Inhaltsverzeichnis

Dieser Beitrag bietet eine tiefergehende Einsicht in das Feld der People Analytics und dessen Einfluss auf das Personalwesen. Hier die drei wesentlichen Aspekte:

  • Transformation durch People Analytics: People Analytics übertrifft die traditionelle Mitarbeiterdatenanalyse, indem es auf die Optimierung der Arbeitsbedingungen und Entscheidungsfindung abzielt, um Produktivität zu steigern und Kosten zu senken.
  • Anwendungsvielfalt und -nutzen: Die Anwendungen von People Analytics reichen von Fluktuationsanalysen und Leistungsmessung bis hin zur Talentakquise und Gesundheitsförderung, was HR von einem reaktiven zu einem proaktiven Geschäftspartner transformiert.
  • Herausforderungen und Datenschutz: Trotz vielfältiger Vorteile stehen Unternehmen vor Herausforderungen wie Datenschutz und technischer Integration. Datenschutzkonforme Analysen sind möglich und kritisch für den Erfolg von People Analytics.

Die digitale Transformation im Personalwesen findet ihren Ausdruck insbesondere in der praktischen Anwendung von People Analytics. People Analytics geht dabei über die bloße Analyse der Mitarbeiterdaten hinaus und zielt auf das Schaffen optimaler Arbeitsbedingungen sowie das Verbessern der Entscheidungsfindung und Kosteneinsparungen ab.

Ziele von People Analytics

Das primäre Ziel von People Analytics liegt im Identifizieren und Nutzen des vollen Potenzials der Mitarbeiterdaten, um strategische HR-Entscheidungen zu fundieren und das betriebliche Humanressourcenmanagement zu optimieren. Es strebt danach, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die dazu beitragen können, die Produktivität zu erhöhen, die Mitarbeiterbindung zu stärken und letztendlich den Geschäftserfolg zu steigern.

People Analytics dient dazu, die HR-Funktion von einem reaktiven zu einem proaktiven Partner in der Unternehmensführung zu transformieren. Dies beinhaltet das Verbessern von Prozessen und Strategien, das frühzeitige Erkennen von Talenten und Leistungslücken sowie das gezielte Fördern einer positiven Unternehmenskultur.

Durch datengestützte Einblicke können Unternehmen maßgeschneiderte Entwicklungsprogramme anbieten, die Mitarbeiterzufriedenheit und -engagement verbessern und somit insgesamt eine wertorientierte Personalpolitik fördern.

Anwendungsbeispiele von People Analytics

People Analytics eröffnet eine Vielzahl anwendungsspezifischer Möglichkeiten, die tiefgreifende Verbesserungen im gesamten Personalmanagement ermöglichen. Ein prominentes Beispiel ist die Fluktuationsanalyse, mit deren Hilfe prognostiziert werden kann, welche Mitarbeiter das Unternehmen möglicherweise verlassen werden und welche Faktoren zur Mitarbeiterbindung beitragen.

Ebenso ermöglicht es die Analyse der Mitarbeiterleistung in Verbindung mit verschiedenen Arbeitsbedingungen, wodurch gewinnbringende Umfelder für hohe Produktivität identifiziert und gefördert werden können.

Eine weitere wichtige Anwendung ist die Talentakquise, bei welcher People Analytics genutzt wird, um effektive Rekrutierungskanäle wie möglicherweise das Social Media Recruiting zu identifizieren oder die Passgenauigkeit von Kandidaten für bestimmte Positionen abzuschätzen.

Überdies wird People Analytics eingesetzt, um den Bildungsbedarf zu erkennen und personalisierte Weiterbildungsprogramme zu entwickeln, die die Entwicklung von Kompetenzen im Einklang mit unternehmerischen Anforderungen und individuellen Mitarbeiterzielen unterstützen.

Im Bereich der Gesundheitsförderung kann durch gezielte Analyse von Abwesenheitsmustern und Krankheitstagen präventiv auf die Verbesserung der Mitarbeitergesundheit eingewirkt werden.

