Der digitale Wandel geht auch an der Personalarbeit nicht vorbei. Die Auswirkungen der Digitalisierung bestimmen neben der Wettbewerbsfähigkeit vor allem auch die Effizienz- und Effektivitätssteigerung der Unternehmen. Zudem vermittelt der professionelle und kompetente Einsatz von digitalen Tools eine Innovationsfähigkeit und Modernität des Unternehmens, welches sich offen gegenüber einem gezielten Umgang mit neuartigen Möglichkeiten zeigt. Darum tritt nun mehr und mehr die Erkenntnis ein, dass auch das Personalmanagement eine stete Weiterentwicklung und Transformation durchlaufen muss.
Der digitale Wandel im HR
Was genau bedeutet nun HR-Transformation?
Grundsätzlich die Einführung neuer HR-Technologien, Tools und auch eine strategische HR Ausrichtung auf datengestützte Entscheidungen. Auf der operativen Ebene ist dies als die Verwendung von Instrumenten und Maßnahmen zu verstehen, die durch die digitale Weiterentwicklung von HR-Aufgabenfeldern entsteht. HR Software für die Verwaltung von Personaldaten, ein Tool für Mitarbeiterbefragungen, ein modernes, vollkommen digitalisiertes Bewerbermanagementtool, eine Software für die quantitative Personalbedarfsplanung und so weiter – das Angebot an neuen Technologien und Tools ist umfangreich und deckt konkrete Aufgaben entlang des gesamten Mitarbeiterpfads ab.
Dabei ist das Ziel nicht, den Personaler zu ersetzen. Vielmehr geht es darum, die Prozesse schneller zu gestalten, die „nervigen“ administrativen Aufgaben weitestgehend zu automatisieren, und den zuständigen Personaler zu unterstützen/entlasten. Ein klassisches Beispiel ist die Erstellung von HR-Reports, die normalerweise durch viele Stunden von Excel-Auswertungen und der Aufbereitung der Ergebnisse geprägt ist. Mit Hilfe eines passenden Analyse- und Visualisierungstools kann diese Arbeitszeit eingespart, der HR-Reportingprozess beschleunigt und in Echtzeit Maßnahmen für gegebene HR-Problemstellungen entwickelt werden. Somit gewinnen die zuständigen Personaler mehr Zeit, um ihren wertgenerierenden Aufgaben nachzugehen und das Unternehmen als Ganzes wird effizienter und effektiver.
Der Trend zur HR-Transformation hat vor allem eine Auswirkung: Im Zuge der voranschreitenden Digitalisierung personalwirtschaftlicher Prozesse entstehen im Personalbereich wachsende Mengen an Daten. Diese auch als „Big Data“ bezeichneten Datenmengen versprechen vielfältigen Nutzen. Mit Hilfe von People Analytics können die Daten ausgewertet werden, um datengestützte Erkenntnisse zu gewinnen. Aufgrund dieser ist es möglich personalwirtschaftliche Entscheidungen und Prozesse zu optimieren, die Personalarbeit gezielter auf die Anforderungen und Bedürfnisse im Unternehmen auszurichten und attraktivere Arbeitsplätze zu gestalten.
People Analytics ist also ein unterstützendes Instrument im Personalmanagement, um sich als attraktiver Arbeitgeber am Markt zu platzieren und klare Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Die Nutzenpotenziale erschließen sich durch den Einsatz moderner Verfahren der Datenanalyse im Rahmen einer strukturierten, systematischen Vorgehensweise. Die Grundvoraussetzung dafür ist jedoch das Verständnis für die Datenlandschaft und Datentypen im Unternehmen, insbesondere die HR-Daten.
HR-Daten – das Fundament für die HR-Transformation
Um Daten sinnvoll für die HR-Transformation nutzen zu können muss man sich zunächst über die verfügbaren HR-Daten im Klaren sein.
Welche HR-Daten gibt es?
Wie werden HR-Daten erhoben?
Wie können die Daten miteinander verknüpft und integriert werden?
Wie können Daten für Analysen verwendet werden?
Müssen die Daten bereinigt werden?
Welche Erkenntnisse können aus den Daten generiert werden?
Welches Business Problem kann mit den Daten evidenzbasiert betrachtet werden?
Was muss bei der Datenerhebung und Analyse beachtet werden?
Fragen über Fragen.
Datentypen und -quellen
HR-Daten lassen sich grundsätzlich aus vier Datenquellen gewinnen:
1) Personalstamm- und Prozessdaten
Diese Art von Daten werden auch oft als „harte“ Daten bezeichnet, da sie üblicherweise in unternehmensinternen Systemen und Prozessen erfasst werden und in einem Personalinformationssystem (HRIS) oder einer digitalen Personalakte hinterlegt sind.
