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Datenbasiertes HR

Dominik Bernauer
Datenbasiertes HR – Workdate

Grundlagen und Bedeutung für moderne Unternehmen

Datenbasiertes HR gewinnt an Bedeutung in der Personalwirtschaft. Unternehmen setzen immer häufiger Daten ein, um Entscheidungen zu treffen, die ihre Personalpolitik verbessern. Möglich wird diese Entwicklung unter anderem durch Digitalisierung. In diesem Beitrag erklären wir die wichtigsten Grundlagen und die Bedeutung von datenbasiertem HR in modernen Unternehmen.

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Definition: Datenbasiertes HR

Datenbasiertes HR nutzt quantitative und qualitative Datenanalysen für die Entscheidungsfindung im Personalmanagement. Personaler setzen verschiedene Datenquellen ein, um wertvolle Insights zu gewinnen. Dazu gehören interne Daten wie Mitarbeiterbefragungen, Leistungsbeurteilungen, Fluktuationsraten und Bewerbungseingänge. Außerdem externe Informationen wie Branchendaten und Marktanalysen. Diese Daten ermöglichen es beispielsweise, die Effizienz von HR-Prozessen zu steigern, die Mitarbeiterzufriedenheit zu erhöhen etc. Moderne Methoden und Technologien erlauben das Sammeln, Verarbeiten und Interpretieren der nötigen Daten. So entwickeln Unternehmen fundierte Strategien in den Bereichen Rekrutierung, Talentmanagement und Mitarbeiterentwicklung sowie zur Mitarbeiterbindung.

Datenbasiert vs. Datengetrieben: Der kleine, aber feine Unterschied

Obwohl viele Menschen die Begriffe „datenbasiert“ und „datengetrieben“ synonym verwenden, gibt es grundlegende Unterschiede. Beim datengetriebenen Ansatz stehen Daten und Analysen im Mittelpunkt der Entscheidungen. Dieser Ansatz trifft Personalentscheidungen überwiegend auf Basis von Zahlen, Statistiken und Algorithmen. Dies verspricht zwar Objektivität und Effizienz, birgt jedoch auch Gefahren. Dazu zählen potenzielle Verzerrungen in Daten oder Algorithmen sowie die Vernachlässigung menschlicher Faktoren. Etwa emotionale Intelligenz, Empathie, kulturelle Passung, Kreativität, Lernbereitschaft, diverse Soft Skills etc.
Datenbasiertes HR nutzt HR-Daten als Grundlage und nicht als alleinigen Entscheidungsfaktor. Dieser Ansatz kombiniert Datenanalysen mit menschlicher Erfahrung, Intuition und Kontextwissen. So ermöglicht er fundierte Entscheidungen, ohne den menschlichen Aspekt zu vernachlässigen. Der Begriff “datenbasiert” impliziert eine Balance zwischen datengestützten Erkenntnissen und menschlichem Urteilsvermögen. Diese Herangehensweise berücksichtigt die Tatsache, dass sich nicht alle relevanten Faktoren in Zahlen fassen lassen. Zudem würdigt sie die entscheidende Rolle von Kontext und Erfahrung. Dabei ergänzt dieser Ansatz die bewährten Methoden der Eignungsdiagnostik, insbesondere im Bewerbungsprozess, anstatt sie zu ersetzen. Hochwertige eignungsdiagnostische Verfahren bleiben weiterhin grundsätzlich empfehlenswert und bilden eine wichtige Säule im modernen HR-Management.

Von Zahlen und Menschen: HR im digitalen Zeitalter

In der Praxis nutzen HR-Verantwortliche Daten, um Trends zu erkennen, Hypothesen zu testen und Entscheidungen zu untermauern. Gleichzeitig bleiben sie offen für schwer quantifizierbare Faktoren wie Unternehmenskultur, individuelle Talente oder zwischenmenschliche Dynamiken. Dieser ausgewogene Ansatz schafft die Voraussetzungen für ein HR-Management, das sowohl datengestützt als auch menschenzentriert agiert. Vorausschauende Unternehmen balancieren die Ansätze entsprechend aus, um ihre HR-Strategien zu optimieren.

Datenbasiertes HR – Workdate – Modern Work Blog

Grundlagen des datenbasierten HR

Datenquellen sind entscheidend für die Implementierung von datenbasiertem HR. Unternehmen erfassen Informationen aus mehreren Quellen. Dazu gehören etwa Bewerberdaten, Mitarbeiterfeedback und Leistungskennzahlen. Diese Daten können aus internen Umfragen, Mitarbeitergesprächen oder dem Bewerbungsprozess stammen. Die Analyse dieser Informationen liefert wertvolle Einblicke in das Mitarbeiterengagement und die Unternehmenskultur.

