Big Data im HR

Big Data – ein Begriff, der gleichzeitig faszinierend wie furchteinflößend erscheint. Wer seine Erfahrung mit Big Data gesammelt hat, weiß, wie spannend es sein kann, neugierig vor einem Datensatz zu sitzen und immer weiter in die Tiefen der Effekte einzudringen. Auf der anderen Seite sind große Datensätze natürlich nicht (immer) ganz einfach zu bändigen. Trotz guter Methodenausbildung, gewiefter statistischer Verfahren und Analysetools zum Auswerten; manchmal dauert es einfach, die Effekte auch richtig interpretieren zu können.

Dennoch ist Big Data gerade Trend…. Die großen Datenmengen halten Einzug in Unternehmen. Wenn es die HR Abteilung betrifft, wird gerne auch von HR Analytics oder People Analytics gesprochen. Aber warum genau ist das ein Trend und welche Chancen und Risiken birgt diese Analyse?

Das Phänomen

Um gleich vorweg zu nehmen: Nein, große Datenmengen gibt es nicht erst seit gestern in Unternehmen. Personalakten werden schon lange geführt, auch der interne Schriftverkehr, Protokolle und Dokumentationen zu Meetings, Events und Ereignisse im Unternehmen gibt es schon lange. Neu ist, dass es durch die digitale Transformation in Unternehmen stärker möglich wird, auf die gesammelten Daten zuzugreifen und sie aggregiert vorliegen zu haben. Daten, die Auskunft über die Mitarbeiter in einem Unternehmen geben und die nun system-basiert und aggregiert gezogen werden können: Mitarbeiterzugehörigkeit, Alter und Funktion sind die Basics. Hinzu kommt eine Vielfalt an möglichen Kennzahlen, die Aufschluss geben über die Person, sei es Daten über die Art der Bewerbung, besuchte Trainings, vergangene Leistungsbeurteilungen, Vorerfahrungen oder Job Rotation im Unternehmen.

Chancen

Doch welche Chancen birgt People Analytics? Aufgrund von hypothesen-geleiteten Analysen oder auch auf Basis von Algorithmen können Zusammenhänge aufgedeckt werden, die entweder Individuen, Teams oder die Gesamtorganisation betreffen. So ist es möglich, um Recruiting beispielsweise festzustellen, welche Bewerbermerkmale (z.B. Universität oder Heimat) den größten Unternehmens-Fit oder die längste Betriebszugehörigkeit vorhersagen. Auch ist es möglich, Rückschlüsse darauf zu ziehen, welche Mitarbeiter schneller, höher, weiter kommen und welche Rahmenbedingungen dazu führen, dass die Zufriedenheit steigt. Voraussetzung ist natürlich, dass die interessierenden Variablen erfasst sind. Das heißt, die Analysen können wichtige KPIs im Kennzahlen-Rahmen von HR darstellen: die Effektivität von Personalmaßnahmen kann leichter belegt und anschaulich dargestellt werden. Auch bei Entscheidungen über zukünftige Investitionen hilft es, prädiktive Analysen zu fahren und wirksame von weniger wirksamen Investitionen zu trennen. Die Anwendung wird darüber hinaus besonders dann spannend, wenn People Analytics zur Fehlerminimierung beitragen und Fehlentscheidungen z.B. in der Personalauswahl und der Stellenbesetzung reduzieren.

Risiken

Wie der Name schon sagt, geht es bei People Analytics darum, personenbezogene Daten zu analysieren, sensible Daten, die Mitarbeiter betreffen. Umso wichtiger natürlich, dass der Datenschutz gewahrt und bestehende Richtlinien der Mitbestimmung eingehalten werden. Darüber hinaus gibt es ethische Grenzen, die nicht überschritten werden sollte. Das Spannungsfeld von Vertraulichkeit und Transparenz sollte demnach gewahrt werden. Darüber hinaus ist das analysieren und interpretieren komplexer und vor allem großer Datensätze nicht zu unterschätzen. Die relevanten Fragen zu stellen, die notwendige Methodik anzuwenden und vor allen Dingen daraus die folgerichtigen Ableitungen zu treffen, verlangt Fachwissen, Kompetenz und Erfahrung. Diese ist in vielen Unternehmen und vor allen Dingen in vielen Fachbereichen (noch) nicht vorhanden. Da es um Mitarbeiterdaten geht und HR hier die Hoheit waren sollte, muss zukünftig geschaut werden, wer die Verantwortung für diese Rolle trägt.

Die Macht der Daten – Vorhersagen treffen und basierend auf diesen Daten Entscheidungen zu fällen, hat viel Potenzial. Die Glaubwürdigkeit und die Qualität in Entscheidungsprozessen kann dadurch gestützt werden. Man darf gespannt sein, ob durch diese empirische Herangehensweise und den Stellenwert von Daten auch Wissenschaft und Praxis ein Stück näher zusammengebracht werden.

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