People Analytics für die Personalarbeit nutzen

People Analytics, auch HR Analytics genannt, ist heutzutage wichtiger denn je für die Personalarbeit. Datengestütze Analysen ermöglichen es der Personalabteilung die Entscheidungsfindung zu vereinfachen und den Weg dahin optimal zu gestalten. Dabei bezieht sich der Begriff People Analytics auf die Anwendung von Big Data Methoden auf Personaldaten. Muster und Zusammenhänge können durch Softwarehilfe erkannt und für die Personalplanung und -entwicklung herangezogen werden.

Gemeinsam mit dem Personalcontrolling bilden People Analytics den Kern der modernen Personalarbeit. Durch die Auswertung erfasster Daten können beispielsweise Fähigkeiten und Kompetenzen identifiziert werden, um daraus weiteren Personalbedarf abzuleiten, oder auch Krankheiten und Fehlzeiten getreckt und damit der Mitarbeiterlebenszyklus im Unternehmen vorhergesagt werden. Solche Informationen sind für das HR-Team viel wert, da sie daraus Maßnahmen proaktiv ableiten können und für anstehende Aufgaben und Herausforderungen bestmöglich vorbereitet sind.

Die Rollenverteilung von Personalcontrolling und People Analytics ist klar: Das Personalcontrolling schafft die Basis durch die Erfassung von Personaldaten, die den aktuellen Zustand abbilden. People Analytics verknüpft diese Daten anschließend mit anderen Unternehmensdaten, um Zukunftsprognosen für die Entwicklung des Unternehmens zu erstellen. Dadurch kann HR Maßnahmen ableiten und den Erfolg des Unternehmens aktiv mitgestalten.

Grundlagen der People Analytics

People Analytics umfasst Analyseverfahren zur Gewinnung wichtiger Erkenntnisse der Mitarbeiter:innen oder auch potenzielle Mitarbeiter:innen. Die Analyse von Daten spielt in diesem Prozess eine entscheidende Rolle. Die Datenquelle kann aus Mitarbeiterbefragungen, Leistungsbeurteilungen, Arbeitszeiterfassungen oder auch Social-Media-Profilen stammen, je nachdem, was man auswerten möchte.

Aus diesen verschiedenen Datenquellen lassen sich Erkenntnisse über die Kompetenzen, Zufriedenheit oder Motivation der Mitarbeiter:innen gewinnen. Dabei kann die Verknüpfung von Personaldaten mit anderen betriebswirtschaftlichen Daten und Kennzahlen helfen, den Einfluss von Personalarbeit auf den Unternehmenserfolg besser zu verstehen.

Die Analyseverfahren in People Analytics reichen von einfachen Statistiken über Machine Learning-Ansätze bis hin zu künstlicher Intelligenz. Diese Verfahren ermöglichen es, Muster und Zusammenhänge in den Mitarbeiterdaten zu erkennen und daraus Prognosen über zukünftige Entwicklungen abzuleiten. So können Personalverantwortliche gezielte Maßnahmen ergreifen, um Schwachstellen zu beheben, Potenziale auszuschöpfen oder neue Talente effizient einzusetzen.

Ein erfolgreicher Einsatz von People Analytics erfordert jedoch auch den verantwortungsvollen Umgang mit den gewonnenen Daten, um Datenschutzvorgaben einzuhalten und ethische Fragestellungen zu berücksichtigen.

Einsatz von People Analytics

People Analytics kann in verschiedenen Situationen, Anwendungsfällen und diversen HR-Prozessen genutzt werden. Einige Beispiele sind:

• Recruiting: People Analytics kann verwendet werden, um den Erfolg von Rekrutierungsstrategien zu messen und zu optimieren. Durch die Analyse von Daten wie Bewerberquellen, Einstellungsquoten und dem Vergleich von Bewerberprofilen mit erfolgreichen Mitarbeiter:innen können Unternehmen herausfinden, welche Rekrutierungswege am effektivsten sind und welche Kandidat:innen am besten zum Unternehmen passen. Beispielsweise nutzen HR-Software bereits diverse Ansätze KI im Bewerbungsprozess zum CV Screening einzusetzen. Dabei werden Voraussetzungen in der Stellenausschreibung mit Eckdaten im Lebenslauf abgeglichen, um die Vorauswahl der Kandidat:innen zu vereinfachen.