Ein Beispiel für eine interne Quelle ist das Mitarbeiterfeedback. Regelmäßige Umfragen, etwa zur Mitarbeiterzufriedenheit oder zur Unternehmenskultur, helfen dabei, die Stimmung im Unternehmen zu erfassen. Die Auswertung dieser Daten bietet die gezielte Einleitung von Verbesserungsmaßnahmen.

Technologie spielt hierbei eine zentrale Rolle. Tools zur Datenvisualisierung und HR-Analytik helfen beim Erkennen und Ableiten von Mustern und Trends. Applicant Tracking Systeme (ATS) oder HR-Management-Software liefern nötige Daten und unterstützen Personalabteilungen bei der Analyse. Zu den häufig eingesetzten Tools gehören SAP SuccessFactors, Personio oder Workday. Die Anbieter dieser Lösungen richten ihre Software speziell darauf aus, um HR-Prozesse effizient zu gestalten.

Das sagen Theorie und Praxis

Datenbasiertes HR verbessert Personalentscheidungen erheblich. Dies zeigt unter anderem eine Arbeit, die im Januar 2024 im “Vilakshan – XIMB Journal of Management“ erschien. Das Fachmagazin stammt vom Xavier Institute of Management in Bhubaneswar, Indien und wird vom Emerald Verlag herausgegeben. Die Autoren des Beitrags „HR data analytics and evidence based practice as a strategic business partner“ ziehen darin ein klares Fazit. Sie kommen zu dem Schluss, dass datenbasiertes HR strategische Personalentscheidungen im Unternehmen positiv beeinflusst. Nicht nur die Theorie unterstützt diese Erkenntnis. Auch der praktische Einsatz in Unternehmen bestätigt diesen Zusammenhang. Effectory, ein führendes Unternehmen für Mitarbeiterfeedback in Europa, liefert dazu eine aufschlussreiche Sammlung an Fallbeispielen. Sie zeigen die positiven Auswirkungen von datenbasiertem HR bei Unternehmen wie E.ON, Cisco, Credit Suisse, Johnson & Johnson und anderen.

Bedeutung von datenbasiertem HR für moderne Unternehmen

Unternehmen können besser einschätzen, welche Kandidaten optimal zum Unternehmen passen. Diese passgenauen Entscheidungen verringern die Fluktuation und erhöhen die langfristige Mitarbeiterbindung. Auch die Beförderungsprozesse profitieren: Datenanalysen zeigen auf, welche Fähigkeiten und Leistungen eine Beförderung rechtfertigen.

Die Forschung zeigt, dass Unternehmen, die Mitarbeiterfeedback systematisch auswerten, durchschnittlich eine höhere Mitarbeiterzufriedenheit aufweisen. Eine gezielte Analyse von Mitarbeiterumfragen ermöglicht es, Probleme frühzeitig zu identifizieren und gezielte Maßnahmen zur Verbesserung einzuleiten. So entstehen Maßnahmen, die auf tatsächlichen Bedürfnissen basieren und somit wirkungsvoller sind.

In der Talentakquise können Unternehmen ihre Strategien gezielt auf die besten Kandidaten ausrichten. Durch die Auswertung von Bewerberdaten können sie erkennen, welche Kanäle und Botschaften die besten Ergebnisse liefern. Unternehmen können beispielsweise feststellen, dass Bewerber über soziale Medien oder bestimmte Jobportale erfolgreicher sind. So lassen sich Ressourcen effizienter einsetzen, um gezielt die vielversprechendsten Talente zu erreichen.

Herausforderungen bei der Umsetzung

Die Implementierung von datenbasiertem HR bringt einige Herausforderungen mit sich. Unter anderem stellt der Datenschutz ein zentrales Thema dar. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie die gesetzlichen Vorgaben, wie etwa die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), einhalten. Ein transparenter Umgang mit Daten schafft Vertrauen bei den Mitarbeitenden und erleichtert die Datenverarbeitung. Klare Richtlinien für Mitarbeiterdaten sind unerlässlich. Arbeitgeber sollten Mitarbeitende in diese Prozesse einbinden. Zudem benötigt das HR-Team spezielle Schulungen, um die neuen Technologien und Datenanalyse-Methoden effektiv nutzen zu können. Fortbildungen und Workshops sind hierfür essenziell. So können HR-Mitarbeitende die nötigen technischen Fähigkeiten entwickeln und eigenständig lernen, wie sie Daten sinnvoll interpretieren und in Strategien umsetzen. Mentoring-Programme und der Austausch von Best Practices zwischen Unternehmen können ebenfalls zur Verbesserung beitragen.