All diese Aspekte sind darauf ausgerichtet, ein proaktives HR-Management zu ermöglichen, das Ineffizienzen minimiert und gleichzeitig eine unterstützende und stärkende Mitarbeitererfahrung schafft.

Herausforderungen von People Analytics

Die Herausforderungen, die sich Unternehmen gegenübersehen, sind vielfältig und reichen vom Aufbau von HR-Kompetenzen über technische Integration bis hin zum Implementieren effektiver Prozesse und der Berücksichtigung des Datenschutzes. Obwohl deutsche Firmen bei der Nutzung sensibler Daten vorsichtig agieren, zeigt die Praxis, dass datenschutzkonforme Analysen möglich sind und einen erheblichen Mehrwert bieten. Denn eines ist gewiss: Der respektvolle Umgang mit personenbezogenen Daten und die Einwilligung der Mitarbeiter sind Grundvoraussetzungen für People Analytics.

Für den Erfolg sind Teamkompetenzen, Datenzugang, technische Integration und benutzerfreundliche Dashboards zentral. Die erfolgreiche Einführung von People Analytics umfasst das Entwickeln entsprechender Minimum Viable Products (MVPs) und deren Einbinden in zukunftsgerichtete Geschäftsprozesse. Trotz aller Herausforderungen deuten Indikatoren darauf hin, dass People Analytics unterstützt durch technologische Plattformen und Visual Analytics eine Schlüsselrolle in der Zukunft des Personalmanagements spielen wird.

HR-Terminologie – von Analytics bis Controlling

Innerhalb des facettenreichen Felds der HR-Datenauswertung gibt es eine Vielfalt von Begrifflichkeiten – von „People Analytics“ über „HR Analytics“ bis hin zu „HR Controlling„. Derartige Bezeichnungen stellen in der Kommunikation von Softwareherstellern oft ein Alleinstellungsmerkmal dar, was bei Entscheidungsträgern wie Personalleitern und Geschäftsführern zu Verwirrung führen kann.

Um Klarheit zu schaffen, lässt sich eine Unterscheidung anhand zweier zentraler Achsen vornehmen: die Intention hinter der Analyse sowie den inhaltlichen Schwerpunkt.

  • Bei HR Analytics steht die Bewertung des Personalwesens und der resultierenden Arbeitsplatzqualität im Fokus. Die Analyse von HR-Prozessen richtet sich nach dem Streben nach operativer Exzellenz im HR-Sektor.
  • People Analytics hingegen zielt auf ein tieferes Verstehen der Arbeitnehmer – ihrer Bedürfnisse und Antriebe. Es befähigt zu einem vorausschauenden und individualisierten Personalwesen, welches sowohl die Produktivität als auch die Bindung der Mitarbeiter steigert und so zur strategischen Wertsteigerung beiträgt.
  • Eine Spezialisierung von People Analytics findet sich in EX Analytics, dessen Kern das Schöpfen einer positiven Employee Experience ist. Durch die Vereinigung von operationalen HR-Messwerten und direktem Mitarbeiterfeedback bildet es die Grundlage für maßgeschneiderte Mitarbeitererlebnisse.
  • Workforce Analytics adressiert das Humankapital auf einer aggregierten Ebene und lässt strategische Entscheidungen im Bereich der Personalplanung und -bewertung zu.
  • Unter Talent Analytics wird die Untersuchung von Daten im Rahmen von Talentmanagement-Programmen verstanden, die sich auf die Förderung von High Potenzials und die Entwicklung von Kompetenzen konzentriert.
  • Schließlich umfasst HR Controlling/ HR Reporting das Monitoring und die Analyse von HR-Kennzahlen, mit einem besonderen Augenmerk auf Reporting und Kostenrechnung im HR-Bereich.

