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Mittwoch, 13. Dezember 2017

Big Data

Wenn der Chef vor dir weiß, ob du kündigst

Von Hans Schürmann | 2. März 2017 | Ausgabe 09

Die Personalabteilungen in Deutschland sind beim Thema People Analytics – auch wegen des Datenschutzes – noch zurückhaltend.

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Foto: panthermedia.net/Jirsak

Wie wird sich der Mitarbeiter verhalten? Fachleute sagen, die bislang angebotenen Instrumente der People Analytics seien verbesserungswürdig.

Die Bedeutung von Big Data für das Personalmanagement wird seit Jahren auf den Tagungen und Workshops für die Personalwirtschaft diskutiert. Dabei geht es immer wieder um die eine Frage: Sind Personalentscheidungen, die auf Basis von Computeranalysen getroffen werden, wirklich besser als die Einschätzungen der Personaler? Noch kann die Frage nicht abschließend beantwortet werden, denn bislang gibt es zu wenige Anwendungen.

Erste Anbieter von Human-Ressource(HR)-Software bieten zwar inzwischen auch Tools für Big-Data-Analysen im Personalbereich an. Diese Programme erzeugen aus vorhandenen Daten umfangreiche Listen, Grafiken und Kennzahlen. An Hand derer soll eine Vorhersage von Entwicklungen im Personalwesen eines Unternehmens möglich sein. Doch Experten zweifeln bislang noch an der Relevanz der Analysen für personalwirtschaftliche Entscheidungen. „In vielen Fällen handelt es sich bei den Lösungen, die unter dem Label ‚People Analytics‘ oder ‚HR Analytics‘ angeboten werden, um klassisches Personalcontrolling“, sagt Professor Stefan Strohmeier, Inhaber des Lehrstuhls Management-Informationssysteme an der Universität Saarbrücken.

HR Analytics umfasst aber deutlich mehr als die reine Darstellung von Daten. Während im Personalcontrolling die Entwicklung verschiedener Variablen für die Planung, Steuerung und Kontrolle der personalwirtschaftlichen Aktivitäten retrospektiv betrachtet und dokumentiert wird, steht bei HR Analytics die Zukunft im Mittelpunkt. Damit besteht erstmals die Chance, aus gesammelten Daten Vorhersagen abzuleiten, mit deren Kenntnis Entwicklungen im Personalwesen beeinflusst werden können.

Bislang seien jedoch die Potenziale, die die neue Technik bietet, nicht ausgelotet, sagt Strohmeier. „Dabei ist zu evaluieren, für welche konkreten HR-Fragestellungen welche konkrete Predictive-Analytics-Methoden auf Basis welcher konkreten Daten sinnvolle und nützliche Vorhersagen erlauben“, erläutert der Wissenschaftler.

Torsten Biemann, Professor für Personalmanagement und Führung von der Universität Mannheim, sieht das ähnlich. Die Einsatzfelder für People Analytics seien vielfältig, jedoch nicht in allen Bereichen gleich sinnvoll. Während bei der Personalauswahl oftmals ein Algorithmus der Einschätzung eines Recruiters überlegen sei, gestalteten sich die kausalen Zusammenhänge in der Personalarbeit oft sehr komplex – etwa beim Thema Mitarbeitermotivation oder Fluktuation.

Biemann rät Unternehmen, sich Schritt für Schritt an die analytischen Fragestellungen heranzutasten. Es sei sinnvoll, zunächst mit einfachen Fragen zu beginnen, zum Beispiel mit: „Warum ist die Fluktuation in der Niederlassung in Land A geringer als in Land B?“, und dann mit Fragen weiterzumachen, die über das Reporting hinausgehen. „Man sollte nicht die Illusion haben, dass man die Daten irgendwo reinwirft, auf zwei Knöpfe drückt und dann genau Bescheid weiß, wie sich die Belegschaft entwickelt“, so Biemann.

Bisher nutzen nur sehr wenige – vor allem größere – Unternehmen Big Data und das auch nur punktuell. „Das ist auch nicht verwunderlich“, sagt Strohmeier. Zum einen sei das Know-how zur Datenanalyse in Unternehmen oft nicht vorhanden. HR-Abteilungen müssen erst Kompetenz beim Auswerten von Daten aufbauen. Damit sie die richtigen Fragen formulieren und Muster in Informationen erkennen können. Dazu sind Kenntnisse in Statistik, Datenbanken und Informatik erforderlich. „Zum anderen hat man die passenden Daten oft gar nicht oder kann sie nicht so einfach generieren“, sagt der Forscher. Um beispielsweise die Kündigungswahrscheinlichkeit eines Mitarbeiters vorherzusagen, benötigt man einen aussagefähigen Datenbestand, der neben Daten zum Kündigungsverhalten auch mögliche Prädiktoren enthält, also etwa Daten zu Gehalt, Alter, Leistung oder Hierarchiestufe. Nicht selten liegen zentrale Ursachen von Kündigungen der Mitarbeiter in spezifischen Verhaltensweisen von Führungskräften, wie etwa mangelnde inhaltliche Unterstützung oder mangelnde Anerkennung von Arbeitsleistungen. Solche Verhaltensweisen werden in deutschen Unternehmen üblicherweise nicht erfasst. „Somit haben mustererkennende Verfahren auch keine Chance, solche Zusammenhänge aufzudecken und diese zur Prognose zu verwenden“, sagt der Forscher.

People Analytics nutzt personenbezogene Daten, teils auch sensible Personendaten. Diese unterliegen in Deutschland aufgrund des Bundesdatenschutzgesetzes einem besonderen Schutz. Zudem unterliegen sie der Mitbestimmungspflicht des Betriebsrates. Oftmals führen Unternehmen, die international tätig sind, erste Projekte im Ausland durch, in den USA oder in Indien. Neben IT-Unternehmen sind dies Firmen aus dem Maschinenbau, der Pharma- oder Chemieindustrie. Diese seien durch ihre eigenen Tätigkeiten datenaffiner als Unternehmen in anderen Branchen. Als einen anderen Weg, den Datenschutzbestimmungen zu genügen, empfiehlt der Forscher anonyme Auswertungen durchzuführen. „Hierbei muss dafür gesorgt werden, dass keinerlei Rückschlüsse auf die ursprünglichen persönlichen Daten möglich sind“, unterstreicht Biemann. 

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