Mit gezielter Datenanalyse die Unternehmensprozesse optimieren

Für Unternehmen und ihre Personalabteilungen steigt die Bedeutung immer weiter an, die passenden Mitarbeitenden auszuwählen und an das Unternehmen zu binden. HR Analytics vereinfacht und unterstützt strategische Personalentscheidungen durch das Sammeln und Auswerten von HR-Daten. Wie das genau funktioniert und wo die Vorteile und Herausforderungen von HR Analytics liegen, erfahren Sie hier.

Was ist HR Analytics?

HR Analytics bezeichnet die Anwendung von Methoden zur Datenanalyse und Statistik im Personalmanagement. HR-AnalystInnen haben die Aufgabe, mithilfe gesammelter Personaldaten Zusammenhänge zu erkennen und zukünftige Entwicklungen zu prognostizieren. Managements von Unternehmen setzen HR Analytics ein, um zielgerichtete Entscheidungen bezüglich der Personalorganisation zu treffen und so die Effizienz einer Abteilung zu erhöhen. Die riesigen Mengen an komplexer Daten, die HR AnalystInnen für diesen Prozess sammeln und verarbeiten, bezeichnet man als Big Data.

HR Analytics vs. People Analytics

Auch wenn die Begriffe HR Analytics und People Analytics oftmals synonym Verwendung finden, gibt es einen klaren Unterschied zwischen den Bezeichnungen. Während sich HR Analytics mit der Optimierung des Personalmanagements beschäftigt, befasst sich People Analytics mit den einzelnen Mitarbeitenden. People Analytics nutzt unter anderem die Datenanalysen von HR Analytics und stellt auf dieser Basis Fragen rund um die Motive und Bedürfnisse des Personals.

Funktionen von HR Analytics

Die übergeordneten Ziele von HR Analytics sind die Steigerung der Produktivität der Mitarbeitenden und die Senkung der Fluktuation. Die Analyse der Daten hilft dabei, sinnvolle Entscheidungen in Bezug auf Personal und relevante Prozesse zu treffen. Welche Teilziele das Personalmanagement dabei verfolgt, hängt von den individuellen Gegebenheiten des Unternehmens ab. Folgende Funktionen der Arbeit mit Big Data sind denkbar:

• Verbesserung und Beschleunigung im Bereich Recruiting
• Vermeidung von hohen Krankheitsquoten und Kündigungswellen
• rechtzeitige Erkennung notwendiger Weiterbildungsmaßnahmen

Einsatzbereiche von HR Analytics und Big Data

Welche konkrete Bedeutung hat HR Analytics in der Optimierung des Personalmanagements? Für ein besseres Verständnis folgen nun einige Beispielanwendungen:

• Personalauswahl: Mit HR Analytics können Unternehmen erkennen, dass Eigenschaften wie Teamfähigkeit und Kreativität bessere Indikatoren für Erfolg sind als reine Berufserfahrung. Dadurch können Personalabteilungen auch Bewerbende berücksichtigen, die sonst keine Chance bekommen hätten.
• Kompetenzen: Dank HR Analytics lässt sich feststellen, von welchen Schlüsselkompetenzen der Erfolg eines Unternehmens abhängt. Das Management kann die Fähigkeiten der Mitarbeitenden mit der Referenz vergleichen und fundierte Personalentscheidungen treffen.
• Unternehmenskultur: HR Analytics ermöglicht es, die Unternehmenskultur zu analysieren und Trends zu verfolgen, um ein tiefes Verständnis für ihre Merkmale zu gewinnen. Auf diese Weise ist es möglich, Anzeichen einer negativen Entwicklung frühzeitig zu erkennen und die Zufriedenheit der Mitarbeitenden nachhaltig zu erhalten.

Die vier Phasen des HR Analytics Prozesses

Der HR Analytics Prozess gliedert sich in vier Phasen:

1. Erfassung von Daten
2. Überwachung und Messung der Daten
3. Datenanalyse
4. Handlungsmaßnahmen ableiten

Erfassung von Daten

In der ersten Phase geht es darum, hochwertige Daten zu erfassen. Sie sollten leicht zugänglich sein und sich in ein Berichtssystem integrieren lassen. Meist stammen die Daten aus einer speziellen HR-Software, die eine einfache Organisation und Archivierung von Informationen zulässt.