People Analytics steht somit nicht im Dienste eines Selbstzwecks, sondern soll vielmehr relevante Geschäftsprobleme lösen und zum strategischen Nutzen des Unternehmens beitragen. Die unterschiedlichen Analysemethoden versprechen eine detaillierte Betrachtung der Workforce und ermöglichen so eine proaktive, faktenbasierte und auf die Zukunft ausgerichtete Personalarbeit.

Datenschutz und People Analytics

Datenschutz ist ein kritisches Thema beim Einsatz von People Analytics, da hierbei in der Regel personenbezogene Daten der Mitarbeiter verarbeitet werden. Um sicherzustellen, dass Unternehmen gesetzliche Bestimmungen wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) einhalten und das Vertrauen ihrer Mitarbeiter nicht gefährden, müssen sie beim Umgang mit People Analytics verschiedene Schritte beachten:

  • Datenschutzkonzept erstellen: Unternehmen sollten ein umfassendes Datenschutzkonzept entwickeln, das beschreibt, wie Daten erhoben, gespeichert, verarbeitet und geschützt werden. Das Konzept muss in Einklang mit den geltenden Datenschutzgesetzen stehen.
  • Datenschutzfolgenabschätzung durchführen: Bevor People Analytics-Programme gestartet werden, sollten Unternehmen eine Datenschutzfolgenabschätzung durchführen. Hierbei wird untersucht, welche Risiken sich aus der Verarbeitung personenbezogener Daten ergeben könnten und welche Maßnahmen zur Risikominimierung ergriffen werden müssen.
  • Datenminimierung und Anonymisierung: Unternehmen sollten nur die Daten erheben, die unbedingt notwendig sind (Prinzip der Datenminimierung). Wo immer möglich, sollten Daten anonymisiert oder pseudonymisiert werden, um die Identität der Betroffenen zu schützen.
  • Information und Transparenz: Mitarbeiter müssen über die Art, den Umfang und den Zweck der Datenverarbeitung im Rahmen von People Analytics informiert werden. Sie sollten verstehen, welche Daten erhoben und wie diese verwendet werden.
  • Einwilligung der Mitarbeiter einholen: Die Einwilligung der Mitarbeiter spielt eine zentrale Rolle beim Datenschutz. Sie muss in der Regel freiwillig gegeben werden, nachdem der Mitarbeiter umfassend über die Datennutzung aufgeklärt wurde. Diese Einwilligung kann jederzeit widerrufen werden.
  • Zweckbindung: Daten dürfen nur zu dem Zweck verarbeitet werden, für den sie erhoben wurden. Eine anderweitige Nutzung ist ohne entsprechende Rechtsgrundlage oder erneute Einwilligung der betroffenen Person grundsätzlich nicht erlaubt.
  • Sicherheitsmaßnahmen: Zur Gewährleistung des Datenschutzes müssen technische und organisatorische Maßnahmen umgesetzt werden, wie z.B. verschlüsselte Datenübertragungen, Zugriffskontrollen und regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen.
  • Regelmäßige Schulungen und Sensibilisierung: Mitarbeiter, die mit People Analytics arbeiten, sollten regelmäßig zum Thema Datenschutz geschult und über ihre Verantwortlichkeiten aufgeklärt werden.
  • Datenschutzbeauftragten einbinden: Unternehmen sollten einen Datenschutzbeauftragten benennen, der die Einhaltung der Datenschutzvorschriften überwacht und Ansprechpartner für Datenschutzfragen ist.
  • Rechte der Betroffenen wahren: Mitarbeiter haben das Recht, Auskunft über die über sie gespeicherten Daten zu erhalten, die Berichtigung unrichtiger Daten zu verlangen und unter bestimmten Umständen die Löschung ihrer Daten zu fordern.

Indem Unternehmen diese Schritte beachten und umsetzen, können sie den Datenschutz bei der Anwendung von People Analytics gewährleisten und gleichzeitig das Vertrauen der Mitarbeiter in die datenbasierten HR-Maßnahmen stärken.

Analysemethoden im People Analytics

In People Analytics kommen diverse Analysemethoden zum Einsatz, um aus den umfangreichen Personaldaten aussagekräftige Erkenntnisse zu extrahieren.

