People Analytics: Der nächste Schritt einer von globalen Megatrends getriebenen HR-Transformation

Daten im Fokus der HR-Funktion – das stellt keine neue Erkenntnis dar. Daten neu denken und daraus erfolgsentscheidende Insights im HR-Bereich, vor allem aber auch für den Unternehmenserfolg zu gewinnen hingegen schon. Ein kurzer Beitrag darüber, warum Big Data und Analytics in Zukunft nicht mehr aus HR wegzudenken sind.

Eins ist heute klar: technologischer Fortschritt in Form von neuen Technologien, Digitalisierung und Automatisierung, aufstrebender Wettbewerb um begrenzte Ressourcen wie etwa Fachkräfte, aber auch sich etablierendes Mitarbeiter:innen-Engagement sowie New Work aufgrund des demografischen Wandels sind keineswegs bedeutungslose Bewegungen für HR. Während aus globalen Megatrends hervorgehende Big Data und Analytics in anderen Unternehmensbereichen schon lange Berücksichtigung finden, werden deren Anerkennung und aktive Begegnung erst neusten Entwicklungen zufolge auch im HR-Bereich als ausschlaggebende Treiber angesehen. Doch was bedeutet das genau? Eigentlich ganz einfach: Die heutzutage vorherrschende Verfügbarkeit sowie Zugänglichkeit von Big Data in Bezug auf HR-bezogene Themen- oder Fragestellungen nutzen und darüber hinaus mit dem Faktor Mensch verknüpfen sowie analysieren – oder in kurz: Datenbasierte HR-Zusammenhänge schaffen und daraus Entscheidungen für die Zukunft ableiten (vgl. ZukunftsInstitut 2022).

Viel zu häufig werden ebendiese Zusammenhänge und Entscheidungen in der Praxis noch nicht in vollem Umfang hervorgebracht, wenngleich dies nicht impliziert, dass betroffene Unternehmen den notwendigen Wandel übergehen. So durchläuft die HR-Funktion aus datenorientierter Sicht verschiedene, von Herausforderungen geprägte Entwicklungsstufen. Aus diesem Grund befinden sich vielzählige Unternehmen erst noch auf ihrem Weg von einer operativen zu einer strategieschen und vielmehr noch datengetriebenen HR-Funktion. Den Anfang bildet dabei erfahrungsbasiertes HR, welches angesichts einer Orientierung an Erfahrungswissen, bspw. basierend auf Befragungen, kaum fundierte HR-bezogene Entscheidungen zulässt. Im Hinblick auf eine nächste Entwicklungsstufe – das HR Reporting – sind dahingegen im Zuge vergangenheitsorientierter Kennzahlen aus Personaldaten durchaus Rückschlüsse hinsichtlich denkbarer (Fehl-)Entwicklungen realisierbar. Vor dem Hintergrund, dass die International Data Corporation ausgehend von 50 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021 für die nächsten fünf Jahre einen Anstieg der Ausgaben euopäischer Unternehmen für Big Data und Business Analytics von 11% annimmt, lässt sich vermuten, dass eine Vielzahl der Unternehmen inzwischen zumindest die Entwicklungsstufe des HR Controllings erreicht hat (vgl. International Data Corporation 2021). Neben einem Datenfokus, welcher Personaldaten zweifellos übersteigt und weitreichendere Unternehmensdaten wie etwa Umsatz oder Kundenzufriedenheit in den HR-Bereich einbezieht, bilden primär Ist-Plan-Entwicklungen der HR-Funktion den Betrachtungsschwerpunkt.

Leonie Scaled

Unternehmen inzwischen zumindest die Entwicklungsstufe des HR Controllings erreicht hat (vgl. International Data Corporation 2021). Neben einem Datenfokus, welcher Personaldaten zweifellos übersteigt und weitreichendere Unternehmensdaten wie etwa Umsatz oder Kundenzufriedenheit in den HR-Bereich einbezieht, bilden primär Ist-Plan-Entwicklungen der HR-Funktion den Betrachtungsschwerpunkt.

