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HR Analytics ist der Prozess der Sammlung und Analyse von Human Resource (HR)-Daten, um die Leistung der Mitarbeiter eines Unternehmens zu verbessern. Der Prozess kann auch als Talent Analytics, People Analytics oder sogar Workforce Analytics bezeichnet werden.
Diese Methode der Datenanalyse nimmt Daten, die routinemäßig von der Personalabteilung gesammelt werden, und setzt sie mit den Zielen der Personalabteilung und der Organisation in Beziehung. Dies liefert messbare Beweise dafür, wie HR-Initiativen zu den Zielen und Strategien der Organisation beitragen.
Wenn zum Beispiel ein Software-Engineering-Unternehmen eine hohe Mitarbeiterfluktuation aufweist, arbeitet das Unternehmen nicht auf einem voll produktiven Niveau. Es braucht Zeit und Investitionen, um die Mitarbeiter auf ein voll produktives Niveau zu bringen.
Die HR-Analyse liefert datengestützte Erkenntnisse darüber, was gut funktioniert und was nicht, so dass Unternehmen Verbesserungen vornehmen und effektiver für die Zukunft planen können.
Wie im obigen Beispiel kann die Kenntnis der Ursache für die hohe Fluktuation des Unternehmens wertvolle Hinweise darauf geben, wie diese reduziert werden könnte. Durch die Reduzierung der Fluktuation kann das Unternehmen seinen Umsatz und seine Produktivität steigern.
Die meisten Unternehmen verfügen bereits über Daten, die routinemäßig gesammelt werden. Warum also die Notwendigkeit einer spezialisierten Form der Analyse? Kann die Personalabteilung nicht einfach auf die bereits vorhandenen Daten zurückgreifen?
Leider können die Rohdaten allein leider keine nützlichen Erkenntnisse liefern. Es wäre, als würde man eine große Tabelle voller Zahlen und Wörter betrachten. Ohne Organisation oder Richtung erscheinen die Daten bedeutungslos.
Einmal organisiert, verglichen und analysiert, liefern diese Rohdaten nützliche Erkenntnisse.
Sie können helfen, Fragen zu beantworten wie:
Datengestützte Nachweise bedeuten, dass sich Unternehmen auf die notwendigen Verbesserungen konzentrieren und zukünftige Initiativen planen können.
Mit der Fähigkeit, wichtige organisatorische Fragen ohne Rätselraten zu beantworten, ist es nicht überraschend, dass viele Unternehmen, die HR Analytics einsetzen, die Leistungsverbesserung auf HR-Initiativen zurückführen.
Wie kann HR Analytics von Unternehmen genutzt werden?
Schauen wir uns ein paar Beispiele anhand gängiger Organisationsthemen an:
Wenn Mitarbeiter kündigen, gibt es oft kein wirkliches Verständnis dafür, warum.
Es gibt zwar gesammelte Berichte oder Daten zu einzelnen Situationen, aber keine Möglichkeit zu erfahren, ob es einen übergreifenden Grund oder Trend für die Fluktuation gibt.
Da Fluktuation in Form von Zeit- und Gewinnverlusten kostspielig ist, brauchen Unternehmen diese Einsicht, um zu verhindern, dass Fluktuation zu einem dauerhaften Problem wird.
HR Analytics kann:
Unternehmen suchen Kandidaten, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten, sondern auch die richtigen Eigenschaften haben, die mit der Arbeitskultur und den Leistungsanforderungen des Unternehmens übereinstimmen.
Das Durchsehen von Hunderten oder Tausenden von Lebensläufen und das Treffen von Einstellungsentscheidungen auf der Basis von Basisinformationen ist limitierend, umso mehr, wenn potenzielle Kandidaten übersehen werden können. So kann ein Unternehmen beispielsweise feststellen, dass Kreativität ein besserer Erfolgsindikator ist als die damit verbundene Berufserfahrung.
HR Analytics kann:
HR Analytics setzt sich aus mehreren Komponenten zusammen, die sich gegenseitig speisen.
Schauen wir uns den Prozess genauer an:
Big Data bezieht sich auf die große Menge an Informationen, die von der Personalabteilung zum Zweck der Analyse und Bewertung wichtiger HR-Praktiken gesammelt und aggregiert werden, einschließlich Rekrutierung, Talentmanagement, Schulung und Leistung.
Das Sammeln und Verfolgen qualitativ hochwertiger Daten ist der erste wichtige Bestandteil von HR Analytics.
Die Daten müssen leicht zugänglich sein und in ein Berichtssystem integriert werden können. Die Daten können aus bereits vorhandenen HR-Systemen, Lern- und Entwicklungssystemen oder aus neuen Datenerfassungsmethoden wie Cloud-basierten Systemen, mobilen Geräten und sogar tragbarer Technologie stammen.
Das System, das die Daten sammelt, muss auch in der Lage sein, sie zu aggregieren, d.h. es sollte die Möglichkeit bieten, die Daten für zukünftige Analysen zu sortieren und zu organisieren.
Welche Art von Daten werden gesammelt?
In der Messphase durchlaufen die Daten einen Prozess der kontinuierlichen Messung und des Vergleichs, der auch als HR-Metriken bezeichnet wird.
HR Analytics vergleicht die gesammelten Daten mit historischen Normen und Organisationsstandards. Der Prozess kann sich nicht auf eine einzige Momentaufnahme der Daten stützen, sondern erfordert eine kontinuierliche Datenzufuhr im Laufe der Zeit.
Die Daten benötigen auch eine Vergleichsbasis. Woher weiß eine Organisation zum Beispiel, was ein akzeptabler Abwesenheitszeitraum ist, wenn er nicht vorher definiert wurde?