Für die strukturierte Analyse definieren HR AnalystInnen im Voraus Kennzahlen, auch KPIs (Key Performance Indicators) genannt. Zu den KPIs gehören im Personalwesen zum Beispiel die Anzahl der eingegangenen Bewerbungen, die Krankheitsquote oder die Zufriedenheit der Mitarbeitenden.

Überwachung und Messung der Daten

Nach der Datenerfassung ist es an der Zeit, die definierten Kennzahlen mit Big Data zu vergleichen. Damit das gelingt, müssen HR AnalystInnen die Daten über einen längeren Zeitraum aufzeichnen, messen und beobachten.

Datenanalyse

Anschließend untersuchen HR AnalystInnen die gemessenen Daten zu bestimmten KPIs. Der Schwerpunkt liegt auf der Identifizierung besonderer Entwicklungen und möglicherweise kritischer Trends und Problemen, die die Effizienz des Unternehmens beeinträchtigen. Diese drei Analysemethoden sind üblich:

• Deskriptive Datenanalyse: Die deskriptive Analyse fokussiert sich auf das Verständnis und die Interpretation der gesammelten Informationen.
• Prädikative Datenanalyse: Die prädikative Datenanalyse verwendet statistische Modelle zur Analyse der Daten.
• Präskriptive Datenanalyse: Die präskriptive Datenanalyse versucht vorherzusagen, welche Konsequenzen sich aus den Ergebnissen für das Unternehmen ergeben.

Handlungsmaßnahmen ableiten

Die letzte Phase zielt darauf ab, Maßnahmen zu finden, die zu einer Verbesserung des Managements des Personals beitragen. Ein Beispiel: Die Datenanalyse ergibt, dass das Personal ihre Arbeitszeiten nicht immer einhält. Ein Ansatz zur Verbesserung könnte hier die Einführung eines effizienteren Anwesenheitssystems sein.

Die Herausforderungen von HR Analytics

HR Analytics bietet großes Potenzial zur Steigerung des Unternehmenserfolgs, erfordert jedoch die Bewältigung spezifischer Herausforderungen durch das Management. Dazu zählt vor allem der zu beachtende Datenschutz. Ein DSGVO-konformer Umgang mit allen Daten ist unerlässlich. Auch der Kompetenzaufbau stellt ein Problem dar. So kann es einige Zeit dauern, bis eine Personalabteilung die Kompetenz hat, aussagekräftige HR Analytics durchzuführen. Auch fehlt manchmal das Vertrauen in den Analyseprozess. Für den maximalen Erfolg der Methodik ist es jedoch hilfreich, dass das gesamte Unternehmen den Einsatz von Datenanalysen unterstützt.

Die Einsatzfelder von HR Analytics

HR Analytics eignet sich prinzipiell für Unternehmen jeder Größe und Branche. Besonderen Nutzen hat HR Analytics für Unternehmen mit starker Mitarbeitendenfluktuation oder anderen bestehenden HR-Problemen. Darüber hinaus profitieren vor allem große Unternehmen von HR Analytics. Bei einer großen Belegschaft und dementsprechend umfangreicher Big Data lassen sich die Vorteile des Analyseverfahrens voll ausschöpfen.

Fazit: Mit HR Analytics und Big Data den Unternehmenserfolg steigern

HR Analytics und Big Data sind wertvolle Werkzeuge, um die Effizienz von Personalprozessen zu steigern, die Unternehmenskultur zu analysieren und fundierte Entscheidungen für den nachhaltigen Erfolg des Unternehmens zu treffen. Wichtig bei der Datenerhebung und -auswertung ist:

• ein strukturiertes Vorgehen
• das klare Definieren der Ziele im Vorfeld
• die Auswahl relevanter Kennzahlen (KPIs)
• die Beobachtung der Daten über einen längeren Zeitraum
• der DSGVO-konformer Umgang mit allen Daten

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