People Analytics und Data Driven Decision Making im HR

1. People Analytics – deskriptiv, explorativ und präskriptiv
2. Was genau bedeutet Data Driven Decision Making im Personalbereich?
3. Anwendungsfelder: Verknüpfung von Daten
4. Vorteile für die Personalabteilung und das gesamte Unternehmen
5. Erfassen von Mitarbeiter Feedback
6. Fazit – datenbasierte Entscheidungen anstatt Bauchgefühl

In einer zunehmend digitalisierten und datengetriebenen Welt wird es immer wichtiger, fundierte Entscheidungen auf Basis von verlässlichen Daten zu treffen. Dies gilt besonders für den HR-Bereich, wo datengetriebene Entscheidungen (Data Driven Decision Making) eine entscheidende Rolle bei der Optimierung von Personalprozessen spielen können. Vom Recruiting über das Leistungsmanagement bis hin zur strategischen Personalplanung – der Einsatz von Daten kann nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch die Zufriedenheit und das Engagement der Mitarbeitenden erhöhen. In diesem Artikel werden wir die Bedeutung für den HR-Bereich untersuchen sowie die wichtigsten Datenquellen und Anwendungsbereiche aufführen.

People Analytics – deskriptiv, explorativ und präskriptiv

Unter dem Begriff People Analytics werden diverse Praktiken zusammengefasst, um die Auswertung von Personaldaten und ihre Verknüpfung mit anderen Daten und Kennzahlen im Unternehmen für ein besseres People Management einzusetzen. Hierbei wird zwischen deskriptiven, explorativen und präskriptiven Analysen unterschieden. Wir empfehlen Unternehmen jedoch immer darauf zu achten, das Ziel, welches mit People Analytics verfolgt werden soll zu definieren.  

Deskriptive Analysen gehören beispielsweise im HR-Controlling bereits zum Alltag. Sie umfassen die einfache Sammlung, Aufbereitung und Beschreibung der Daten (z. B. Wie viele Mitarbeitende arbeiten in der Abteilung? Wie hoch ist die durchschnittliche Firmenzugehörigkeit in einer Abteilung?).  

Einen Schritt weiter gehen explorative Analysen, die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Daten aufdecken. An dieser Stelle kommt es erstmalig zur Verknüpfung von Daten, indem z. B. betrachtet wird, ob Mitarbeitende in kleineren Abteilungen länger im Unternehmen beschäftigt sind. 

Auf der Stufe der prädiktiven Analysen geht es darum Vorhersagen aus den Zusammenhängen zwischen den Daten abzuleiten. Sollte sich z. B. zeigen, dass Mitarbeitende in kleineren Abteilungen länger im Unternehmen bleiben, können hieraus Vorhersagen und damit Schlussfolgerungen für die Zukunft abgeleitet werden. Eine praktische Empfehlung könnte somit sein, dass die Organisationsstruktur dahin angepasst werden sollte, dass große Abteilungen aufgesplittet werden sollten.  
 
Natürlich würde man solche Entscheidungen allerdings auf einer größeren Datenbasis Treffen – daher ist die umfassende Erhebung und Verknüpfung von Personal- und Geschäftsdaten entscheidend für erfolgreiches Data Driven Decision Making im HR-Bereich. 

Was genau bedeutet Data Driven Decision Making im Personalbereich?

Durch die Nutzung und intelligente Verknüpfung von Daten können zutreffendere Prognosen erstellt und bessere Entscheidungen getroffen werden. Damit wandelt sich die Rolle des HR-Managements von der operativ ausführenden Kraft zu einem strategisch beratenden Partner der Geschäftsführung. Während die umfassende Erhebung von Daten in anderen Geschäftsfeldern und Sektoren wie Marketing, Vertrieb usw. bereits seit Jahren verbreitet ist, entwickelt sich der Trend in der HR-Praxis vergleichsweise seit relativ kurzer Zeit. 
 
Was benötigen nun HR-Abteilungen, um datenbasierte Entscheidungen für Ihre Organisation treffen zu können? Die Antwort mag auf der Hand liegen: Daten. Ganz so einfach ist es dann allerdings doch nicht, denn Personalerinnen und Personaler müssen auch geschult werden, damit sie mit den vorhandenen Daten umgehen und diese richtig interpretieren können. Zudem benötigen Sie je nach Zielsetzung folgendes:

1. Zugang zu relevanten Daten

Interne Datenquellen: 

• Mitarbeiterdaten: Persönliche und berufliche Informationen, Leistungsbeurteilungen, Beförderungshistorie.
• HR-Systeme: Bewerber-Tracking-Systeme, Personalinformationssysteme, Gehaltsabrechnungssysteme.
• Mitarbeiter Feedback: Ergebnisse aus Umfragen, Exit-Interviews, Leistungsbewertungen.

