In Zeiten der Digitalisierung ist HR stärker denn je gefordert, die technologischen Entwicklungen zu verstehen und zu operationalisieren, um einen nachhaltigen Mehrwert für das Unternehmen liefern zu können. Data Analytics ist eine derartige Entwicklung. Von HR oder externen Experten richtig eingesetzt, kann es für Unternehmen durch die Analyse von meist bereits vorhandenen, aber bislang ungenutzten Daten einen enormen Mehrwert bieten.
Technologie ist der Treiber für die digitale Transformation. Big Data, maschinelles Lernen, digitale Medien, neue Software und Automatisierung verändern und beschleunigen Innovationen, Produktivität und Entscheidungsprozesse auch im HR-Bereich. Sie machen bestimmte Aufgaben überflüssig oder verändern diese mit hoher Geschwindigkeit. Gleichzeitig helfen sie HR-Managern dabei, ihre Arbeit zu optimieren und Freiräume für strategische Aufgaben zu gewinnen.
HR-Analytics: Stufen der Datenanalyse
Ein zentrales Beispiel dafür ist People Analytics (hierzulande eher unter dem Begriff HR Analytics oder Data Analytics bekannt). Es soll subjektive Entscheidungen in Personal- und Organisationsfragen mithilfe von Daten fundierter und zielgerichteter machen. Interne und externe Daten rund um ein Unternehmen können vor dem Hintergrund von Sozial- oder Motivationspsychologie, Verhaltenswissenschaften oder Business Intelligence analysiert werden. Zudem lassen sie sich mithilfe von statistischen Mitteln untersuchen und weiterverwenden (z. B. durch die Umwandlung in Algorithmen). Dabei sind drei Stufen zu unterscheiden.
Basisform von HR-Analytics
In der Basisform umfasst HR Analytics in der Regel klassische HR-Kennzahlen. Das sind beispielsweise Rekrutierungs- und Fluktuationsquoten, Mitarbeiterzahl oder Durchschnittsalter der Beschäftigten. Diese Kennzahlen lassen sich anhand ausgewählter Strukturparameter wie Jobfamilien, Standorten, Fachabteilungen oder Hierarchiestufen auswerten. Diese Entwicklungsstufe von HR Analytics ist in vielen Unternehmen bereits als klassisches Personalcontrolling oder in Form von HR-Reportings vorhanden.
Ausbauform: fortgeschrittene statistische Verfahren
In der Ausbauform beschäftigt sich HR Analytics vornehmlich damit, wichtige Treiber der zuvor genannten HR-Kennzahlen zu identifizieren. Es unterscheidet sich vom einfachen HR Analytics dadurch, dass fortgeschrittene statistische Verfahren eingesetzt werden, die einen ersten Hinweis auf Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge liefern können.
Finalisierte Form: Entwicklungen vorhersagen
In der finalisierten Form zielt HR Analytics darauf, zukünftige Entwicklungen der Workforce und der Rahmenbedingungen ihres Einsatzes vorherzusagen. Dabei nutzt man statistische Verfahren und die Ergebnisse aus vergangenheitsbezogenen Analysen.
Anforderungen an den Datenschutz bei HR Analytics
Die technologische Entwicklung von HR Analytics schafft die Grundlage für vollkommen neue Prozesse. Sie werden im Rahmen der digitalen Transformation nicht einfach nur optimiert, sie werden vollkommen neu gedacht.
Aber sie bringen auch neue Verantwortlichkeiten mit sich. HR wird aufgrund der großen Masse an personenbezogenen Daten zunehmend die Balance zwischen Daten- und Mitarbeiterschutz finden müssen. Datensicherheit und Datenschutz werden daher eine wichtige Rolle im digitalisierten Personalwesen einnehmen.
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