Wie führt man Analytik und Big Data im Kontext von HR und der Optimierung der ganzen Organisation ein?

Analytik und Big Data im Kontext von HR

Big Data in HR kommt in den Mainstream! [1] Solche Behauptungen kann man in der Management- und HR-Presse lesen. Unternehmen stellen sich allerdings immer öfter die Frage nicht ob, sondern wie man Analytik einführt und die Organisation optimiert.

Falls Sie an der Verbindung zwischen HR und Big Data interessiert sind – also an potenziellen Vorteilen und Tools, die Sie nutzen können, um in der Organisation People Analytics zu entwickeln – lesen Sie weiter!

In diesem Artikel erfahren sie:

  • Was sind Big Data und wie kann man Daten im Kontext von HR anwenden? 
  • Welche Effekte kann man mithilfe von Analytik erwarten und was für Vorteile bietet es?
  • In welchen Bereichen des HR in der Organisation kann man Big Data einführen? 
  • Welche Tools können bei der Sammlung und Bearbeitung von Daten im Bereich der Personalverwaltung helfen?

Verbindung zwischen HR und Big Data

Big Data wurde vom McKinsey Global Institute als “beliebige Datensammlung, die zu groß ist, um sie mithilfe von typischen Programmen zu sammeln, zu speichern, zu verwalten und zu analysieren” definiert. [2] Daten, die durch die Mitarbeiter generiert werden, passen bestimmt in diese Definition. Man muss auch die Informationen bezüglich u.a. der Rekrutierung, Produktivität, Schulungen und Entwicklung, Zufriedenheit und Engagement der Mitarbeiter in Betracht ziehen. 

Der Besitz von Daten ist der erste, und auch ein sehr wichtiger Faktor, der er ermöglicht Big Data einzuführen. Der nächste ist es Daten nicht mehr auf traditionellem Wege zu speichern – z.B. Papierdokumente oder sogar Sammlungen von Textdokumenten – sondern bestimmte, digitale Tools anzuwenden. Diese erlauben es Lösungen zu analysieren, zu kontrollieren, vorherzusehen und einzuführen, dank welchen man bessere Ergebnisse erzielt. Im HR-Bereich können solche Daten die Antwort für solche Fragen liefern wie: woher gewinnt man die wertvollsten Kandidaten, wie bindet man sie und wie sorgt man dafür, dass sie großartige Ergebnisse erreichen. Der Wettbewerbsvorteil, den man aufgrund solcher Analysen erreichen kann, erscheint also unbezahlbar. 

Die Spezialisten von Nucleus Research haben diesen Prozess gemessen. Aufgrund ihrer Forschung kann man feststellen, dass jeder Dollar, den man in Analytik investiert, sich dreihundertfach rentiert [3] – wobei man anmerken sollte, dass diese Daten im generellen Geschäftsrahmen entstanden sind. Wiederum die mit den Mitarbeitern verbundenen Kosten, welche die Unternehmen tragen, zählen oft zu den größten laufenden Kosten, was vielleicht dazu führt, dass das große Potenzial für Ersparnisse bewirkt, dass die sogenannten People Analytics immer beliebter werden.

Man sollte auch dazu sagen, dass HR-Spezialisten oft bedenken, welche strukturellen Möglichkeiten und Vorteile Human Resources bringen können und welche Ergebnisse im Rahmen der internen Prozesse erreicht werden. HR-Analytik erlaubt es das Planen, die Kontrolle und Verwaltung auf jeden der 4 Ebenen der Organisation, die mit den Mitarbeitern verbunden sind, zu übertragen.

A model showing people processes, workflow capabilities, key performance drivers and business outcomes

AIHR [4] (quelle)

Als gutes Beispiel dient die Firma Xero, die ein Zentrum für Telefon-Services führt, dessen Ansatz bei Big Data im Wall Street Journal beschrieben wurde. Die Firma nutzte große Datensätze um festzustellen, warum die Mitarbeiter in der Firma bleiben und die Gründe zu erkunden, warum sie sie verlassen. Die Nutzung dieser Daten hat die Anzahl der Rücktritte in einer Probezeit von 6 Monaten um 20% minimalisiert. [5] Dies betraf 48 700 Mitarbeiter, also kann man dieses Ergebnis definitiv einen Erfolg nennen.

Welche Daten sind für HR und die ganze Organisation am wichtigsten?