  • Deskriptive Analysen bieten dabei einen Überblick über bestehende Daten, indem sie aktuelle Kennzahlen und Verläufe visualisieren.
  • Fortgeschrittene Methoden wie prädikative Analysen nutzen statistische Modelle und maschinelles Lernen, um zukünftige Trends und Entwicklungen, etwa bei Mitarbeiterfluktuation oder Talententwicklung, vorherzusagen.
  • Kausalanalysen gehen der Frage von Ursache und Wirkung nach und führen zu einem tiefgehenden Verständnis, welche Faktoren etwa die Mitarbeiterzufriedenheit oder Produktivität beeinflussen.
  • Netzwerkanalysen wiederum beleuchten die Beziehungen und Interaktionen zwischen Individuen innerhalb der Organisation, um zu verstehen, wie Informationsfluss und Zusammenarbeit die Leistung beeinflussen.
  • Sentiment-Analysen, die häufig Textdaten aus Mitarbeiterfeedback verarbeiten, ermöglichen Einblicke in die Stimmung und das Engagement der Belegschaft.

Die richtige Auswahl und Kombination dieser Analysemethoden, angepasst an die spezifischen Fragestellungen und Ziele des Unternehmens, sind entscheidend für den Erfolg der People-Analytics-Initiativen und sind für interne Stakeholder nicht immer ohne externe Unterstützung umsetzbar.

Voreingenommenheit in der Personalanalytik: Ein Verborgenes Hindernis

In dem nachfolgenden Video-Spot tauchen wir noch ein wenig tiefer die komplexe Welt der Personalanalytik ein. Dabei konzentrieren wir uns auf ein kritisches, oft übersehenes Thema: Voreingenommenheit (im engl. Bias). Obwohl People Analytics das Potenzial hat, Personalentscheidungen zu revolutionieren, birgt es auch die Gefahr von versteckten Bias. Hier beleuchtet Amir Goldberg, ein Professor für „Oganisational Behavior an der Standford Graduate Schools of Business, ab 2:10 Minute wie unbewusste Vorurteile in Daten und Algorithmen Einzug halten können und welche Auswirkungen dies auf Mitarbeiter und Unternehmen hat.

Interim Management als Unterstützung hinzuziehen

Als HR Interim Manager mit fundierter Expertise im Bereich People Analytics kann ich Personalleitung und Geschäftsführung maßgeblich dabei unterstützen, den Wert dieser Analyseform für das Unternehmen zu erschließen und zu maximieren.

Durch vorübergehendes Einnehmen einer Schlüsselrolle in der Organisation, auch als Interim-Personalleiter oder Senior HR Manager, vermittle ich nicht nur relevante Kenntnisse und Best bzw, Good Practices, sondern helfe auch beim Aufbau von Strukturen und Prozessen, die für den gewinnbringenden Einsatz von People Analytics erforderlich sind.

Dazu steuere ich die Entwicklung und Implementierung der Datenschutzstrategie entsprechend der rechtlichen Vorgaben und gewährleiste, dass die Privatsphäre der Mitarbeiter respektiert wird. Ebenso begleite ich Unternehmen dabei, ein datengestütztes Mindset zu etablieren, und wirke als Change Agent, der durch Change Management und Change Kommunikation die Akzeptanz und die Verankerung von People Analytics im Unternehmensalltag vorantreibt.

Durch den Transfer von spezialisiertem Fachwissen schaffe ich die Voraussetzung dafür, dass People Analytics als integrales Element der Unternehmenskultur von der Geschäftsführung bis zur Mitarbeiterebene verankert werden kann.

Weiterführende Literatur

Abschließend lässt sich zusammenfassen, dass People Analytics das Potenzial hat, die HR-Funktion umfassend zu transformieren, wobei das Schaffen entsprechender Mehrwerte und das effektive Nutzen der unterschiedlichen Technologien entscheidend sein werden.

