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01/18 personalmagazin
Bei Fragen wenden Sie sich bitte an
Grad der Komplexität
niedrig
mittel
hoch
Ausgangsfrage
(Business Question)
Kann schlechte Führung eine
der Ursachen für die hohe Fluk
tuation am Standort A sein?
Wie viele zusätzliche Einnah
men generiert das Verkaufs
training?
Welche Mitarbeiter zeigen Ab
wanderungstendenzen in den
nächsten sechs Monaten?
System-Integration
nicht erforderlich
nicht erforderlich
ja
Daten
quellen
eine (zum Beispiel Ergebnisse
einer Mitarbeiterbefragung)
zwei (etwa Trainingsteilnehmer
und Umsätze aller Vertriebsmit
arbeiter aus dem CRM)
mehr als zwei
Kapazität
zwei bis vier Tage
ein bis drei Tage
Wochen
Expertise
Excel-Pivot-Tabellen
Excel-Tabellen
Data-Analytics-Software
gungen abzubügeln und stattdessen
auf die perfekten Rahmenbedingungen
zu warten. Doch diese wird es niemals
geben. Die Frage lautet also: Was lässt
sich unter den gegebenen Rahmenbe-
dingungen erreichen? Dabei können be-
reits einfache Beispiele eine große Wir-
kung haben, wenn es darum geht, den
Nutzen einer Sache greifbar zu machen.
Das heißt, gerade eine nicht vollständige
oder perfekte Analyse kann den Wunsch
nach mehr wecken und die Initialzün-
dung für grundlegende Anpassungen an
die Rahmenbedingungen sein.
Anwendungsbezogen und einfach
statt komplex und aufwendig
Die Vorhersage von Kündigungen ist
eines der am häufigsten gewählten
Beispiele für Predictive Analytics. Zum
einen lässt sich gut über die Sinnhaf-
tigkeit dieses Anwendungsfalls strei-
ten. Fakt ist jedoch auch, dass dies ein
sehr komplexes und wohl auch abschre-
ckendes Beispiel für Datenanalyse ist,
denn es erfordert eine Vielzahl von Vo-
raussetzungen, die nur in wenigen Un-
ternehmen gegeben sind. Kündigungen
fen, Ziele zu dokumentieren, das Füh-
rungsverhalten zu verbessern oder kul-
turelle Veränderungen zu unterstützen.
Während ITler über das „Wie“ sprechen,
interessiert die HRler das „Was“. Und
genau hier klafft eine große sprachliche
Lücke. Doch eine sprachliche Annähe-
rung ist einfach. Gerüchte, Bauchgefühl
und Mythen sind der perfekte Ansatz-
punkt für ein Gespräch zum Nutzen von
Datenanalyse in HR:
• Welche bekannten Mythen in Ihrer Or-
ganisation würden Sie gerne zerstören?
• Bei welchen Themen würden Sie Ihr
Bauchgefühl gerne verifizieren?
• Mit welchen Gerüchten oder Annah-
men würden Sie gerne aufräumen?
Dies sind die zentralen Fragen, die
auch Forscher antreiben. Das Ziel der
Forschung ist es, Annahmen über die
Wirklichkeit mit Daten zu prüfen. Daten
können helfen, objektivere Entschei-
dungsgrundlagen zu schaffen.
Vier Voraussetzungen, damit HR Analytics funktionieren kann
Kein Personaler würde das Thema HR
Analytics als von Grund auf sinnlos
bezeichnen. Jedoch mischen sich in
Diskussionen darüber meist auch be-
gründete Bedenken und kritische Töne.
Die Reaktionen klingen dann wie folgt:
„Ja klar, das ergibt Sinn,
… aber wir haben ja noch nicht mal un-
sere Kernprozesse im Griff!“
… aber wir haben ja leider kaum verläss-
liche Daten.“
… aber woher sollen wir die Kapazität
für eine solche Analyse nehmen?“
Solche Reaktionen spiegeln zentrale
Herausforderungen, mit denen jedes
Unternehmen zu kämpfen hat: Eine Viel-
zahl von IT-Systemen und damit unzäh-
lige Datenquellen, die zu inkonsistenten
Daten führen, kaum bis keine freien Ka-
pazitäten für strategische Themen und
fehlendes, internes Expertenwissen. Das
führt zu der folgenden Wunschliste not-
wendiger Rahmenbedingungen für ein
Analyseprojekt:
• integrierte Systemlandschaft
• konsistente Daten
• dedizierte Ressourcen
• Datenanalyse-Know-how.
Leicht ist es dabei, neue Themen mit
Verweis auf fehlende Rahmenbedin-
WAS DATEN ZEIGEN KÖNNEN
Die Übersicht zeigt
drei unterschiedlich
komplexe Fragestellun
gen, die dementspre
chend unterschiedliche
Anforderungen an die
Rahmenbedingungen
einer Datenanalyse
stellen.
