Definition und Ziele

HR-Analytics

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5 Min. Lesezeit

Wie Sie HR-Daten zur Optimierung Ihrer Personalarbeit nutzen

Datenerhebungen gehören in den meisten Unternehmen zum Arbeitsalltag. Ob im Marketing oder Vertrieb, alle Abteilungen analysieren ihre Daten, um sich zu verbessern. Auch Human Resources macht dies, hier hat sich HR-Analytics als Methode etabliert.

Sobald ein Unternehmen im Zuge von HR-Analytics Big Data auswertet, ist jedoch besondere Vorsicht beim Datenschutz geboten. Erfahren Sie hier, wie Sie HR Data-Analytics erfolgreich und sicher umsetzen und welche HR-Analytics-Methoden sich dafür am besten eignen.

Was ist HR-Analytics? Eine Definition

Bei der HR-Analytics (auch Talent Analytics) sammeln, analysieren und organisieren Unternehmen HR-bezogene Daten, um fundierte Entscheidungen für ihre Personalarbeit zu treffen.

Jede HR-Abteilung verfügt bereits über die nötigen Daten, um effizient eine sogenannte “HR-Data-Analysis” durchzuführen. In der Regel bezieht HR diese Daten aus …

Doch viele Personalabteilungen verwalten diese HR-Kennzahlen lediglich, anstatt sie zu analysieren und zu interpretieren. Denn nur so stellen Personalerinnen und Personaler unternehmensinterne Zusammenhänge fest und optimieren Prozesse in ihrer HR-Arbeit. Auch für das Personalcontrolling liefert HR-Analytics unschätzbare Dienste.

HR Analytics: Definition, Ziele und Anwendungsgebiete

Woher stammen die Daten für HR-Analytics?

Ein HR-Analyst hat die Aufgabe, Personalkennzahlen zu sammeln und so das volle Potenzial von HR-Analytics auszuschöpfen. Zusätzlich zu den Daten aus Lohnabrechnungen & Co. ergibt sich Big Data für HR aus:

  • Umfragen
  • Social-Media-Kanäle
  • HR-Data-Software
  • Tools zur Produktivitätsmessung
  • Sonstige Software aus den Fachabteilungen, wie aus CRM-Systemen

Die HR-Daten allein sind allerdings nur bedingt aussagekräftig. Erst durch deren Aufbereitung und Gegenüberstellung ergeben sich für Personaler wertvolle Zusammenhänge.

Was ist der Unterschied zwischen HR-Analytics und People Analytics?

Auch wenn zahlreiche Artikel die Begriffe synonym verwenden, sind HR-Analytics und People Analytics nicht identisch. HR-Analytics hat das Ziel, Prozesse innerhalb der Personalabteilung zu analysieren und zu optimieren. People Analytics hingegen beschäftigt sich direkt mit den einzelnen Mitarbeitern – und nicht mit einem kompletten HR-Prozess. Es geht auch auf die Bedürfnisse der Arbeitnehmer ein.

Zu den KPIs der People Analytics zählen ebenfalls Metriken wie Krankheitstage, Mitarbeiterzahl oder Mitarbeiterbindung. Jedoch betrachten Entscheider diese bezogen auf den jeweiligen Mitarbeiter. So treffen Führungskräfte bessere Entscheidungen im Umgang mit ihren Mitarbeitern.

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Wie funktioniert HR-Analytics?

Der Prozess der HR-Analytics teilt sich in vier Abschnitte auf:

1. Datenerfassung

Definieren Sie die Leistungskennzahlen, die Sie im HR-Analytics-Prozess vergleichen. Zu den gängigen KPIs zählen zum Beispiel:

  • Eingegangene Bewerbungen
  • Qualität des Recruiting-Kanals
  • Rekrutierungsrate
  • Krankheitsquote
  • Fluktuationsrate
  • Anzahl Mitarbeiter
  • Vollzeitäquivalent (FTE)

Zur schnellen Datenerfassung und -integration bietet es sich an, ein Berichtsystem einzuführen. Am besten eignet sich dazu eine Personalcontrolling-Software. Diese erlaubt auch die Aufgliederung, Organisation und Archivierung von HR-Daten.

2. Datenüberwachung und -messung

Setzen Sie die Kennzahlen in einen Kontext. Dazu vergleichen Sie die erfasste Big-HR-Data mit den definierten KPIs. Voraussetzung dafür ist, dass Sie die neuen HR-Daten über einen längeren Zeitraum konsistent überwachen.

3. Datenanalyse

Untersuchen Sie die gesammelten Daten, um spezielle Entwicklungen sowie kritische Trends zu erkennen und gegebenenfalls vorzubeugen. Es existieren drei Methoden, um HR-Daten zu analysieren:

  1. Deskriptive Analyse: Fokus liegt darauf, historische Daten zu verstehen und auszuwerten.
  2. Prädiktive Analyse: Untersucht mithilfe statistischer Modelle die historischen HR-Daten und erkennt so potenzielle zukünftige Risiken.
  3. Präskriptive Analyse: Versucht, anhand der Ergebnisse die Folgen für das Unternehmen abzuschätzen.

