen hieronder op level 2?
·       Agile Organisation (Tribes) is ook getransformeerd. Welke diensten van COO of andere diensten (bvb Tribes?) vallen hieronder?

# data[].attributes.body
Is dit een goede hypothese om van te vertrekken voor de opdracht?

Departementen met meer instroom na de transformatie krijgen meer opleidingen op korte termijn.

# data[].attributes.body
Wat wordt er bedoeld met "hovering departments?" Is het nuttig om deze afdeling in een geheel van afdelingen te tonen? En hoe zit het met ING Belgium (dept)?

# data[].attributes.body
De werknemers die in het rood staan aangeduid in het Excelbestand van 2019 (tabblad Main), staan er steeds twee keer in. Welke van de twee mag er telkens uit worden gefilterd?

# data[].attributes.body
In 2019 zijn er minder externen werkzaam bij ING dan in 2018 ?

# data[].attributes.body
In de problematiek staat 'ING zal de minimumnormen voor opleding niet halen'.
Over welke minumumnormen gaat het?

# data[].attributes.body
1. Onder "inactieven" worden o.a. "Local Foreign Contract," "Expat," "Detached Independent" en "Detached Belgium" genoemd. Zijn dit werknemers die op een ander kantoor in België werken of tijdelijk als expat in het buitenland zitten?

2. Wat wordt er bedoeld met "Conventional Suspension?" Zijn dit mensen die tijdelijk geschorst zijn wegens slecht gedrag op de werkvloer?

# data[].attributes.body
Kan het zijn dat er een fout in de excellijst staat of een reden voor ? Bij ''TalentAcquisition_doorlooptijd'', is de startdatum soms vroeger dan de ''date applied''

# data[].attributes.body
Bij gender (kolom O) staat F -M - U. Waar slaat de U op?

# data[].attributes.body
Is er een organogram van ING beschikbaar?
Waar kunnen we nog algemene informatie over ING (over de transformatie) vinden?

# data[].attributes.body
1. Op de getransformeerde afdelingen zitten de meeste externen.

2. In 2019 zijn er meer externen werkzaam bij ING dan in 2018.
Kloppen deze hypothesen.

# data[].attributes.headline
2018 excel bestand staat nu ook op Toledo!

# data[].attributes.subject
2018 excel bestand staat nu ook op Toledo!

# data[].attributes.body
Gebruik het voor vergelijkingen en evoluties over jaren heen!

# data[].attributes.body
Dit zijn volgens ons de externe partners:
- contractors
- consultants
- fixed price package
- interims
Klopt dit?

# data[].attributes.body
Kan dit begrip uitgelegd worden? Hoe wordt dit in de praktijk toegepast bij ING?

# data[].attributes.body
Zijn er bij ING vaste periodes in het jaar die erg druk zijn, en daarvoor veel stress (kunnen) veroorzaken bij de werknemers?

# data[].attributes.body
op welke moment van het jaar zijn we ?
wat is een flexibel verlonen plan?
weten we welke werkenemers kinderen of geen kinderen hebben?
hoe pakken jullie het aan als er mensen vervangen moeten worden ?

# data[].attributes.body
Kunnen "contingent workers'" er standaard worden uitgefilterd? Dit zijn tijdelijke werknemers die altijd als "active" worden aangeduid, dus we vragen ons af of dit relevant is voor een berekening over absente werknemers.