Die Personalverwaltung bietet viele Informationen, die Potential für interessante Schlussfolgerungen mithilfe von Big Data darstellen. Unter anderem kann man die folgenden nennenswerten Bereiche und konkreten Beispiele aufführen:

Rekrutierung

Maßstäbe für die Rekrutierung gibt es viele. Zu den wichtigsten gehören: Quellen der Kandidaten-Anwerbung, Konversion der Bewerbungen, Zeit, die man zur Einstellung braucht (Time Per Hire), die Zeit auf jeder Etappe der Rekrutierung und zur Ablehnung des Kandidaten, Rücktritt des Kandidaten (Drop-Off Rate), Analyse der Bezahlung, Testergebnisse und Kompetenztests.

Learning & Development

In diesem Bereich kann man solche Daten kontrollieren wie: Kurse und Schulungen, die der Mitarbeiter absolviert hat, die Zeit, die dafür gebraucht wurde im Verhältnis zu den erreichten Ergebnissen und in welchem Moment des Prozesses er oder sie sich befindet. Man kann die Effektivität der Kurse vergleichen, aber auch die Ergebnisse, die individuell oder in ganzen Abteilungen aufgrund von Tests erreicht werden. Man kann auch die Kompetenzprofile und Fortschritte in der Selbstentwicklung der Mitarbeiter verfolgen.

Ergebnisse der Mitarbeiter

Hier kann man solche Informationen nennen, angefangen mit der Realisierung der Ziele, über die Fortschritte in der Karriere bis hin zu Feedback mit dem Vorgesetzten und Feedback 360. Man kann auch Informationen bezüglich der Verschiebung im Rahmen der Karrierepfade und der Gehaltstabellen hinzufügen, und auch Daten bezüglich des Einkommens pro Arbeiter, Retention in der Organisation und Beziehung mit dem Manager. Man kann dies auch mit der Aktivität der Mitarbeiter verbinden, die auf Motivation und Engagement deuten – z.B. Teilnahme an Firmenveranstaltungen, Ergebnisse von Zufriedenheitsumfragen und Arbeitsgesprächen. Diese Elemente haben auch einen direkten Einfluss auf die Retention der Mitarbeiter.

Future Casting

In diesem Bereich kann man Informationen sowie die externe Analyse der Konkurrenz und des Marktes in Betracht ziehen, u.a. das Benchmarking von Einnahmen, Aktivität in sozialen Netzwerken, Erhöhung der Konkurrenzfähigkeit der Firma, deren Tätigkeit im Bereich Employer Branding, z.B. Auftritte auf Konferenzen oder die Durchführung von Marketingaktionen. All dies, gekoppelt mit globalen Trends, bewirkt, dass Business-Analytik für einen Blick in die Zukunft und auf die externen Bedingtheiten eingesetzt werden, was konkrete Empfehlungen bedeuten kann.

Die Nutzung von Daten für die Optimierung der Organisation

Mithilfe dieser Daten kann man einige Analysen in die Wege leiten. Spezialisten wenden an: 

  • deskriptive Analyse – inklusive Volumen, Kürzungen und Kosten
  • gekoppelte Analyse – bietet einen Einblick in die Effizienz im Verhältnis zu den Ansprüchen und Standards (z.B. der Prozent der Realisierung konkreter Regelungen, der die Firma verpflichtet ist)
  • Ergebnisanalyse – erläutert die Beziehung zwischen Taten und Ergebnissen (z.B. die Qualität der neuangestellten Mitarbeiter und der Wechsel im ersten Arbeitsjahr)
  • prädiktive Analyse – erlaubt es statistische Zusammenhänge zwischen Taten und Ergebnissen festzulegen und zu bestimmen, was in der Zukunft passieren kann.

Die Analyse und Überwachung erlaubt es die aktuelle Lage festzulegen und die Berichterstattung ermöglicht es Schlüsse für die Zukunft zu treffen. Dies wiederum setzt sich in die Möglichkeit um die Effektivität der Organisation zu beeinflussen und stetig ihre Ergebnisse zu steigern. Jeder der oben genannten Bereiche – von der Rekrutierung, über das Learning & Development, Verwaltung der Effizienz, bis hin zum Future Casting kann man diagnostizieren, was es erlaubt die guten und schlechten Seiten der Prozesse zu definieren. Das erlaubt es Lösungen zu testen, Ergebnisse zu vergleichen und im Endeffekt zufriedenstellende oder sogar sehr gute Ergebnisse in all diesen Bereichen zu erreichen.

Wie fängt man an Analytik und Big Data zu nutzen? Welche Tools helfen dabei?