4. Schlussfolgerungen ziehen und in Maßnahmen umsetzen

Human-Resource-Analytics ist erst dann sinnvoll, wenn Sie anhand der analysierten Metriken Schlussfolgerungen ziehen und Maßnahmen ergreifen. So beugen Sie unter anderem hohen Recruiting-Kosten oder Fluktuationsraten vor.

Die Messung und Auswertung der Big Data in HR ist ein fortwährender Prozess. Daher lohnt es sich für Unternehmen ab einer gewissen Größenordnung, einen Mitarbeiter der Personalabteilung als HR-Data-Analyst zu beschäftigen oder diesen gar neu einzustellen. Aber auch kleinere und mittlere Unternehmen profitieren davon, ihre Big Data zu analysieren. Mithilfe einer HR-Analytics-Software werten sie selbst große Datenmengen schnell aus – auch ohne einen HR-Data-Analysten einzustellen.

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Was sind die Ziele von HR-Analytics?

Die gesammelten und ausgewerteten Mitarbeiterkennzahlen unterstützen zwei Kernziele von HR:

  1. Die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern.
  2. Die allgemeine Fluktuationsrate im Unternehmen zu senken.

Die Kernziele teilen sich wiederum in zahlreiche Unterziele auf, die für Unternehmen relevant sind.

Unterziele von Human-Resources-Data-Analytics im Überblick:

  • Maßnahmen im Recruiting optimieren
  • Prozesse und Abläufe im Recruiting beschleunigen, um fundierte Personalentscheidungen zu treffen
  • Trends wie erhöhte Krankmeldungen, Kündigungswellen oder andere kritische Entwicklungen sowie deren Gründe ausmachen und vermeiden
  • Notwendige Weiterbildungsmaßnahmen erkennen
  • Personalentwicklung im Blick behalten

Legen Sie Ihre Ziele genau fest, bevor Sie mit der Analyse Ihrer HR-Daten beginnen. Dadurch sammeln Sie genau die richtigen Mitarbeiterkennzahlen, um Ihre Fragen datenbasiert zu beantworten und Ihre Ziele zu erreichen.

Wo können Sie HR-Analytics einsetzen?

All die gesammelte Big Data nutzt HR-Abteilungen nur wenig, wenn die Verantwortlichen nicht wissen, wie sie diese Informationen einsetzen, um ihr Personalmanagement zu verbessern. So setzen Sie am Arbeitsplatz Ihre Analytics-Daten beispielsweise in diesen Bereichen effizient ein:

HR-Analytics im Recruiting

  • Passende KPIs zur Optimierung der Recruiting-Prozesse finden.
  • Kosten im Bewerbermanagement senken.
  • Kandidaten finden, die zum Unternehmen passen.
  • Passende Bewerber mithilfe von Filtern besser ausmachen.
  • Aktuelle Mitarbeiterstruktur überprüfen und gegebenenfalls für die Zukunft optimieren.

HR-Analytics in der Mitarbeiterverwaltung

  • HR-Daten pro Mitarbeiter und Abteilung auswerten (Überstunden, Krankheitstage).
  • Alter und Betriebszugehörigkeit der Mitarbeiter überblicken.
  • Nachfolgen im Betrieb vorausplanen und sicherstellen.
  • Personalengpässe feststellen und beseitigen.

Beachten Sie bei der Nutzung von Big-HR-Data den Datenschutz

Bei der Big Data, die Sie durch HR-Data-Analysis gewinnen, handelt es sich um personenbezogene Daten. Sie unterstehen somit dem Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) und der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Bei der Datenauswertung sollten Sie daher stets Datenschutzbeauftragte und den Betriebsrat einbeziehen.

Achten Sie in jedem Fall darauf, die folgenden Punkte zu berücksichtigen, um sich rechtlich abzusichern:

  • Vor der Datenerhebung die Einwilligung der Mitarbeiter einholen.
  • Die gesammelten Daten nur anonym auswerten.
  • Ein konkretes Ziel für die Datenerhebung angeben und nur HR-Daten sammeln, die dabei helfen, dieses Ziel zu erreichen.
  • Die Angestellten vor dem HR-Analytics-Prozess über die Art der gesammelten Daten, den Zeitraum der Datensammlung sowie deren Zweck unterrichten.

Disclaimer

Die Inhalte dieses Beitrags sind sorgfältig recherchiert, stellen jedoch keine Rechtsberatung dar. Bitte wenden Sie sich bei konkreten rechtlichen Fragen an einen spezialisierten Fachanwalt.

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