Inhaltsverzeichnis

Dieser Beitrag bietet eine tiefergehende Einsicht in das Feld der People Analytics und dessen Einfluss auf das Personalwesen. Hier die drei wesentlichen Aspekte:

  • Transformation durch People Analytics: People Analytics übertrifft die traditionelle Mitarbeiterdatenanalyse, indem es auf die Optimierung der Arbeitsbedingungen und Entscheidungsfindung abzielt, um Produktivität zu steigern und Kosten zu senken.
  • Anwendungsvielfalt und -nutzen: Die Anwendungen von People Analytics reichen von Fluktuationsanalysen und Leistungsmessung bis hin zur Talentakquise und Gesundheitsförderung, was HR von einem reaktiven zu einem proaktiven Geschäftspartner transformiert.
  • Herausforderungen und Datenschutz: Trotz vielfältiger Vorteile stehen Unternehmen vor Herausforderungen wie Datenschutz und technischer Integration. Datenschutzkonforme Analysen sind möglich und kritisch für den Erfolg von People Analytics.

Die digitale Transformation im Personalwesen findet ihren Ausdruck insbesondere in der praktischen Anwendung von People Analytics. People Analytics geht dabei über die bloße Analyse der Mitarbeiterdaten hinaus und zielt auf das Schaffen optimaler Arbeitsbedingungen sowie das Verbessern der Entscheidungsfindung und Kosteneinsparungen ab.

Ziele von People Analytics

Das primäre Ziel von People Analytics liegt im Identifizieren und Nutzen des vollen Potenzials der Mitarbeiterdaten, um strategische HR-Entscheidungen zu fundieren und das betriebliche Humanressourcenmanagement zu optimieren. Es strebt danach, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die dazu beitragen können, die Produktivität zu erhöhen, die Mitarbeiterbindung zu stärken und letztendlich den Geschäftserfolg zu steigern.

People Analytics dient dazu, die HR-Funktion von einem reaktiven zu einem proaktiven Partner in der Unternehmensführung zu transformieren. Dies beinhaltet das Verbessern von Prozessen und Strategien, das frühzeitige Erkennen von Talenten und Leistungslücken sowie das gezielte Fördern einer positiven Unternehmenskultur.

Durch datengestützte Einblicke können Unternehmen maßgeschneiderte Entwicklungsprogramme anbieten, die Mitarbeiterzufriedenheit und -engagement verbessern und somit insgesamt eine wertorientierte Personalpolitik fördern.

Anwendungsbeispiele von People Analytics

People Analytics eröffnet eine Vielzahl anwendungsspezifischer Möglichkeiten, die tiefgreifende Verbesserungen im gesamten Personalmanagement ermöglichen. Ein prominentes Beispiel ist die Fluktuationsanalyse, mit deren Hilfe prognostiziert werden kann, welche Mitarbeiter das Unternehmen möglicherweise verlassen werden und welche Faktoren zur Mitarbeiterbindung beitragen.

Ebenso ermöglicht es die Analyse der Mitarbeiterleistung in Verbindung mit verschiedenen Arbeitsbedingungen, wodurch gewinnbringende Umfelder für hohe Produktivität identifiziert und gefördert werden können.

Eine weitere wichtige Anwendung ist die Talentakquise, bei welcher People Analytics genutzt wird, um effektive Rekrutierungskanäle wie möglicherweise das Social Media Recruiting zu identifizieren oder die Passgenauigkeit von Kandidaten für bestimmte Positionen abzuschätzen.

Überdies wird People Analytics eingesetzt, um den Bildungsbedarf zu erkennen und personalisierte Weiterbildungsprogramme zu entwickeln, die die Entwicklung von Kompetenzen im Einklang mit unternehmerischen Anforderungen und individuellen Mitarbeiterzielen unterstützen.

Im Bereich der Gesundheitsförderung kann durch gezielte Analyse von Abwesenheitsmustern und Krankheitstagen präventiv auf die Verbesserung der Mitarbeitergesundheit eingewirkt werden.