Diese Systeme sind eine umfangreiche Datenquelle und liefern unter anderem die folgenden Informationen:
- Demografische Merkmale, z.B. Alter und Geschlecht
- Vergütung
- Dauer der Betriebszugehörigkeit
- Berufsgruppen
- Bildungsstand
- Qualifikationen und Berufserfahrung
- Position in der Organisationsstruktur
- Beförderungshistorie
- Arbeitswege
- Austritte
Häufig ist auch die vollständige Organisationsstruktur in den Systemen hinterlegt oder kann über die Daten rekonstruiert werden.
Weitere HR-Systeme liefern Prozessdaten aus verschiedenen HR-Aufgabenfeldern, wie zum Beispiel aus dem Recruiting, der Personalentwicklung oder der strategischen Personalplanung:
- Bewerbungsprozesse
- Arbeitszeiten
- Weiterbildungen und Beförderungen
- Dauer der Projektzugehörigkeit und Projektwechsel
- Leistungsbewertungen und Produktivität
- Fähigkeiten und Kompetenzen
2) Befragungsdaten
Daten aus Mitarbeiterbefragungen werden auch als „weiche“ Daten bezeichnet, da sie nicht aus den Quellsystemen oder Prozessen gewonnen werden, sondern gezielt mit Befragungen oder Exit-Interviews erhoben werden. Sie spiegeln die Einstellungen und Wahrnehmungen der Mitarbeiter entlang des Mitarbeiterpfads wider und sind deshalb besonders aussagekräftig.
Befragungsdaten werden klassischerweise über große, unternehmensweite Mitarbeiterbefragungen in regelmäßigen Abständen erhoben. Dabei stehen bisher aber weniger die Erfahrungen, sondern vor allem mitarbeiterbezogene Kennzahlen wie das Mitarbeiterengagement im Fokus. Zusätzlich stehen heute eine Vielzahl weiterer Befragungsformen zur Verfügung, welche sich nach der Wiederholungsrate und der Häufigkeit der Wiederholung unterscheiden lassen:
- Einmalbefragung
Diese werden einmalig zu einem bestimmten Thema (wie z.B. Exit Surveys) oder mehrmalig zu einem bestimmten Thema ausgespielt (z.B. Onboarding Surveys, wo häufig mehrere Einmalbefragungen zu verschiedenen Zeitpunkten im Onboarding ausgespielt werden).
- Mehrmalbefragungen
Diese werden mehrmalig zu einem bestimmten Thema ausgespielt und lassen sich nach der Häufigkeit der Wiederholung unterscheiden. Während klassische Mitarbeiterbefragungen in der Regel im Rhythmus von 1-3 Jahren wiederholt werden, erfolgen Pulsbefragungen eher in kürzeren Abständen (z.B. von 3-6 Monaten). Dort werden außerdem zumeist nicht alle Themen auf einmal abgefragt, sondern auf verschiedene Befragungen verteilt. Eine weitere Kategorie bilden offene Feedbacksysteme (z.B. Evaluationsterminals in der Kantine), die nicht nach dem „Pull“-, sondern nach dem „Push“-Prinzip funktionieren, d.h. Mitarbeiter*innen können auf eigenen Wunsch jederzeit ihre Erfahrungen mittteilen.
Die verschiedenen Befragungsformen unterstützen den Trend den Mitarbeiter*innen eine Stimme zu geben und mehr Wert auf deren Mitarbeitererfahrung (auch Employee Experience) zu legen. So werden bestehende Mitarbeiterbefragungen über kurze Pulsbefragungen und offene Feedbacksysteme gezielt um Daten zu Arbeitserfahrungen ergänzt. Daraus können Treiber für die Motivation, Mitarbeiterzufriedenheit, Bleibeintention und Weiterempfehlung identifiziert und Handlungsmaßnahmen zur Optimierung hin zum attraktiven Arbeitgeber abgeleitet werden.
Üblicherweise liegen diese Befragungsdaten nur in anonymer Form vor, um den Datenschutzanforderungen laut der Datenschutzgrundverordnung (EU-DSGVO) gerecht zu werden. Tatsächlich reichen die anonymisierten und verdichteten Daten jedoch aus, um die relevanten Erkenntnisse zu gewinnen, wie zum Beispiel den Einfluss der durchschnittlichen Arbeitszufriedenheit oder Vorgesetztenbewertung in einem Team.