Externe Datenquellen: 

• Markt- und Branchendaten: Trends im Arbeitsmarkt, Branchenbenchmarks.
• Gehaltsdaten: Vergleichsgehälter, Arbeitsmarktanalysen.
• Bildungs- und Qualifikationsdaten: Verfügbarkeit und Nachfrage bestimmter Fähigkeiten.

2. Datenkompetenz und analytische Fähigkeiten

• Datenanalyse
• Dateninterpretation 
• Datenvisualisierung 

3. Eine HR-Strategie

HR-Strategie und Ziele: 

• Verständnis der langfristigen Ziele und Strategien des Unternehmens.
• Kenntnis der spezifischen Herausforderungen und Anforderungen des HR-Bereichs. 

Branchenkenntnisse: 

• Vertrautheit mit Trends und Entwicklungen in der Branche.
• Wissen über Best Practices und Benchmarking. 

4. Kenntnisse zum Thema Datenschutz  

Datenschutzrichtlinien: 

• Kenntnis und Einhaltung der gesetzlichen Datenschutzanforderungen (z. B. DSGVO). 

Ethischer Umgang mit Daten: 

• Sicherstellung, dass Daten fair und verantwortungsvoll verwendet werden.
• Transparenz gegenüber Mitarbeitenden bezüglich der Datennutzung. 

5. Kollaborative Fähigkeiten

Interdisziplinäre Zusammenarbeit: 

• Zusammenarbeit mit IT, Finanzabteilung und anderen relevanten Abteilungen zur Sicherstellung eines umfassenden Datenzugangs und zur Förderung eines datengesteuerten Ansatzes. 

Kommunikationsfähigkeiten: 

• Fähigkeit, datenbasierte Erkenntnisse verständlich und überzeugend zu kommunizieren, um Entscheidungsprozesse zu beeinflussen. 

Durch die Kombination dieser Elemente kann ein Personalmanager oder eine Personalmanagerin datenbasierte Entscheidungen treffen, die die Effizienz und Effektivität des HR-Bereichs steigern und gleichzeitig zur Erreichung der strategischen Unternehmensziele beitragen. 

Anwendungsfelder: Verknüpfung von Daten

Die Anwendungsfelder, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen sind vielfältig und erstrecken sich über verschiedene Bereiche im Unternehmen. Sowohl für einzelne Mitarbeitende als auch die gesamte Organisation können neue Mehrwerte durch die Verknüpfung von Daten entstehen.

Rekrutierung und Einstellung: 

Analyse von Bewerberdaten zur Verbesserung der Auswahlprozesse 

• Praxisbeispiel: Ein Unternehmen nutzt maschinelles Lernen, um die Lebensläufe von Bewerbern zu analysieren und die besten Kandidaten für eine Position auszuwählen.
• KPIs: Zeit bis zur Besetzung (Time to Fill), Einstellungskosten (Cost per Hire).
• Effekte: Schnellere Besetzung offener Stellen, Reduktion der Rekrutierungskosten, Verbesserung der Passgenauigkeit von Neueinstellungen.

Vorhersagemodelle für die Kandidatensuche

• Praxisbeispiel: Einsatz von Predictive Analytics, um vorherzusagen, welche Bewerber am wahrscheinlichsten erfolgreich und langfristig im Unternehmen bleiben.
• KPIs: Vorhersagegenauigkeit (Prediction Accuracy), Erfolgsrate neuer Einstellungen (New Hire Success Rate).
• Effekte: Erhöhung der langfristigen Mitarbeiterbindung, Reduktion der Fluktuationsrate, Kosteneinsparungen durch geringeren Rekrutierungsbedarf.

Mitarbeiterbindung und -entwicklung:

Identifikation von Faktoren, die Mitarbeiterzufriedenheit und -bindung beeinflussen

• Praxisbeispiel: Durchführung von Mitarbeiterumfragen und Analyse der Ergebnisse, um Schlüsselbereiche für Verbesserungen zu identifizieren.
• KPIs: Mitarbeiterzufriedenheit (Employee Satisfaction), Mitarbeiterfluktuation (Employee Turnover Rate), Engagement-Index.
• Effekte: Steigerung der Mitarbeiterzufriedenheit, Verringerung der Fluktuation, Einsparungen durch geringeren Rekrutierungsaufwand.