All diese Aspekte sind darauf ausgerichtet, ein proaktives HR-Management zu ermöglichen, das Ineffizienzen minimiert und gleichzeitig eine unterstützende und stärkende Mitarbeitererfahrung schafft.

Herausforderungen von People Analytics

Die Herausforderungen, die sich Unternehmen gegenübersehen, sind vielfältig und reichen vom Aufbau von HR-Kompetenzen über technische Integration bis hin zum Implementieren effektiver Prozesse und der Berücksichtigung des Datenschutzes. Obwohl deutsche Firmen bei der Nutzung sensibler Daten vorsichtig agieren, zeigt die Praxis, dass datenschutzkonforme Analysen möglich sind und einen erheblichen Mehrwert bieten. Denn eines ist gewiss: Der respektvolle Umgang mit personenbezogenen Daten und die Einwilligung der Mitarbeiter sind Grundvoraussetzungen für People Analytics.

Für den Erfolg sind Teamkompetenzen, Datenzugang, technische Integration und benutzerfreundliche Dashboards zentral. Die erfolgreiche Einführung von People Analytics umfasst das Entwickeln entsprechender Minimum Viable Products (MVPs) und deren Einbinden in zukunftsgerichtete Geschäftsprozesse. Trotz aller Herausforderungen deuten Indikatoren darauf hin, dass People Analytics unterstützt durch technologische Plattformen und Visual Analytics eine Schlüsselrolle in der Zukunft des Personalmanagements spielen wird.

HR-Terminologie – von Analytics bis Controlling

Innerhalb des facettenreichen Felds der HR-Datenauswertung gibt es eine Vielfalt von Begrifflichkeiten – von „People Analytics“ über „HR Analytics“ bis hin zu „HR Controlling„. Derartige Bezeichnungen stellen in der Kommunikation von Softwareherstellern oft ein Alleinstellungsmerkmal dar, was bei Entscheidungsträgern wie Personalleitern und Geschäftsführern zu Verwirrung führen kann.

Um Klarheit zu schaffen, lässt sich eine Unterscheidung anhand zweier zentraler Achsen vornehmen: die Intention hinter der Analyse sowie den inhaltlichen Schwerpunkt.

  • Bei HR Analytics steht die Bewertung des Personalwesens und der resultierenden Arbeitsplatzqualität im Fokus. Die Analyse von HR-Prozessen richtet sich nach dem Streben nach operativer Exzellenz im HR-Sektor.
  • People Analytics hingegen zielt auf ein tieferes Verstehen der Arbeitnehmer – ihrer Bedürfnisse und Antriebe. Es befähigt zu einem vorausschauenden und individualisierten Personalwesen, welches sowohl die Produktivität als auch die Bindung der Mitarbeiter steigert und so zur strategischen Wertsteigerung beiträgt.
  • Eine Spezialisierung von People Analytics findet sich in EX Analytics, dessen Kern das Schöpfen einer positiven Employee Experience ist. Durch die Vereinigung von operationalen HR-Messwerten und direktem Mitarbeiterfeedback bildet es die Grundlage für maßgeschneiderte Mitarbeitererlebnisse.
  • Workforce Analytics adressiert das Humankapital auf einer aggregierten Ebene und lässt strategische Entscheidungen im Bereich der Personalplanung und -bewertung zu.
  • Unter Talent Analytics wird die Untersuchung von Daten im Rahmen von Talentmanagement-Programmen verstanden, die sich auf die Förderung von High Potenzials und die Entwicklung von Kompetenzen konzentriert.
  • Schließlich umfasst HR Controlling/ HR Reporting das Monitoring und die Analyse von HR-Kennzahlen, mit einem besonderen Augenmerk auf Reporting und Kostenrechnung im HR-Bereich.