3) Von Drittanbietern bezogene Daten
Dieser Datentyp wird über externe Quellen bezogen, wie zum Beispiel von sozialen Netzwerken wie LinkedIn, Xing oder Twitter sowie von Arbeitgeberbewertungsportalen wie Glasdoor und kununu. Hier teilen Bewerber, Mitarbeiter und ehemalige Mitarbeiter immer häufiger ihre Erfahrungen mit dem Unternehmen. Diese Drittanbieter bilden deshalb eine wertvolle Quelle für das datengestützte Personalmanagement (insbesondere das Employee Experience Management). Darüber hinaus können externe Daten wie die lokale Arbeitslosenquote oder Informationen über Personalgewinnungsaktivitäten von Wettbewerbern in die Analyse integriert werden. Allgemein fallen jegliche Formen von Benchmark-Daten in diese Kategorie, ganz unabhängig davon wie sinnvoll externe Benchmarks tatsächlich sind.
4) Betriebs- und Finanzdaten
Betriebs- und Finanzdaten beziehen sich auf alle anderen relevanten Systeme, Prozesse und Eigenschaften des Unternehmens, zum Beispiel die Zufriedenheit oder Fluktuation der Kunden, externe Marktbedingungen oder den Unternehmenserfolg. Diese Daten liegen wie Personalstamm- und Prozessdaten zumeist bereits im Unternehmen vor. Obwohl sie sich nicht direkt auf das Personalwesen beziehen, sind sie dennoch wichtig im Kontext des datengestützten Personalmanagements[1], vor allem mit dem Ziel die Wirkung einer HR-Maßnahme zu bestimmen. Beispielsweise zeigen sich Maßnahmen zur Fluktuationsprävention in den Fluktuationskosten und somit in den Finanzdaten des Unternehmens. Solche Auswirkungen auf unternehmensbezogene Kennzahlen und Entwicklungen bestätigen, dass People Analytics und die damit verbundene HR-Transformation kein Selbstzweck sind, sondern zur Lösung von konkreten Business-Problemstellungen eingesetzt wird. Von der Arbeitgeberattraktivität über die Produktivität bis hin zur Wettbewerbsfähigkeit.
Datenintegration & Software-Unterstützung
Wenn die Daten aus den verschiedenen Datenquellen zusammengetragen werden, müssen sie erst bereinigt und die Datenqualität sichergestellt werden, bevor mit der Analyse begonnen werden kann. Obwohl aus methodischer Sicht natürlich eine möglichst breite Datenbasis hilfreich ist, müssen nicht zwangsläufig alle diese Daten für eine aussagekräftige Analyse vorliegen. Oftmals ist auch eine Teildatenmenge ausreichend. Dies hängt immer von der konkreten Fragestellung und der geplanten Analyse ab. Für den Datenintegrationsprozess ist zudem die Abstimmung mit der IT im Unternehmen notwendig, um den sicheren Datentransfer und die Anbindung an die bestehende Dateninfrastruktur zu ermöglichen.
Die Integration der Daten, die anschließende Datenanalyse und Ergebnispräsentation können ein- oder mehrmalig im Rahmen eines Projekts durchgeführt werden. Ganz im Sinne der HR-Digitalisierung kann die Auswertung aber auch softwaregestützt erfolgen und für eine dauerhafte Nutzung automatisiert werden. Dazu kann eine passende Software-Lösung eingesetzt werden, welche die automatisierte Analyse und Visualisierung der Ergebnisse übernimmt. Ein klarer Vorteil davon ist, dass die Software – nach einmaligem Set-Up zu Beginn – lediglich durch aktualisierte Datenauszüge „gefüttert“ werden muss. Auf diese Weise sind die Daten in Echtzeit für verschiedene Nutzergruppen (beispielsweise Unternehmensleitung, Führungskräfte, Rekrutierer, Personalentwickler) zugänglich und die Nutzung der Ergebnisse in verschiedenen Aufgabenbereichen möglich. Dabei spielt die Bereitstellung der Analysen über intuitive Self Service-Dashboards eine wichtige Rolle, um die Ergebnisse auch ohne tiefere analytische Vorkenntnisse interpretieren und verwenden zu können.
Analyse der HR-Daten
Dr. Daniel Mühlbauer [2] definiert People Analytics im Rahmen der fortschreitenden Digitalisierung und dem datenbasierten Personalmanagement folgendermaßen:
Mit People Analytics werden die HR-Daten also systematisch mit verschiedenen Verfahren der Datenanalyse aus den Bereichen der Statistik und dem maschinellen Lernen ausgewertet. Eine praxisorientierte Betrachtung des methodischen Reifegrads der verwendeten statistischen Analysen ist hilfreich, um die Nutzung von Daten und Datenanalysen zur besseren Entscheidungsfindung im Personalmanagement zu beurteilen. Die drei Entwicklungsstufen lassen sich anhand der Leistungsfähigkeit der Analyseverfahren unterscheiden (Abbildung 1) – deskriptive Analysen (Stufe 1), diagnostische Analysen (Stufe 2) und prädiktive Analysen (Stufe 3).
