HR Analytics

Als HR Analytics oder People Analytics bezeichnet man Systeme, die innerhalb von Unternehmen Daten von Angestellten sammeln und analysieren. Die Nutzung von HR Analytics beschränkte sich zunächst nur auf große Konzerne, mittlerweile kommen solche Systeme jedoch auch immer öfter in kleinen und mittelständischen Unternehmen bei HR-Entscheidungen zum Einsatz. HR Analytics und People Analytics mit Personal Key Perfomance Indizes (KPI Personal) eröffnet dem Personalmanagement ganz neue Möglichkeiten in Bezug auf die Entscheidungsfindung. So kann man beispielsweise mit Systemen aus dem Bereich predictive HR Analytics einzelne Entscheidungsoptionen schon Voraus gegeneinander abwägen. HR Analytics ebnen somit den Weg für eine zukunftsorientierte Verwaltung des Personals.

Inwiefern helfen HR Analytics bei der Entscheidungsfindung?

Die regelmäßige Erfassung und Archivierung von personenbezogenen Daten gilt in vielen Unternehmen schon als Standard. Inwiefern können Unternehmen also von der Auswertung dieser Daten profitieren? Und warum genügen für die HR Analytics nicht die bereits gesammelten Daten?

Diese Argumentation mag einem zunächst plausibel erscheinen. In der Regel hängt das Problem mit der Art der gespeicherten Daten und ihrer Erfassung zusammen. Ein Großteil der Daten, die von der Personalabteilung gesammelt werden, gelten also rohe, generische Daten, die keinen Kontext besitzen. Es ist praktisch unmöglich, konkrete Informationen aus solchen Daten zu gewinnen. Die Auswertung der Daten kann man in diesem Fall mit dem Betrachten einer unübersichtlichen Excel-Tabelle mit lauter Wörter und Zahlen vergleichen.

Wenn man keine Struktur und keinen Leitfaden hat, wirken die Daten verwirrend und nutzlos. HR Analytics liefern hierbei die notwendige Organisation, sodass die gesammelten Rohdaten in einen passenden Kontext gebracht und anschließend analysiert werden können. Die HR Analytics liefern der Personalabteilung im Endeffekt konkrete Handlungsansätze, die man in die Tat umsetzen kann.

Ein HR Analytics System kann einem Unternehmen Aufschluss zu vielen relevanten Themen bringen. Die folgenden Fragen werden etwa häufig in Verbindung mit HR Analytics erwähnt:

• Welche und wie viele der Angestellten verlassen das Unternehmen in den kommenden zwölf Monaten?
• Haben die Personalschulugs- und Entwicklungsmaßnahmen zu einer signifikanten Leistungssteigerung bei den Angestellten beigetragen?
• Welche firmeninternen Entwicklungen und Ereignisse tragen zu einer hohen Fluktuation bei?
• Wie viel Zeit benötigt das Unternehmen, um eine offene Stelle zu besetzen?
• Mit welchen finanziellen Investitionen kann die Zufriedenheit und Produktivität der Angestellten maximiert werden?

Klare, objektive und kontextualisierte Daten erlauben es dem Unternehmen, den Fokus auf Maßnahmen zu legen, die tatsächlich zur Verbesserung des Unternehmens beitragen. Der primäre Vorteil von HR Analytics liegt somit daran, dass man sich bei der Beantwortung von wichtigen organisatorischen Fragen nicht mehr auf Hypothesen oder subjektive Ansichten stützen muss.

Wie wirkt sich der Einsatz von HR Analytics auf die Personalabteilung aus?

Angestellte in Personalabteilungen gelten laut einer Studie der Fachhochschule Koblenz oft als kompetent, vertrauenswürdig und hilfsbereit. Leider stehen die meisten Personalabteilungen in Bezug auf aktivitätsbezogene Kompetenzen und Innovationsfähigkeit in einem schlechteren Licht. Da die Personalabteilung als Bindeglied zwischen den Angestellten und der Führungsebene fungieren, müssen die Angestellten der Personalabteilung häufig unangenehme Aufgaben übernehmen. Lob und positive Nachrichten übergeben Führungskräfte hingegen gerne persönlich.