• Talententwicklung: Die Analyse von Leistungsdaten, Weiterbildungsmaßnahmen und Mitarbeiterbefragungen ermöglicht es, die Wirksamkeit von Talententwicklungsprogrammen zu bewerten und gezielt zu fördern. So können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter:innen sich stetig weiterentwickeln.
• Mitarbeiterbindung: People Analytics kann dabei helfen, Fluktuationen zu reduzieren, indem frühzeitig erkannt wird, welche Mitarbeiter:innen unzufrieden sind oder welche Faktoren eine Kündigung begünstigen könnten. Durch datengestützte Analysen können frühzeitig geeignete Maßnahmen zur Mitarbeiterbindung ergriffen werden. Beispielsweise bietet flair als HR-Allround Software Smiley Check-Ins, die die Stimmung von Mitarbeiter:innen auf regelmäßiger Basis abfragt. So kann man Negativtendenzen frühzeitig entgegenwirken.

• Personalplanung: People Analytics ermöglicht es, zukünftige Anforderungen an das Personal genau zu ermitteln und dementsprechend strategische Entscheidungen in Bezug auf Personalbeschaffung, -entwicklung und -einsatz zu treffen.

Vorteile und Nachteile von People Analytics

Auch wenn People Analytics eine Reihe von Vorteilen mit sich bringt hat die Medaille immer zwei Seiten. Nur wenn man die vermeintlichen Nachteile kennt, kann man hier Vorsicht walten lassen.

Vorteile

• Faktenbasierte Entscheidungen: People Analytics ermöglicht es Unternehmen, auf der Grundlage von Daten und KPIs fundierte Entscheidungen im Personalbereich zu treffen. Dies führt zu einer besseren, objektiven Entscheidungsfindung und der effektiven Ausrichtung der HR-Ziele auf die Unternehmensziele.
• Mitarbeiterzufriedenheit: Durch die Analyse von Mitarbeiterdaten und -feedback kann People Analytics dazu beitragen, die Mitarbeiterzufriedenheit zu erhöhen. Unternehmen können so gezielt Maßnahmen entwickeln, um die Arbeitsbedingungen zu verbessern und die Motivation zu steigern.
• Optimierung von Personalprozessen: Mithilfe von People Analytics können Personalabteilungen ihre Prozesse analysieren und gegebenenfalls optimieren. Dies führt zu einer effizienteren und effektiveren Personalarbeit.
• Predictive Analytics: Ein weiterer Vorteil von People Analytics ist die Möglichkeit, zukünftige Entwicklungen zu prognostizieren. So kann beispielsweise das Fluktuationsrisiko oder der Personalbedarf für bestimmte Positionen vorhergesagt werden.

Nachteile

Datenschutz und Vertraulichkeit: Ein wesentlicher Nachteil von People Analytics ist der Umgang mit sensiblen Mitarbeiterdaten. Hier müssen Unternehmen darauf achten, den Datenschutz und die Vertraulichkeit der Daten zu gewährleisten, um Vertrauensverlust und rechtliche Probleme zu vermeiden. Daten müssen DSGVO-konform abgespeichert werden.

Mögliche Fehlinterpretationen: Die Analyse von Unternehmensdaten kann zu Fehlinterpretationen führen, wenn die Daten nicht korrekt erfasst, verarbeitet oder interpretiert werden. Dies kann zu falschen Schlussfolgerungen und Entscheidungen führen.

Hoher Ressourcenaufwand: Die Implementierung und Nutzung von Big Data und People Analytics kann einen erheblichen Zeitaufwand sowie finanzielle und personelle Ressourcen erfordern.

Widerstand bei Mitarbeiter:innen: Die Einführung von People Analytics kann bei manchen Mitarbeiter:innen Ängste und Widerstände hervorrufen, insbesondere wenn sie das Gefühl haben, dass ihre Privatsphäre verletzt wird oder sie stärker kontrolliert werden. Unternehmen sollten daher auf eine transparente Kommunikation und die Einbindung der Mitarbeiter:innen in den Prozess achten.

Schlüsselindikatoren und Metriken

KPIs und deren Bedeutung

Im Bereich People Analytics sind Schlüsselindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs) wichtige Eckdaten, die dabei helfen, die Leistung und Effektivität von HR-Initiativen zu messen. Sie basieren auf den gesammelten HR-Daten und bieten eine solide Grundlage für datengestützte Entscheidungen. Wichtige KPIs im Bereich der Personalarbeit sind unter anderem die Fluktuationsrate, aber auch das Arbeitgeber Branding (im Hinblick auf die Anzahl an Bewerbungen die eingehen, sowie Bewertungen auf Arbeitgeber-Bewertungsplattformen).