Von Mittelwerten zu Künstlicher Intelligenz
Erfahren Sie mehr über die Reifegrade von People Analytics!
Dabei verändert sich mit diesen Reifegraden bzw. dem Entwicklungsstand von People Analytics auch die Rolle der HR-Funktion: Sie wandelt sich vom reinen Dienstleister zum Innovationstreiber und strategischem Partner.
In anderen Worten: Das in den HR-Daten liegende Potenzial ist die Treibkraft für die HR-Transformation.
Datenschutz und ethische Verantwortung
Bei Betrachtung der oben erläuterten Daten im Personalbereich, welche aus der bestehenden Datenlandschaft generiert und mit Befragungsdaten ergänzt werden, handelt es sich eindeutig um personenbezogene Daten. Daher ist die Einhaltung datenschutzrechtlicher Bedingungen und Grenzen, welche die EU-Datenschutzgrundverordnung [3] (DS-GVO) vorschreibt, elementar für personalwirtschaftliche Analysen. Dies betrifft Themen wie die Datensicherheit, den Datenschutz und den Datenverkehr inklusive der Anonymität, Speicherung, Verarbeitung und des Zugriffs auf die personenbezogenen Daten. Zudem sind ethische Grundsätze [3] wie Transparenz und Erklärbarkeit, Rechenschaftspflicht und Verantwortung sowie der Vorrang des menschlichen Handelns weitere Leitlinien [4], die einen hohen Stellenwert einnehmen sollten.
Sehr hilfreich ist diesbezüglich der ausführliche Bericht von Dr. Julian Huff und Dipl. jur. Thomas Götz (2019) [5], in welchem sie die Möglichkeiten und rechtliche Grenzen von Big Data im HR-Bereich beleuchten und den datenschutzkonformen Einsatz von People Analytics als Instrument für das datengestützte Personalmanagement evaluieren.
Erschließen Sie das Potenzial Ihrer Daten
Technischer Fortschritt ist mittlerweile allgegenwärtig. Doch Fortschritt sollte dem Menschen dienen.
Das gilt natürlich auch im unternehmensspezifischen Kontext und für die HR-Transformation durch People Analytics. Ein datenbasierter Ansatz ist in der heutigen Zeit eine wertgenerierende Ergänzung zur bisherigen Praxis. Wenn Sie diesen Beitrag bis zu dieser Stelle gelesen haben, haben sie schon den ersten Schritt geschafft. Denn das Fundament für den erfolgreichen Wandel hin zur strategischen Nutzung der Daten ist das Verständnis über die Datenlandschaft und Datentypen sowie die Datenverwendung. Darum sollte bei der Auswahl von Softwareanbietern darauf geachtet werden, dass die HR-Daten mit entsprechender Umsicht erhoben, verwaltet und analysiert werden.
Sie haben die Wahl: Warten Sie ab oder seien Sie ein Vorbild der digitalen HR-Transformation mit People Analytics. Zeigen Sie, wie Sie mit den Nutzenpotenzialen der digitale HR-Transformation Ihre Mitarbeiter:innen unterstützen und die Mitarbeitermotivation, Mitarbeiterzufriedenheit, die Mitarbeiterbindung, das Mitarbeiter-Engagment und vieles mehr gezielt verbessern.
Schreiten Sie voran und erschließen Sie das Potenzial Ihrer Daten.
Quelle:
[1] Edwards, M.R./Edwards, K. (2016): Predictive HR Analytics – Mastering the HR Metric, New York: Kogan Page Ltd.
[2] Mühlbauer, D. (2017): People Analytics: Ein praxisorientiertes Umsetzungsmodell. In: Handbuch HR-Management: New Work & Arbeiten 4.0, ayway media GmbH, 269–279.
[3] Huff, J./Ebert, J./Süß, J. (2020): Künstliche Intelligenz und People Analytics im Personalmanagement – Potenziale und ethische Grundsätze, In: Heinemann, S./Matusiewicz, D. (Hrsg.), Digitalisierung und Ethik in Medizin und Gesundheitswesen. Berlin: MWV Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft.
[4] Ethik-Leitlinien für vertrauenswürdige KI von der HEG-KI der Europäischen Kommission, 2018, https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/ethics-guidelines-trustworthy-ai
[5] Huff, J./Götz T. (2019): Evidenz statt Bauchgefühl? – Möglichkeiten und rechtliche Grenzen von Big Data im HR-Bereich. In: Neue Zeitschrift für Arbeitsrecht Beilage 2/2019, 73–77.
Entdecken Sie, wie Sie Ihre HR Daten systematisch auswerten und für Ihre tägliche Arbeit einsetzen können.