People Analytics steht somit nicht im Dienste eines Selbstzwecks, sondern soll vielmehr relevante Geschäftsprobleme lösen und zum strategischen Nutzen des Unternehmens beitragen. Die unterschiedlichen Analysemethoden versprechen eine detaillierte Betrachtung der Workforce und ermöglichen so eine proaktive, faktenbasierte und auf die Zukunft ausgerichtete Personalarbeit.

Datenschutz und People Analytics

Datenschutz ist ein kritisches Thema beim Einsatz von People Analytics, da hierbei in der Regel personenbezogene Daten der Mitarbeiter verarbeitet werden. Um sicherzustellen, dass Unternehmen gesetzliche Bestimmungen wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) einhalten und das Vertrauen ihrer Mitarbeiter nicht gefährden, müssen sie beim Umgang mit People Analytics verschiedene Schritte beachten:

  • Datenschutzkonzept erstellen: Unternehmen sollten ein umfassendes Datenschutzkonzept entwickeln, das beschreibt, wie Daten erhoben, gespeichert, verarbeitet und geschützt werden. Das Konzept muss in Einklang mit den geltenden Datenschutzgesetzen stehen.
  • Datenschutzfolgenabschätzung durchführen: Bevor People Analytics-Programme gestartet werden, sollten Unternehmen eine Datenschutzfolgenabschätzung durchführen. Hierbei wird untersucht, welche Risiken sich aus der Verarbeitung personenbezogener Daten ergeben könnten und welche Maßnahmen zur Risikominimierung ergriffen werden müssen.
  • Datenminimierung und Anonymisierung: Unternehmen sollten nur die Daten erheben, die unbedingt notwendig sind (Prinzip der Datenminimierung). Wo immer möglich, sollten Daten anonymisiert oder pseudonymisiert werden, um die Identität der Betroffenen zu schützen.
  • Information und Transparenz: Mitarbeiter müssen über die Art, den Umfang und den Zweck der Datenverarbeitung im Rahmen von People Analytics informiert werden. Sie sollten verstehen, welche Daten erhoben und wie diese verwendet werden.
  • Einwilligung der Mitarbeiter einholen: Die Einwilligung der Mitarbeiter spielt eine zentrale Rolle beim Datenschutz. Sie muss in der Regel freiwillig gegeben werden, nachdem der Mitarbeiter umfassend über die Datennutzung aufgeklärt wurde. Diese Einwilligung kann jederzeit widerrufen werden.
  • Zweckbindung: Daten dürfen nur zu dem Zweck verarbeitet werden, für den sie erhoben wurden. Eine anderweitige Nutzung ist ohne entsprechende Rechtsgrundlage oder erneute Einwilligung der betroffenen Person grundsätzlich nicht erlaubt.
  • Sicherheitsmaßnahmen: Zur Gewährleistung des Datenschutzes müssen technische und organisatorische Maßnahmen umgesetzt werden, wie z.B. verschlüsselte Datenübertragungen, Zugriffskontrollen und regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen.
  • Regelmäßige Schulungen und Sensibilisierung: Mitarbeiter, die mit People Analytics arbeiten, sollten regelmäßig zum Thema Datenschutz geschult und über ihre Verantwortlichkeiten aufgeklärt werden.
  • Datenschutzbeauftragten einbinden: Unternehmen sollten einen Datenschutzbeauftragten benennen, der die Einhaltung der Datenschutzvorschriften überwacht und Ansprechpartner für Datenschutzfragen ist.
  • Rechte der Betroffenen wahren: Mitarbeiter haben das Recht, Auskunft über die über sie gespeicherten Daten zu erhalten, die Berichtigung unrichtiger Daten zu verlangen und unter bestimmten Umständen die Löschung ihrer Daten zu fordern.

Indem Unternehmen diese Schritte beachten und umsetzen, können sie den Datenschutz bei der Anwendung von People Analytics gewährleisten und gleichzeitig das Vertrauen der Mitarbeiter in die datenbasierten HR-Maßnahmen stärken.

Analysemethoden im People Analytics

In People Analytics kommen diverse Analysemethoden zum Einsatz, um aus den umfangreichen Personaldaten aussagekräftige Erkenntnisse zu extrahieren.