Auch wenn auf Basis der genannten Entwicklungsstufen Big Data schrittweise in HR-Entscheidungen einbezogen werden, begrenzen sich daraus hervorgehende Erkenntnisse in erster Linie auf das Ergebnis von vergangenen sowie gegenwärtigen Leistungen innerhalb von Unternehmen. So lassen sich zum Beispiel erfolgreiche Recruiting-Kanäle oder Abteilungen mit hohen Fluktuationsraten identifizieren. Was dabei fehlt: Zukunftsorientierung der Daten! Und im Ergebnis: Zukunftsorientierte Ausrichtung und Positionierung von HR sowie weiterführend des Unternehmens. People Analytics tritt an die Stelle einer nächsten Entwicklungsstufe der HR-Transformation, wobei nicht nur quantitative und qualitative Daten, sondern darüber hinaus auch externe Daten bspw. mit einem Ursprung in Social Media, Makroökonomie oder industriellem Benchmarking analysiert und darauf aufbauend Prognosen hergeleitet werden (vgl. Angrave et al. 2016).

Doch wie sind Einsatz und Analyse von Big Data im Hinblick auf zukünftige Entscheidungen und Entwicklungen von HR und Unternehmen in Form von People Analytics letztendlich zu bewältigen? Von modernen Data Analytics-Tools und statistischen Methoden, über Algorithmen bis hin zu Künstlicher Intelligenz sind einer Herangehensweise keine Grenzen gesetzt. Beispielsweise lassen sich durch People Analytics fundierte HR-Entscheidungen für das Recruiting von Unternehmen treffen. So ist unter anderem im Zuge von zahlreichen Auswertungen sowie Simulationen die Etablierung eines effizienteren Hiring-Prozesses realisierbar, welcher auf erfolgsentscheidenden Recruiting-Kanälen und besonders geeigneten Mitarbeiter:innen oder Mitarbeiter:innenqualifikationen aufbaut. Große Konzerne wie etwa Google gehen häufig sogar noch einen Schritt weiter und implementieren Algorithmen im Rahmen des Bewerbungsprozesses. Ziel hierbei ist es, Muster zu erkennen und infolge Kandidat:innen auf Basis von Qualifikationen sowie in Abhängigkeit von Anforderungen automatisiert zu beurteilen (vgl. Marler & Boudreau 2017).

Wir bei Vindelici begegnen auf Basis unserer Expertise in den Bereichen Business Intelligence und Strategieberatung gemeinsam mit unseren Kund:innen den Wandel der HR-Funktion und setzen uns den Aufbau einer datengetriebenen, vor allem aber auch zukunftsorientierten HR-Entscheidungsbasis zum Ziel. Hierzu identifizieren wir in Zusammenarbeit zunächst Optimierungspotentiale des HR-Bereichs und konkretisieren darauf aufbauend Problemstellungen. Dabei folgen wir einer konsistenten Datenstrategie und richten diese auf übergeordnete Unternehmensziele aus. In einem nächsten Schritt werden relevante Daten ermittelt und analysiert. Die Grundlage hierzu stellen Business Intelligence Lösungen dar (vgl. Rasmussen & Ulrich 2015).

Durch People Analytics werden schlussendlich Handlungspotentiale transparent und daraus resultierende Empfehlungen sichtbar. Entscheidend ist dennoch, dass im Ergebnis vielmehr eine Entscheidungsunterstützung als Entscheidungsautomatisierung erzielt wird:

„People Analytics wasn’t going to be in the business of developing algorithms to substitute for or replace human decision makers. Instead, what we were going to be all about was to arm these people with much better relevant information so that they can be capable of making better decisions (vgl. Prasad Setty 2014).”

Angrave, D. et al. (2016). HR and analytics: why HR is set to fail the big data challenge. Human Resource Management Journal, 26(1), 1-11.

International Data Corporation (2021): European Big Data Spending Will Reach $50 Billion This Year, as Companies Focus on Analytics-Enabled Hyper-Automation. URL: https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prEUR148275921, (abgerufen am 08.02.2022).

Marler, J. H., & Boudreau, J. W. (2017). An evidence-based review of HR Analytics. The International Journal of Human Resource Management, 28(1), 3-26.

Prasad Setty, Vice President of Analytics, Benefits and Compensation at Re:Work Editors (2014).

Rasmussen, T. & Ulrich, D. (2015). Learning from practice: how HR analytics avoids being a management fad. Organizational Dynamics, 44(3), 236-242.

ZukunftsInstitut (2022): Die Megatrends. URL: www.zukunftsinstitut.de/dossier/megatrends/, (abgerufen am 08.02.2022).

Leonie Desch_Managerin Human Resources
Leonie Desch
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