Bei HR Analytics werden die wichtigsten Kennzahlen überwacht:
Leistung der Organisation
Es werden Daten gesammelt und verglichen, um Fluktuation, Fehlzeiten und Rekrutierungsergebnisse besser zu verstehen.
Operativer Bereich
Die Daten werden überwacht, um die Effektivität und Effizienz der täglichen Abläufe und Initiativen der Personalabteilung zu bestimmen.
Prozessoptimierung
In diesem Bereich werden Daten sowohl aus der Unternehmensleistung als auch aus Betriebskennzahlen zusammengeführt, um festzustellen, wo Prozessverbesserungen vorgenommen werden können.
Hier sind einige Beispiele für spezifische Metriken, die von HR gemessen werden können:
In der Analysephase werden die Ergebnisse des metrischen Berichtswesens überprüft, um Trends und Muster zu identifizieren, die sich auf die Organisation auswirken können.
Je nach gewünschtem Ergebnis werden unterschiedliche Analysemethoden eingesetzt. Dazu gehören: Descriptive Analytics, Prescriptive Analytics und Predictive Analytics.
Descriptive Analytics konzentriert sich ausschließlich auf das Verständnis der historischen Daten und darauf, was verbessert werden kann..
Predictive Analytics nutzt statistische Modelle zur Analyse historischer Daten, um zukünftige Risiken oder Chancen zu prognostizieren.
Prescriptive Analytics bringt die Predictive Analytics einen Schritt weiter und sagt Konsequenzen für die prognostizierten Ergebnisse voraus.
Hier sind einige Beispiele für Metriken in der Analysephase:
Sobald die Metriken analysiert sind, werden die Ergebnisse als verwertbare Erkenntnisse für die organisatorische Entscheidungsfindung genutzt.
Hier sind einige Beispiele, wie die aus HR Analytics gewonnenen Analysen auf die Entscheidungsfindung angewendet werden können:
HR Analytics wird schnell zu einer gewünschten Ergänzung der HR-Praxis.
Daten, die routinemäßig im gesamten Unternehmen gesammelt werden, bieten ohne Aggregation und Analyse keinen Wert, was HR Analytics zu einem wertvollen Instrument für gemessene Erkenntnisse macht, die vorher nicht existierten.
Doch obwohl HR Analytics ermöglicht, die HR-Praxis von der operativen Ebene auf die strategische Ebene zu verlagern, ist es nicht ohne Herausforderungen.
Vorteile:
Nachteile:
Predictive Analytics analysiert historische Daten, um die Zukunft zu prognostizieren. Das Unterscheidungsmerkmal ist die Art und Weise, wie die Daten verwendet werden.
Bei Standard-HR Analytics werden Daten gesammelt und analysiert, um darüber zu berichten, was funktioniert und was verbessert werden muss. Bei Predictive Analytics werden ebenfalls Daten gesammelt, die jedoch dazu verwendet werden, zukünftige Vorhersagen über Mitarbeiter oder HR-Initiativen zu treffen.
Dies kann alles beinhalten, von der Vorhersage, welche Kandidaten in der Organisation erfolgreicher sein könnten, bis hin zu der Frage, wer gefährdet ist, innerhalb eines Jahres zu kündigen.
Fortschrittliche statistische Techniken werden verwendet, um algorithmische Modelle zu erstellen, die in der Lage sind, Trends und zukünftiges Verhalten zu erkennen. Diese zukünftigen Trends können mögliche Risiken oder Chancen beschreiben, die Unternehmen bei langfristigen Entscheidungen nutzen können.
Lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, wie Predictive Analytics eingesetzt werden kann:
Fluktuation
Mit Hilfe von Predictive Analytics kann ein Algorithmus entwickelt werden, der die Wahrscheinlichkeit von Kündigungen von Mitarbeitern innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens vorhersagen kann. Die Fähigkeit, die gefährdeten Mitarbeiter zu identifizieren, ermöglicht es Unternehmen, präventiv einzugreifen und die Kosten für Produktivitätsverluste und Neueinstellungen zu vermeiden.
Unternehmensleistung
Historische Daten können die Gründe für eine schlechte Leistung aufzeigen, aber Predictive Analytics kann Vorhersagen darüber treffen, welche Initiativen die Leistung am ehesten verbessern können. Wenn das Engagement der Mitarbeiter mit der Leistung korreliert, können Unternehmen spezifische Initiativen implementieren, die das Engagement der Mitarbeiter fördern.
Vorteile: Predictive HR Analytics ermöglicht es Unternehmen, proaktiv mit den Daten umzugehen.
Anstatt Probleme der Vergangenheit zu lösen, können Unternehmen eine Zukunft schaffen, die Probleme verhindert und zukünftige Herausforderungen löst, bevor sie überhaupt entstehen. Dadurch können zukünftige Kosten eingespart werden, sowohl beim Umsatz als auch bei den Zielen und der Produktivität.
Herausforderungen: Predictive HR Analytics erfordert ein Maß an Fähigkeiten, Technologie und Investitionen, das viele Unternehmen noch nicht haben.
Viele Faktoren müssen zusätzlich berücksichtigt werden, um Vorhersagen über Mitarbeiter oder potenzielle Kandidaten treffen zu können.
Menschen können unberechenbar sein und unterschiedliche Persönlichkeiten, Hintergründe und Erfahrungen haben. Menschen in einen Schwarz-Weiß-Algorithmus zu stecken, um Vorhersagen über ihre berufliche Leistung oder Zukunft zu treffen, ist nicht nur ein Risiko, sondern eine ethische Frage.