  • Deskriptive Analysen bieten dabei einen Überblick über bestehende Daten, indem sie aktuelle Kennzahlen und Verläufe visualisieren.
  • Fortgeschrittene Methoden wie prädikative Analysen nutzen statistische Modelle und maschinelles Lernen, um zukünftige Trends und Entwicklungen, etwa bei Mitarbeiterfluktuation oder Talententwicklung, vorherzusagen.
  • Kausalanalysen gehen der Frage von Ursache und Wirkung nach und führen zu einem tiefgehenden Verständnis, welche Faktoren etwa die Mitarbeiterzufriedenheit oder Produktivität beeinflussen.
  • Netzwerkanalysen wiederum beleuchten die Beziehungen und Interaktionen zwischen Individuen innerhalb der Organisation, um zu verstehen, wie Informationsfluss und Zusammenarbeit die Leistung beeinflussen.
  • Sentiment-Analysen, die häufig Textdaten aus Mitarbeiterfeedback verarbeiten, ermöglichen Einblicke in die Stimmung und das Engagement der Belegschaft.

Die richtige Auswahl und Kombination dieser Analysemethoden, angepasst an die spezifischen Fragestellungen und Ziele des Unternehmens, sind entscheidend für den Erfolg der People-Analytics-Initiativen und sind für interne Stakeholder nicht immer ohne externe Unterstützung umsetzbar.

Voreingenommenheit in der Personalanalytik: Ein Verborgenes Hindernis

In dem nachfolgenden Video-Spot tauchen wir noch ein wenig tiefer die komplexe Welt der Personalanalytik ein. Dabei konzentrieren wir uns auf ein kritisches, oft übersehenes Thema: Voreingenommenheit (im engl. Bias). Obwohl People Analytics das Potenzial hat, Personalentscheidungen zu revolutionieren, birgt es auch die Gefahr von versteckten Bias. Hier beleuchtet Amir Goldberg, ein Professor für „Oganisational Behavior an der Standford Graduate Schools of Business, ab 2:10 Minute wie unbewusste Vorurteile in Daten und Algorithmen Einzug halten können und welche Auswirkungen dies auf Mitarbeiter und Unternehmen hat.

Interim Management als Unterstützung hinzuziehen

Als HR Interim Manager mit fundierter Expertise im Bereich People Analytics kann ich Personalleitung und Geschäftsführung maßgeblich dabei unterstützen, den Wert dieser Analyseform für das Unternehmen zu erschließen und zu maximieren.

Durch vorübergehendes Einnehmen einer Schlüsselrolle in der Organisation, auch als Interim-Personalleiter oder Senior HR Manager, vermittle ich nicht nur relevante Kenntnisse und Best bzw, Good Practices, sondern helfe auch beim Aufbau von Strukturen und Prozessen, die für den gewinnbringenden Einsatz von People Analytics erforderlich sind.

Dazu steuere ich die Entwicklung und Implementierung der Datenschutzstrategie entsprechend der rechtlichen Vorgaben und gewährleiste, dass die Privatsphäre der Mitarbeiter respektiert wird. Ebenso begleite ich Unternehmen dabei, ein datengestütztes Mindset zu etablieren, und wirke als Change Agent, der durch Change Management und Change Kommunikation die Akzeptanz und die Verankerung von People Analytics im Unternehmensalltag vorantreibt.

Durch den Transfer von spezialisiertem Fachwissen schaffe ich die Voraussetzung dafür, dass People Analytics als integrales Element der Unternehmenskultur von der Geschäftsführung bis zur Mitarbeiterebene verankert werden kann.

Weiterführende Literatur

Abschließend lässt sich zusammenfassen, dass People Analytics das Potenzial hat, die HR-Funktion umfassend zu transformieren, wobei das Schaffen entsprechender Mehrwerte und das effektive Nutzen der unterschiedlichen Technologien entscheidend sein werden.