Der Weg zur Organisationskultur und Verwaltung basierend auf Daten ist oft lang und wird von Mitarbeitern als herzlos empfunden. Deswegen lohnt es sich mit kleinen Schritten anzufangen. Man sollte am besten mit Bereichen anfangen, die nicht direkt die Effizienz der Mitarbeiter betrifft – denn hier kommt am häufigsten Widerstand auf. Solche Bereiche wie E-Learning oder Rekrutierung sind normalerweise beliebt, denn sie erleichtern den Mitarbeitern die Durchführung der täglichen Aufgaben. Unten stellen wir 4 Beispiele von Produkten vor, die es erlauben Big Data in die tägliche Arbeit der Organisation einzuführen.

  1. ATS (Applicant Tracking System), also ein Rekrutierungssystem, welches es erlaubt verschiedene Daten in diesem Bereich zu sammeln. Es erlaubt die Effizienz der Quellen, die Konversion der Mitarbeiter, jegliche Zeitmessungen und die Aktivität im System selbst zu verfolgen. Zu interessanten Lösungen zählen u.a. Recruitee, GreenHouse oder Workable. Diese erlauben eine tiefgründige Analyse der bearbeiteten Daten.
  2. LMS (Learning Management System), also ein System für die Verwaltung des Lernens. Ein LMS kommt oft in der Form einer E-Learning-Plattform vor, ausgebaut um Zugang zu entsprechenden Zugriffen zu gewährleisten und es besitzt eben analytische Module. Diese erlauben es die Fortschritte der Mitarbeiter zu verfolgen, aber auch die Beliebtheit der bestimmten Inhalte. Zusätzlich werden Erfolge und verliehene Zertifikate gemessen. Die Fortschritte machen es nicht nur der Organisation leichter sondern können auch das Interesse der Mitarbeiter wecken und bewirken, dass das E-Learning für sie eine Herausforderung ist und keine Pflicht. Ein Beispiel solch einer Plattform ist Samelane.
  3. HRMS/HRIS (HR Management System/HR Information System) sind Anwendungen für die Verwaltung des Personals und der Prozesse verbunden mit der Mitarbeiterlaufbahn. Zu den wichtigen Modulen zählen diese, die mit der Personalverwaltung verbunden sind – die Dokumentation der Mitarbeiter, Abrechnung der Arbeitszeit, Einkommen, Steuer, Vorteile und andere Verrechnungen. Zusätzlich sind moderne Lösungen manchmal mit z.B. Unterstützung beim Onboarding oder einer Kommunikationsplattform für die Mitarbeiter ausgestattet. Eine interessante Lösung ist Hi Bob.
  4. Performance Management System (PMS) – ist oft eine Lösung, welche die Mitarbeiter am häufigsten beunruhigt. Sie erlaubt es ihre Effizienz und erreichten Ergebnisse im Kontext der gesetzten Ziele zu verfolgen. Gleichzeitig kann es auch direkt die Zielsetzung und die Erreichung besserer Resultate beeinflussen.

Große Datensätze bieten ein weites Spektrum an möglichen Verbesserungen, die in der Organisation eingeführt werden können – sowohl in Bezug auf die Effizienz der Organisation, aber auch des Engagements und der Motivation der Mitarbeiter. Die Entdeckung von Trends, Verstärkung von positiven Aspekten und die Minimalisierung jener, die die Produktivität einschränken, sind der Grund für den Erfolg der Organisation. Dabei muss man anmerken, dass die Technologie nie das menschliche Element des HRs ersetzen wird. Die Nutzung von dedizierten Systemen erlaubt es Daten zu sammeln und zu verwalten, aber qualitative Daten und der Kontext, gekoppelt mit dem individuellen Ansatz erlauben es bessere Entscheidungen zu treffen. Die Verbindung all dieser Tätigkeiten erlaubt es das Risiko zu senken und das Personal effizient zu verwalten.

Quellen:

  1. AIHR
  2. McKinsey & Company
  3. Nucleus Research
  4. AIHR
  5. The Wall Street Journal
Share it!

Neugierig geworden?

Melden Sie sich für den Newsletter an, um monatlich eine Dosis an Neuigkeiten, Tipps und Inspirationen zur Lernentwicklung zu erhalten.
Jetzt abonnieren

Zum Thema passende Artikel

Learning Development Strategy
Eine effektive L&D Strategie – der Schlüssel zum Erfolg
LMS for HR, Learning management System, Samelane
Warum ist ein Learning Management System für HR-Abteilungen unersetzbar?
A group of people are doing an engaging e-learning course
Wie erstellt man einen interessanten E-Learning-Kurs – 8 Tipps