Entwicklung von maßgeschneiderten Weiterbildungsprogrammen

• Praxisbeispiel: Analyse der individuellen Entwicklungsbedarfe und Leistungstrends, um personalisierte Schulungsprogramme anzubieten.
• KPIs: Teilnahmequote an Weiterbildungsprogrammen (Training Participation Rate), Lernfortschritt (Learning Progress), Einfluss auf die Leistung (Impact on Performance).
• Effekte: Verbesserung der Mitarbeiterkompetenzen, Erhöhung der Produktivität, Förderung der internen Karrieremöglichkeiten.

Leistungsmanagement: 

Nutzung von Leistungsdaten zur objektiven Beurteilung und Feedback. 

• Praxisbeispiel: Implementierung eines Performance Management Systems, das kontinuierlich Leistungsdaten sammelt und analysiert.
• KPIs: Leistungsbewertungsgenauigkeit (Performance Evaluation Accuracy), Feedback-Zyklen (Feedback Cycles), Mitarbeiterzufriedenheit mit dem Bewertungsprozess.
• Effekte: Objektivere Leistungsbewertungen, gezieltes und zeitnahes Feedback, Erhöhung der Mitarbeitermotivation und -leistung.

Einsatz von Predictive Analytics zur Identifikation von High Performern: 

• Praxisbeispiel: Analyse von Leistungsdaten, Feedback und Umfragen, um High Performer frühzeitig zu identifizieren und gezielt zu fördern.
• KPIs: Vorhersagegenauigkeit (Prediction Accuracy), Karrierefortschritt (Career Progression Rate), Bindungsrate (High Performer Retention Rate).
• Effekte: Gezielte Förderung, erhöhte Mitarbeiterbindung, bessere Nachfolgeplanung, gesteigerte Gesamtleistung.

Strategische Personalplanung: 

Workforce Analytics zur Optimierung der Personalplanung. 

• Praxisbeispiel: Einsatz von Analysen zur Bestimmung des optimalen Personalbedarfs basierend auf historischen Daten und zukünftigen Anforderungen.
• KPIs: Personalbedarfsgenauigkeit (Workforce Demand Accuracy), Kosteneffizienz (Cost Efficiency), Produktivität (Productivity).
• Effekte: Optimierung der Personalkosten, Sicherstellung einer ausreichenden Personaldecke, Verbesserung der betrieblichen Effizienz.

Szenario-Analysen für zukünftige Personalbedarfe. 

• Praxisbeispiel: Simulation verschiedener Szenarien (z. B. Marktwachstum, neue Projekte) und deren Auswirkungen auf den Personalbedarf.
• KPIs: Szenario-Genauigkeit (Scenario Accuracy), Anpassungsfähigkeit (Adaptability), Effektivität der Personalstrategie (Effectiveness of Workforce Strategy).
• Effekte: Bessere Vorbereitung auf zukünftige Herausforderungen, schnellere Reaktionsfähigkeit auf Marktveränderungen, strategische Vorteile durch proaktive Planung.

Vorteile für die Personalabteilung und das gesamte Unternehmen

Personalabteilungen können also von der Nutzung von Daten profitieren. Durch die Einführung von KPIs, die die Personalarbeit messen, kann diese effektiver gestaltet werden. Organisationale Personalentscheidungen basieren so auf tatsächlichen Daten anstatt auf Bauchgefühl oder Intuition. 

Durch die systematische Erfassung von KPIs wie der Time to Fill (Zeit bis zur Besetzung), dem Employee Satisfaction Score (Mitarbeiterzufriedenheit) oder der Fluktuationsrate (Employee Turnover Rate) kann die Personalabteilung echten Mehrwert für das gesamte Unternehmen schaffen. Diese Daten ermöglichen es, gezielte Maßnahmen zur Reduktion von Einstellungskosten und zur Steigerung der Mitarbeiterbindung zu entwickeln. Darüber hinaus können Vorhersagemodelle eingesetzt werden, um individuelle Lernpfade und Entwicklungsmöglichkeiten zu optimieren, basierend auf der Identifikation von High Performern und der Analyse von Mitarbeiterbedarfen. So lassen sich benötigte Kompetenzen gezielt erfassen und Weiterbildungsprogramme passgenau auf die Bedürfnisse einzelner Abteilungen sowie die Entwicklungswünsche der Mitarbeitenden abstimmen, was zu einer gesteigerten Produktivität und langfristigen Zufriedenheit führt. 

In Zeiten des Fachkräftemangels und angesichts der Bedeutung von Weiterbildungsmöglichkeiten für junge Arbeitnehmende ergibt sich hier ein hohes Potenzial, die Attraktivität der eigenen Arbeitgebermarke zu steigern. 

