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ORGANISATION
_HR ANALYTICS
personalmagazin 01/18
Bei Fragen wenden Sie sich bitte an
Gegenteil: Daten helfen, die Mitglieder
einer Organisation besser zu verstehen
und ermöglichen HR, den Wert eines
guten Umgangs mit den Mitarbeitern in
Euro zu beziffern.
Damit dies gelingen kann, bedarf es
jedoch einer sprachlichen Annäherung
von Datenexperten und HR. Denn Daten-
analyse ist kein Selbstzweck. Datenana-
lyse kann und soll HR bei der Lösung
täglicher Herausforderungen unter-
stützen. Diese notwendige gemeinsame
Sprache kann gefunden werden, wenn
man sich mit kleinen greifbaren Beispie-
len den Möglichkeiten und dem Nutzen
von Daten einander annähert. Diese Bei-
spiele müssen nicht perfekt sein. Viel-
mehr sollen sie Ideen generieren und
dabei helfen, Interesse zu wecken.
Man benötigt keine perfekten Rahmen-
bedingungen. Datenanalyse mag der
Zuckerguss des Kuchens sein. Aber Sie
müssen nicht auf den fertig gebacke-
nen Kuchen warten. Der Zuckerguss
schmeckt auch ohne den Kuchen, und
warum nicht schon während des Ba-
ckens ein wenig naschen?
DR. CARSTEN KNAUT
ist
Associate Director, HR Digital
Transformation & Projects bei
der Qiagen GmbH.
formell häufig aus. Nun müssen sie nur
noch zu Papier gebracht werden.
Schritt 3: Bereits existierende Daten
zusammentragen
Fehlende Rahmenbedingungen können
immer als Ausrede genutzt werden.
Dies verhindert jedoch, dass man über-
haupt mit einer Nutzung der Daten be-
ginnt. Vielleicht hilft es, sich vor Augen
zu führen, dass die Analyse von Daten
nicht den Anspruch der Wahrheitsfin-
dung erheben sollte. Vielmehr schafft
sie Ansatzpunkte für weiterführen-
de, faktenbasierte Diskussionen. Jede
Analyse liefert gegenüber dem reinen
Bauchgefühl einen Mehrwert, unab-
hängig von Vollständig- und Richtigkeit.
Auch müssen die Ergebnisse jeder Ana-
lyse kritisch hinterfragt werden. Fehler
in der Analyse können helfen, Transpa-
renz über die Datenqualität zu schaffen.
Und diese Transparenz ist die Basis für
Verbesserungen. Vor diesem Hinter-
grund sollte das Ziel im dritten Schritt
sein zu klären, welche Daten bereits exi-
stieren und wie diese zur Untersuchung
des Problems genutzt werden können.
Schritte 4 und 5: Analyse durchführen,
Veränderungen initiieren
Wer nicht gerade in einem großen Kon-
zern mit eigener HR-Analytics-Abteilung
arbeitet, stellt nun die naheliegende
Frage zu Schritt vier: Wer führt die
Analyse – im Rahmen der geltenden Da-
tenschutzvorschriften – durch? Grund-
sätzlich kommt hierfür jeder mit einer
gewissen Datenaffinität infrage: Kol-
legen aus dem Controlling, der IT oder
Accounting. Nicht selten reichen schon
etwas tiefergehende Excel-Kenntnisse,
um beeindruckende Ergebnisse zu er-
zielen. Malen Sie doch einfach Ihre
Wunschübersicht auf ein Blatt Papier
und fragen Sie einen IT-Kollegen, wie
sich eine solche oder ähnliche Übersicht
aus den bestehenden Daten erzeugen
lässt. Vor allem die Pivot-Funktion in
Excel bietet bereits sehr weitreichende
Möglichkeiten zur Strukturierung, Ana-
lyse und Darstellung von Daten. Alter-
nativ kann eine gezielte Analyse auch
ein spannendes Bachelor-, Masterar-
beits- oder Praktikumsthema für einen
Studenten der Wirtschaftsinformatik,
Mathematik oder BWL sein.
Schritt fünf widmet sich der Initiie-
rung von Veränderungen. Das Ergebnis
der Analyse kann, erstens, der Lösung
des unternehmerischen Problems dienen
oder, zweitens, Startpunkt zur Verbesse-
rung der Rahmenbedingungen sein.
Der erste Zweck ist naheliegend und
selbsterklärend. Der zweite Zweck wird
häufig verkannt. Datenanalyse ist nicht
nur das Ergebnis eines Prozesses, es ist
auch der Anfang. Die Datenanalyse hilft
nicht nur bei der Lösung unternehme-
rischer Problemen, sie weckt damit auch
Begehrlichkeiten beim Management:
„Das ist cool, können wir auch untersu-
chen ob …“. Diese Begehrlichkeiten kön-
nen das Saatkorn für Veränderungen der
Rahmenbedingungen sein: „Ja, natürlich
können wir das untersuchen, wenn …“
Die Arbeit mit Daten bedeutet nicht,
dass der Mensch aus dem Fokus gerät
Die Anwendungsbeispiele zeigen: Daten
können auch die Arbeit von HR nachhal-
tig und zum Positiven ändern. Und die
Arbeit mit Daten bedeuten nicht, dass
der Mensch aus dem Fokus gerät. Im
Häufig benutzt – aber ebenso häufig verwechselt. Wir erklären die wichtigsten Begrif-
fe der Datenanalyse im HR-Bereich.
Reports oder Datenanalyse?
Datenanalyse beschreibt die gezielte Untersuchung und Kombination verschiedener
Datenquellen im Hinblick auf eine konkrete Problemstellung.
Reports und Metriken dagegen sind eine Zusammenstellung von Kennzahlen zu beste
henden Prozessen. Reports und Metriken sind meist rein deskriptiv, das heißt, sie sagen
nichts über die Ursache eines bestimmten Sachverhalts aus.
HR Analytics
HR Analytics ist eine Kombination verschiedener Metriken zur Untersuchung konkreter,
unternehmerischer Fragestellungen. Ziel ist es, Ursachen für bestimmte Sachverhalte zu
identifizieren und darauf basierend konkrete Handlungsmöglichkeiten abzuleiten.
Reports, Datenanalyse, HR Analytics
DEFINITIONSSACHE