Der Grund dafür ist, dass die Personalabteilung in der Regel eher passiv agiert. Sie reagiert auf personelle Entwicklungen bzw. Veränderungen innerhalb des Unternehmens, wie zum Beispiel eine Vertragsverletzung, eine Kündigung oder eine erhöhte Arbeitslast. HR Analytics verändern die Funktion der Personalabteilung auf fundamentale Weise. Das Personalmanagement kann im Rahmen der HR Analytics anhand von objektiven Key Performance Indizes (KPI Personal) Ziele definieren und kontrollieren. Zudem kann die Personalabteilung mit den bereits gesammelten Daten Prognosen für die Zukunft des Unternehmens entwickeln. Das Personalmanagement ist somit nicht mehr nur eine reagierende, defensive Abteilung, sondern eine selbstständige und zukunftsorientierte Einheit.

Effektive Entscheidungsfindung dank HR Analytics

HR Analytics bereichern das Personalmanagement mit einer Vielzahl von objektiven Entscheidungshilfen. Hierbei steht vor allem der sogenannte Key Performance Index (KPI Personal) im Fokus. Er beinhaltet unternehmensrelevante Informationen zu den Angestellten.

Der KPI Personal gibt unter anderem Auskunft über:

• Die Produktivität des Angestellten
• Die Anzahl der bezahlten Überstunden pro Woche/Monat/Jahr
• Die Anzahl der Ausfallstunden pro Woche/Monat/Jahr
• Fluktuationsrate: Wie lange bleiben Angestellte durchschnittlich im Unternehmen?
• Time to fill: Wie lange dauert es, eine offene Stelle zu besetzen?
• Rekrutierungsrate: Wie häufig wird ein Bewerber über eine bestimmte Stellenanzeige rekrutiert?

HR Analytics – So profitieren Unternehmen von bereits gesammelten Daten

Viele Unternehmen verfügen bereits über alle Informationen, die für den KPI Personal von Bedeutung sind. Diese Daten sind beispielsweise in Gehaltsabrechnungen, Stundenzetteln und Personalakten enthalten. Ohne den Einsatz von HR Analytics wird dieser Informationsschatz jedoch nur archiviert und verwaltet. Die aktive Auswertung und Analyse der Daten sind sowohl für das Unternehmen als auch für die Angestellten von Vorteil.

Im Bereich HR Analytics arbeitet man fast ausschließlich mit sensitiven personenbezogenen Daten, welche besondere Umsicht und Diskretion erfordern. Bevor das Personalmanagement mit der Auswertung der Daten beginnen kann, müssen deshalb zunächst der Betriebsrat und die zuständige Person für Datenschutz über die Nutzung der Daten aufgeklärt werden und dem Vorhaben zustimmen. Hierbei muss die Personalabteilung stets die persönlichen Rechte der Angestellten, vor allem das Recht auf informationelle Selbstbestimmung, berücksichtigen. Deswegen gelten anonymisierte Auswertungen als selbstverständlich im Bereich HR Analytics.

HR Analytics Schritt für Schritt

Wie werden HR Analytics innerhalb von Unternehmen durchgeführt? Bevor man überhaupt mit der Integration eines HR Analytics Systems beginnt, sollte man sich zunächst darüber im Klaren sein, dass man den Prozess der Datenanalyse nicht generell vereinfachen möchte. HR Analytics dienen stattdessen viel mehr dazu, die einzelnen Bestandteile der Datenanalyse so klar wie möglich voneinander zu trennen, sodass man möglichst genaue Ergebnisse erhält.

Ein HR Analytics System beinhaltet in der Regel die folgenden vier Arbeitsschritte:

1. Erfassung der Daten: Bevor man überhaupt mit der Analyse von Daten beginnen kann, muss man die gewünschten Daten natürlich erst sammeln. Wie bereits erwähnt, speichern die meisten Unternehmen schon bestimmte Informationen zu ihren Angestellten, für gewöhnlich reichen diese Daten jedoch nicht für ein vollständiges HR Analytics Verfahren.
2. Kontrolle und Kontextualisierung: Die gesammelten Rohdaten sind zunächst relativ nutzlos. Um sie für ein HR Analytics Verfahren verwenden zu können, muss man sie deshalb zunächst kontrollieren und in einen gewissen Kontext bringen.
3. Analyse der Daten: Die Datenanalyse ist der Hauptbestandteil des HR Analytics System. Während dieses Arbeitsschrittes werden die kontextualisierten Daten auf Probleme und Trends untersucht. Anhand dieser Erkenntnisse kann man anschließend Prognosen und Schlussfolgerungen entwickeln.
4. Konkrete Maßnahmen entwickeln: Im letzten Arbeitsschritt des HR Analytics Verfahren nutzt man die Schlussfolgerungen und Prognosen aus der Datenanalyse, um konkrete Maßnahmen auszuarbeiten. Der große Vorteil im Vergleich zur normalen Entscheidungsfindung liegt darin, dass man bei HR Analytics jede Entscheidung anhand von objektive Fakten bewerten kann. Die Entwicklung der Maßnahmen beruht also nicht auf subjektiven Ansichten oder persönlichen Gefühlen.