Vom Einsatz von Daten im HR-Bereich und anderen Geschäftsfeldern ist es nur noch ein kleiner Schritt zu einer Organisationskultur, in der datenbasiertes Arbeiten und Entscheiden gelebt werden. Wenn die intelligente Verknüpfung von Daten in der Organisationsstruktur und -kultur verankert ist, ergeben sich hieraus große Potenziale für Unternehmen. Große Tech-Unternehmen machen es vor: datenbasierte Entscheidungsfindung vom Top-Management bis zum einzelnen Mitarbeitenden ist dort oft verbreitet. Jede Ebene muss Daten vorweisen können, auf deren Basis Entscheidungen getroffen wurden. Hierzu müssen alle Mitarbeitenden ein grundlegendes Verständnis von Daten (Data Literacy) und Datenanalyse haben. Außerdem brauchen einzelne Mitarbeitenden Zugang zu organisationalen Daten und auch die Möglichkeit eigene Daten im Unternehmen zu erfassen. 

Erfassen von Mitarbeiter Feedback

Eine Möglichkeit umfassende Daten über die Abläufe, Bedingungen und Kultur zu erfassen, ist die regelmäßige Durchführung von Mitarbeiter– und Pulsbefragungen. Eingebettet in eine ganzheitliche Feedbacklandschaft im Unternehmen, welches auch individuelles Feedback erfasst und aggregiert auswertet, können Mitarbeiterbefragungen eine sehr wichtige Daten-Grundlage für eine Vielzahl an Entscheidungen sein. Interessant ist hier ebenfalls die Einrichtung automatischer Schnittstellen zwischen verschiedenen Systemen zur Datenerfassung im Unternehmen bzw. die Zusammenführung und gemeinsame Analyse von Daten aus verschiedenen Unternehmensbereichen bietet enorme Potenziale. 

Bei allen Vorteilen sollte jedoch eine kritische Perspektive eingenommen werden. Unter den Prämissen von Datenschutz und Datensparsamkeit ist die umfassende Nutzung und Verknüpfung von Daten mit Vorsicht zu betrachten. Andererseits bieten Daten die Chance, bessere Entscheidungen zu treffen, die nicht durch Vorurteile oder Bias beeinflusst sind. Durch die Nutzung verschiedener Datenquellen kann ein möglichst realistisches Bild der Organisation gezeichnet werden. Die Verknüpfung subjektiver Einschätzungen der Mitarbeitenden mit objektiven Kennzahlen aus anderen Geschäftsbereichen kann interessante Entwicklungen offenbaren. Dies stellt sowohl für Mitarbeitende als auch Unternehmen und deren Ziele eine Win-Win-Situation dar.  

So können Daten aus 360°-Feedback und Mitarbeiterbefragungen mit Kennzahlen der Abteilung (z. B. Fluktuation, Umsatz im Vertrieb) in den Kontext gesetzt werden. Auch im HR-Bereich können verschiedene Datenquellen genutzt werden, um die Effektivität aktueller Prozesse zu bewerten. Was sagt beispielsweise eine kurze Time to Hire in einem bestimmten Geschäftsbereich aus, wenn Mitarbeitende dort oft nicht über die Probezeit hinaus bleiben? Das blinde Erfüllen einzelner KPIs schafft keinen Wertbeitrag; die gesamte vorliegende Datenlage muss zusammengeführt werden.

Fazit – datenbasierte Entscheidungen anstatt Bauchgefühl

Die Integration von Data Driven Decision Making und People Analytics im HR-Bereich revolutioniert die Art und Weise, wie Personalstrategien entwickelt und umgesetzt werden. Durch den gezielten Einsatz von Daten und fortschrittlichen Analysemethoden können HR-Manager fundierte Entscheidungen treffen, die auf objektiven Erkenntnissen basieren statt auf Intuition. Dies führt zu einer effizienteren Personalbeschaffung, einer besseren Mitarbeiterbindung und -entwicklung sowie einer insgesamt höheren Zufriedenheit und Produktivität der Mitarbeitenden. Wovon sowohl Mitarbeitende als auch Unternehmen profitieren. 

Gleichzeitig sollten Datenschutz und ethische Überlegungen stets im Fokus stehen, um das Vertrauen der Mitarbeitenden zu gewährleisten. Die richtige Balance zwischen Datennutzung und -schutz zu finden, ist entscheidend für den nachhaltigen Erfolg. 

In einer Zeit, in der der Fachkräftemangel und der Wettbewerb um Talente zunehmend an Bedeutung gewinnen, bieten Data Driven Decision Making und People Analytics enorme Chancen, die Attraktivität und Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens zu steigern. Unternehmen, die diese Methoden erfolgreich implementieren, sind besser positioniert, um die Herausforderungen der modernen Arbeitswelt zu meistern und ihre strategischen Ziele zu erreichen.