People Analytics – So fördern Sie Ihr Mitarbeiterpotenzial

In Ihrem Unternehmen schlummert für Sie als HR-Verantwortlicher weitaus mehr verstecktes Potenzial, als Sie wahrscheinlich vermuten. Das muss nicht sein! Ich möchte Ihnen gern das Umsetzungsmodell „People Analytics“ ans Herz legen, das Sie so einiges mehr über Ihre Belegschaft erfahren und kein Mitarbeitertalent mehr entkommen lässt.
Aber was ist People Analytics überhaupt?
People Analytics – auch HR-Analytics oder Workforce-Analytics genannt – ist eine Plattform, die auf Grundlage personenbezogener Daten, Kausalzusammenhänge von Arbeitsbedingungen und Mitarbeiterpotenzialen erfassen und analysieren kann. Es ermöglicht durch konkrete Fragestellungen die Optimierung von Entscheidungsprozessen in Bereichen der
Personalplanung
Organisationsentwicklung
Marketing im Bereich HR
Personal- und Talent-Akquise
Personalauswahl
Personalentwicklung
Gehaltsstrukturen
IT und Controlling
Es resultiert hauptsächlich in der Mitarbeiterzufriedenheit des Unternehmens.
Diese Möglichkeiten ergeben sich für Sie in der Personalarbeit
Sie müssen keine Entscheidung mehr nur aus dem Bauch heraus treffen. Ob beim Thema Rekrutierung, Kündigung oder zur neuen Stellenschaffung in einer Abteilung – ein faktenbasiertes, neutrales Urteil durch ein unvoreingenommenes System wird gewährleistet. Denn konkrete Zielsetzung spart Zeit, Ressourcen, sie gibt Ihnen eine Herangehensweise vor und liefert adäquate Vorlagen für (zukünftige) wichtige Entscheidungsprozesse.
Aber wie soll People Analytics in der Praxis funktionieren?
Anhand einer Plattform beobachtet und letztendlich auch gemessen zu werden, klingt für die meisten Angestellten nur beängstigend und unrealistisch.
People Analytics erkennt durch intelligente Algorithmen frühzeitig Probleme
Ein Beispiel: Ihnen fällt auf, dass große Kündigungswellen oftmals einen Strich durch die Personalplanung ziehen und Sie an den Rand der Verzweiflung treiben? Jetzt kommt die Plattform ins Spiel: Sie kann die durchschnittliche Kündigungsrate durch eine Statistik auswerten und in diesem Zuge die Möglichkeit geben, rechtzeitig nach einer Lösung zu suchen. Die Lösung wäre dann eventuell ein Entwicklungsgespräch mit Ihrem/Ihrer Angestellten. Daraus folgt die Beseitigung der Unzufriedenheit am Arbeitsplatz, eventuell auch die Minimierung der Krankheitsquote oder gar die Vermeidung von Kündigungen talentierter Mitarbeiter, deren Potenzial noch nicht vollständig ausgeschöpft ist.
Des Weiteren können Fehlentscheidungen reduziert und dadurch Zeit und Kosten eingespart werden.
Wo etwas Gutes ist, gibt es auch etwas Schlechtes – People Analytics hat auch Nachteile
Um Fehlinterpretationen zu vermeiden, werden beim Einsatz von People Analytics Projektmitglieder mit richtigen statistischen Fähigkeiten benötigt. An dieser Stelle könnten zusätzliche Kosten für Aus- und Weiterbildungsmaßnahmen aufkommen. Eine optimale Integration in die schon bestehende IT-Infrastruktur ist unerlässlich.
Außerdem haben verschiedene Mitarbeiter unterschiedliche Herangehensweisen an die Arbeit. In diesem Fall kann die Datenanalyse eventuell nicht zwischen alternativen Arbeitsstilen unterscheiden und zieht die falschen Schlüsse. Man könnte People Analytics unterstellen, der Fokus liege zu häufig auf der reinen Verbesserung von HR-Prozessen und zu selten auf der Lösung von businessrelevanten Problemen.
Um nun den Kreis zu schließen, kommen wir zum – hach so beliebten – Thema: dem Datenschutz
Sind Datengenerierung und Datenschutz überhaupt miteinander vereinbar? Im Prozess der People Analytics wird mit typischen HR-Kennzahlen (zum Beispiel Rekrutierungsquoten, Mitarbeiterzahl, Durchschnittsalter) in Kombination mit Daten des Unternehmens, wie Standorte oder die Art der Fachabteilung, gearbeitet.
Da nach dem Bundesdatenschutzgesetz besondere Regelungen gelten, müssen Personaler bei den Mitarbeitern vor der Verarbeitung oder der Nutzung ihrer Daten die Zustimmung einholen. Das heißt dann auch bei jeder einzelnen Analyse, die vorgenommen wird. Die Sache könnte sich einfacher gestalten lassen, indem man beispielsweise nicht einzelne Personen, sondern die kumulierten Daten betrachtet und ganze Bereiche bewertet. Daraus resultiert, dass sich Betroffene nicht in ihrer Arbeitsweise beeinträchtigt fühlen.