 Erfassung der Daten

Das Sammeln und Speichern von qualitativ hochwertigen Daten ist der erste und zugleich der wichtigste Schritt innerhalb eines HR-Analytrics-Verfahrens. Die Daten sollten hierbei idealerweise so leicht wie möglich zu erfassen sein und in ein Berichtssystem integriert werden können. Es gibt viele Möglichkeiten, wie man passende Daten für HR Analytics sammeln kann. Neben bereits etablierter HR Software, Umfragen und Fragebögen kann man auch neue Verfahren der Datenerfassung über mobile Geräte oder der Abwesenheitsverwaltung zu Erfassung der Daten nutzen.

Kontrolle und Kontextualisierung

Nachdem eine ausreichende Menge an qualitativ hochwertigen Daten erfasst wurden, muss man die Daten als Nächstes messen, vergleichen und kontextualisieren. Für das Vergleichen der Daten verwendet man in der Regel wichtige Leistungsindikatoren, welche auch als HR KPIs bekannt sind.

Die Messung dient vor allem dazu, die gesammelten Daten mit den historischen Trends derselben Daten und den entsprechenden Standards des Unternehmens abzugleichen. Deshalb darf man sich bei diesem Arbeitsschritt nicht nur auf einen kleinen Ausschnitt der Daten berufen, sondern muss stattdessen die gesammelten Rohdaten langfristig überwachen und kontextualisieren.

Analyse der Daten

Während der Datenanalyse untersucht man die Berichte und Statistiken anhand von gewissen Metriken (KPIs) auf Trends und Probleme, die sich innerhalb des Unternehmens abzeichnen. Bei HR Analytics Verfahren kann man generell eine von drei unterschiedlichen Analysemethoden verwenden. Welche Methode letztendlich verwendet werden sollte, hängt vom gewünschten Analyseergebnis ab:

• Deskriptive Analyse: Bei dieser Art der Analyse liegt der Fokus ausschließlich auf der Auswertung der historischen Daten. Die gewonnenen Erkenntnisse dienen dabei als Basis zur Entwicklung von Verbesserungsansätzen.
• Prädiktive Analyse: Bei dieser Analysemethode verwendet man grundlegende statische Modelle, um historische Daten zu analysieren. Hierbei versucht man vor allem potenzielle Risiken und/oder Chancen für die Zukunft zu prognostizieren.
• Präskriptive Analyse: Diese Verfahren ist quasi eine Erweiterung der prädiktiven Analyse, bei der man zusätzlich noch die Folgen der erwarteten Ereignisse vorhersagt.

Konkrete Maßnahmen entwickeln

Nachdem die kontextualisierten Daten analysiert wurden und man zu konkreten Schlussfolgerungen gekommen ist, müssen die gewonnenen Erkenntnisse zu tatsächlichen Maßnahmen ausgearbeitet werden. Alle vorherigen Prozess des HR Analytics Verfahren sind letztendlich nutzlos, wenn man die Schlussfolgerungen aus der Datenanalyse nicht zur Verbesserung des Unternehmens verwendet.

Es gibt unterschiedliche Aspekte, die das Personalmanagement mithilfe von HR Analytics verbessern kann. Dazu zählen unter anderem:

• Verstöße gegen die Arbeitszeitvorgaben: Falls die Datenanalyse ergibt, dass die vertraglichen Arbeitszeiten nicht eingehalten werden, kann das Personalmanagement ein besseres Anwesenheitssystem etablieren.
• Hohe Fluktuationsrate: Eine hohe Fluktuationsrate hängt für gewöhnlich mit einer schlechten Unternehmenskultur zusammen. Um die Fluktuationsrate zu verringern, sollte man deshalb die firmeninterne Kommunikation verbessern und eine schriftliche Liste mit den zu befolgenden Unternehmenswerten erstellen.
• Die Kosten pro Einstellung sind zu hoch: Wenn der Rekrutierungsprozess unverhältnismäßig hohe Kosten mit sich bringt, sollte das Personalmanagement alle notwendigen Kürzungen vornehmen und die Auswahlprozesse möglichst weitreichend rationalisieren.