Metriken im HR-Bereich

Neben den KPIs gibt es eine Reihe von weiteren Metriken, welche die Performance im HR-Bereich betreffen. Diese beziehen sich auf die Mitarbeiterzufriedenheit, die Kosten pro Einstellung und die Zeit, bis eine offene Stelle besetzt ist. Kennt man diese Metriken, kann man den Prozess mit seinen einzelnen Stellschrauben durchleuchten und ihn regelmäßig optimieren.

Die Rolle des Datenschutzes in People Analytics

Bei der Anwendung von People Analytics werden der Natur nach viele personenbezogene Daten verarbeitet. Daher ist es wichtig, die Datenschutzvorschriften zu beachten, insbesondere die DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung).

Die DSGVO sieht strenge Vorschriften für die Verarbeitung personenbezogener Daten vor. Um People Analytics DSGVO-konform zu gestalten, sollten Unternehmen sicherstellen, dass sie nur die relevanten Daten erfassen und verarbeiten, die minimale Menge an Daten speichern und die Transparenz gegenüber den Mitarbeiter:innen sicherstellen. Nutzt man die Analysefunktion einer Software wie flair, kann man sich sicher sein, dass die DSGVO-Richtlinien umgesetzt sind.

Bundesdatenschutzgesetz und Mitarbeiterdaten

Neben der DSGVO müssen Unternehmen in Deutschland das Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) beachten. Das BDSG enthält spezielle Bestimmungen zum Schutz von Mitarbeiterdaten. Um den Datenschutz in People Analytics zu wahren, sollten sich Unternehmen an folgende Richtlinien halten:

• Verarbeitung von Mitarbeiterdaten nur für zulässige Zwecke: Gemäß dem BDSG ist die Verarbeitung von Mitarbeiterdaten nur für bestimmte Zwecke wie Personalverwaltung, Gehaltsabrechnungen oder betriebliche Sicherheit zulässig.
• Datensparsamkeit: Unternehmen sollten nur die notwendigen Daten erfassen und verarbeiten, die für diese spezifischen Zwecke erforderlich sind.
• Anonymisierung und Pseudonymisierung: Es ist empfehlenswert, Mitarbeiterdaten zu anonymisieren oder pseudonymisieren, um die Identifikation von Einzelpersonen zu verhindern.
• Technische und organisatorische Schutzmaßnahmen: Zum Schutz von Mitarbeiterdaten sollten die Unternehmen geeignete technische und organisatorische Sicherheitsmaßnahmen ergreifen.

Werkzeuge und Technologien in People Analytics

People Analytics ist eine innovative Technik im Personalmanagement, die die Art der Personalarbeit grundlegend verändert. Durch den Einsatz von Analysetools können HR-Abteilungen personalbezogene Daten und Informationen nutzen, um effektivere Entscheidungen im Talentmanagement zu treffen. HR Software mit Analysefunktionen wie flair ermöglicht es Unternehmen, diverse Aspekte ihrer Belegschaft besser zu verstehen, wie etwa Engagement, Inklusion, Learning, High Potentials, Produktivität und Zusammenarbeit.

Fallstudien in People Analytics

Beispiel Deloitte

Deloitte ist einer der führenden globalen Dienstleistungsunternehmen und hat People Analytics erfolgreich in ihre HR-Arbeit integriert. In den USA hat Deloitte ein People Analytics Projekt durchgeführt, um das Personalmanagement zu optimieren und ihre Geschäftsstrategie zu unterstützen. Durch die systematische Analyse von Mitarbeiterdaten konnte Deloitte Blind Spots aufdecken und gezielte Maßnahmen zur Verbesserung der Zusammenarbeit und Effizienz ergreifen. Die Anwendung von People Analytics hat Deloitte ermöglicht, evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen und die Personalentwicklung besser auf die Unternehmensziele abzustimmen.

Deutsche Unternehmen im Allgemeinen

In deutschen Unternehmen wird People Analytics zunehmend als wichtige Methode zur Optimierung der Personalarbeit angesehen. Die Kienbaum Studie zeigt, wie deutsche Unternehmen People Analytics einsetzen, um personalbezogene Probleme zu lösen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Fazit

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