Neue digitale Tools dringen in alle Lebens- und Arbeitsbereiche und generieren immer mehr Daten – ob es die Anwendenden wollen oder nicht. Gleichzeitig können die immer grösser werdenden Datenvolumen noch schneller verarbeitet und analysiert werden. Im Bereich People Analytics eröffnen sich dadurch neue Möglichkeiten. Es geht nicht mehr nur darum, Kennzahlen zu ermitteln und zu rapportieren: Moderne Formen der Datenanalyse erlauben weitreichendere Erkenntnisse. So können erfolgsrelevante Faktoren über Mitarbeitende oder Teams hinweg unternehmens- oder abteilungsspezifisch ermittelt und für Personalentscheidungen verwendet werden. Etwa durch das Echtzeit-Tracking des E-Mail-Verhaltens eines Mitarbeitenden, der so automatisiert Empfehlungen zu seiner persönlichen und fachlichen Entwicklung erhält. Dabei werden sein Werdegang und sein vergangenes Verhalten analysiert und mit dem Karrierepfad anderer Mitarbeitenden verglichen, um möglichst passende Entwicklungsmassnahmen vorzuschlagen.
In der Personalselektion schiessen Tools wie Pilze aus dem Boden, die daten- beziehungsweise algorithmusbasierte Entscheidungen ermöglichen. Beispielsweise, indem Jobinserate nur noch potenziellen Zielgruppen präsentiert werden, Chatbots tausenden Bewerbenden Fragen zu einer Job-Opportunität beantworten oder Kandidatenprofile mit Anforderungsprofilen abgeglichen und aussortiert werden, ohne dass die Bewerbung von einem Menschen gesichtet wird. Digitale Videointerviews erlauben zudem das zeitversetzte und vollautomatisierte Erstellen von Persönlichkeitsprofilen und rangieren die Kandidaten und Kandidatinnen nach Passung. Zumindest versprechen sie es.
Schöne neue Datenwelt
Weil etwas möglich ist, muss es noch nicht richtig sein. Nebst regulatorischen Aspekten wie dem Datenschutz stellen sich im Umgang mit Daten auch ethische und inhaltliche Fragen. So unterliegen Datenanalysen und algorithmusbasierte Entscheidungen immer der Gefahr, zu diskriminieren – da sie auf historischen und nie komplett objektiven Trainingsdatensätzen basieren. Ungenaue, verzerrte oder nicht repräsentative Eingabedaten sowie eine mangelnde Datentransparenz sind hierfür die Ursachen. Tendenziell sammeln solche Software- Lösungen möglichst viele Informationen und analysieren diese «einfach mal». Wie in einem Schüttelbecher werden so möglichst viele Zutaten vermixt, in der Hoffnung, einen leckeren Drink zu erhalten. Allerdings mit dem Nachteil, nicht mehr eruieren zu können, welche Zutaten wie zum Black-Box-Ergebnis beigetragen haben. Bei Videointerviews können so komplett irrelevante Informationen in die Diagnostik einfliessen und das Resultat beeinflussen. Etwa das Tragen einer Brille oder die Bildschärfe und Helligkeit eines Monitors. Zahlreiche Anbieter ziehen deshalb ohne wissenschaftliche Grundlage zweifelhafte Schlussfolgerungen aus der Physiognomie, der Mimik oder der Sprache eines Bewerbenden und erstellen daraus ein Persönlichkeitsprofil. Entsprechend ist neuen Tools, die das Blaue vom Himmel versprechen, mit kritischer Neugier zu begegnen. Den technologischen Möglichkeiten von People Analytics sollten sich Unternehmen dennoch nicht verwehren.
HR Application Hub als Grundlage für integriertes People Analytics
Eine zentrale Voraussetzung für People Analytics ist eine integrierte Datenbasis:
Dafür müssen Daten aus verschiedenen Systemen für unterschiedliche Analysebedürfnisse zusammengeführt und einer Qualitätssicherung unterzogen werden. Eine intelligente Lösung dafür ist ein HR Application Hub, der unterschiedliche HR-Systeme auf einer Benutzeroberfläche (Unified Frontend) sowie alle wesentlichen Daten an einem Ort zusammenfasst (Data Layer). Das reduziert ein mögliches Schnittstellenchaos und Kosten. Gleichzeitig wird so eine solide Basis geschaffen, um immer schärfere Datenschutzgesetze einzuhalten – beispielsweise das Recht auf Löschung der persönlichen Daten. Ist diese Datenintegration erledigt, ist es ein Leichtes, entsprechende Analysetools einzusetzen.
Wesentliche Aufgabe eines HR Application Hubs ist, Mitarbeitenden einen einfachen Zugang zu allen HR-Services zu gewähren, sodass sie bestenfalls nicht bemerken, dass unterschiedliche Systeme im Einsatz sind
Strategic Workforce Planning: die Königsdisziplin
Entwickelt man die People-Analytics-Vision konsequent, landet man zwangsläufig bei der strategischen Personalplanung. Eine anspruchsvolle Aufgabenstellung: Nicht selten startet diese zu einem Zeitpunkt, an dem die verfügbare Datenbasis für ein zukunftsgerichtetes Modell nicht ausreicht. Gleichzeitig verändern sich die Zusammenarbeitsformen zunehmend in Richtung Agilität, weshalb das klassische Jobprofil als Datenmodellierungsgrundlage ausgedient hat. Ein moderner Personalplanungsansatz baut deshalb auf den Kompetenzen der Mitarbeitenden auf und fragt, über welches Skills-Inventar die Unternehmung verfügt. Ein HR Application Hub ermöglicht Mitarbeitenden, ihre Skills von überall her zu erfassen. Beispiele: Erkenntnisse zur Arbeitsmarktfähigkeit im Entwicklungsgespräch, auf der Lernplattform oder in einem Tool, das die Linie für die operative Einsatzplanung nutzt.
Fazit
Datengetriebene HR-Prozesse eröffnen grosse Chancen. So können Firmen mit einer zukunftsorientierten People-Analytics-Strategie einen kontinuierlichen Entwicklungsprozess etablieren. Dazu führt ein HR Application Hub Daten aus einer Vielzahl von HR-Systemen zusammen und schafft die Grundlage für ein fundiertes People Analytics. Noch mehr Erkenntnisse lassen sich gewinnen, wenn People Analytics nicht nur mit Daten aus HR-Systemen betrieben, sondern mit Daten aus Finanz- oder Produktionssystemen kombiniert wird. Etwa Mitarbeitendenengagement-Daten mit Leistungsdaten aus dem Verkauf.
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