Ausblick

Die Zukunft des datenbasierten HR sieht vielversprechend aus. Insbesondere, weil künstliche Intelligenz (KI) hier eine zunehmende Rolle spielt. KI-gestützte Systeme können Muster in großen Datenmengen erkennen und präzise Vorhersagen über die Personalentwicklung treffen. Automatisierte Prozesse in der Rekrutierung und Mitarbeiterentwicklung erhöhen die Geschwindigkeit und Effizienz. Unternehmen, die proaktiv KI-Tools einsetzen, positionieren sich im Wettbewerb um Talente in vorderster Reihe.

Fazit

Datenbasiertes HR eröffnet neue Möglichkeiten für Unternehmen. Die intelligentere Nutzung von Daten verbessert Personalentscheidungen, erhöht die Mitarbeiterzufriedenheit und optimiert die Talentakquise. Unternehmen sollten die Chancen von datenbasiertem HR erkennen und proaktiv nutzen. Die Zukunft des Personalmanagements liegt in der Datenanalyse. Unternehmen, die dies erkennen und umsetzen, werden langfristig erfolgreicher sein.

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Datanbasiertes HR FAQ

Was ist datenbasiertes HR?

Datenbasiertes HR nutzt quantitative und qualitative Datenanalysen für fundierte Entscheidungen im Personalmanagement. Es kombiniert verschiedene Datenquellen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und HR-Prozesse zu optimieren.

Welche Vorteile bietet datenbasiertes HR?

Die Vorteile umfassen verbesserte Personalentscheidungen, gesteigerte Mitarbeiterzufriedenheit, optimierte Rekrutierungsprozesse und eine effizientere Ressourcennutzung. Es ermöglicht auch frühzeitiges Erkennen von Trends und Problemen im eigenen Personalmanagement.

Welche Datenquellen werden für HR-Analytics genutzt?

Wichtige Datenquellen sind Personalstammdaten, Prozessdaten aus HR-Systemen, Befragungsdaten, externe Daten und Verhaltensdaten. Diese umfassen Informationen zu Mitarbeiterleistung, Fluktuation, Engagement und vielem mehr.

Wie unterscheidet sich datenbasiertes HR von datengetriebenem HR?

Datenbasiertes HR nutzt Daten als Grundlage für Entscheidungen, berücksichtigt aber auch menschliche Faktoren. Datengetriebenes HR hingegen trifft Entscheidungen hauptsächlich auf Basis von Zahlen und Algorithmen.

Welche Tools werden für HR-Analytics eingesetzt?

Gängige Tools sind SAP SuccessFactors, Personio, Workday und spezialisierte HR-Analytik-Software. Diese ermöglichen die Erfassung, Analyse und Visualisierung von HR-Daten.

Was sind die Herausforderungen bei der Implementierung von datenbasiertem HR?

Herausforderungen umfassen Datenschutzbedenken, die Notwendigkeit spezieller Kompetenzen im HR-Team, mögliche Fehlinterpretationen von Daten und anfängliche Investitionskosten.

Wie kann datenbasiertes HR die Mitarbeiterbindung verbessern?

Durch die Analyse von Faktoren wie Mitarbeiterzufriedenheit, Leistung und Engagement können frühzeitig Maßnahmen zur Verbesserung der Arbeitsbedingungen und zur Steigerung der Mitarbeiterbindung ergriffen werden.

Welche Rolle spielt KI in datenbasiertem HR?

KI unterstützt bei der Analyse großer Datenmengen, erkennt Muster und kann Vorhersagen treffen. Dies ermöglicht präzisere Personalentscheidungen und effizientere HR-Prozesse.

Wie kann man mit HR-Analytics das Recruiting verbessern?

HR-Analytics kann helfen, die effektivsten Rekrutierungskanäle zu identifizieren, den Einstellungsprozess zu optimieren und die Qualität der Neueinstellungen zu verbessern. Es ermöglicht unter anderem auch eine bessere Vorhersage des zukünftigen Personalbedarfs.

Welche ethischen Überlegungen sind bei datenbasiertem HR wichtig?

Wichtige ethische Aspekte umfassen den Schutz der Privatsphäre der Mitarbeiter, die Vermeidung von Diskriminierung durch Algorithmen und die transparente Kommunikation über die Verwendung von Mitarbeiterdaten.

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