Von Daten zu Entscheidungen: Ein Leitfaden für HR Analytics

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">1</span><h2 class="c-blog_head" id="1. Definition und Vorteile von HR Analytics">Definition und Vorteile von HR Analytics</h2></div>

HR Analytics, People Analytics, HR Metrics oder Personalcontrolling – trotz der unterschiedlichen Termini verbirgt sich dahinter jeweils dasselbe Ziel: Transparenz und Kontrolle über die gesamte Belegschaft (interne und externe Mitarbeiter) zu gewinnen, und durch qualitätsgesicherte KPIs faktenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen. Um dies zu gewährleisten, ist es notwendig, alle Aspekte des Personalbestands und der Prozesse zu verstehen, zu erfassen, zu analysieren und letztendlich zu optimieren. Dies gilt insbesondere für ESG-relevante Daten, die für Berichterstattungszwecke, zur Einhaltung von Vorschriften und zur Unternehmensreputation von entscheidender Bedeutung sind.

Ein weiterer Aspekt, dem sich die Personalabteilungen als interner Dienstleister stellen müssen, ist die Employee Experience (Mitarbeitererfahrung). Dieser Ansatz aus dem Marketing befasst sich mit der Gestaltung des Arbeitsalltags und der konsequenten Betrachtung eines Arbeitstags aus Sicht der Mitarbeiter.

Die Mitarbeitererfahrung umfasst vielfältige Interaktionen und Berührungspunkte zwischen Mitarbeitern und dem Unternehmen. Diese Interaktionen erzeugen eine Fülle von Daten, die in HR Analytics genutzt werden können. Eine positive Mitarbeitererfahrung trägt dazu bei, qualitativ hochwertige Daten zu generieren, die wiederum aussagekräftigere Analysen ermöglichen.

Das bedeutet, dass die stetig steigende Zahl an verfügbaren Daten und die zunehmende Integrationsfähigkeit der IT-Systeme ein enormes Potenzial für HR Data Analytics darstellen und der Bedarf dahingehend stetig wächst.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">2</span><h2 class="c-blog_head" id="2. Aktuelle Situation in HR-Abteilungen">Aktuelle Situation in HR-Abteilungen</h2></div>

Die Digitalisierung birgt prinzipiell die Chance auf Veränderung und die Grundlage für mehr Effizienz. Schaut man jedoch in die Abteilungen der Personalwirtschaft, sind diese Fortschritte kaum zu erkennen. HR-Abteilungen sind in der Regel vollkommen mit administrativen Aufgaben ausgelastet, da kaum automatisierte Prozesse angebunden sind.

Hinzu kommt, dass die verschiedenen Bereiche der Personalabteilung mit unterschiedlichsten Softwarelösungen arbeiten. Recruiting, Lohnabrechnung, Personalmarketing und andere Bereiche nutzen jeweils eigene und sehr spezifische Tools. Diese heterogenen Systeme verwenden noch dazu unterschiedliche Stammdaten, was die Zusammenführung der Daten erschwert und ein einheitliches Reporting nahezu unmöglich macht.

Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass die Personalabteilungen erhebliche manuelle Anstrengungen unternehmen müssen, um Daten zu erfassen, zu konsolidieren und vorzubereiten.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">3</span><h2 class="c-blog_head" id="3. HR Prozesse">HR Prozesse</h2></div>

Die HR-Prozesse im Blick zu haben, bedeutet natürlich, die Prozesse zu kennen, zu identifizieren, wer die Prozesshoheit hat und in welchem System diese abgebildet werden. An dieser Stelle entsteht bereits eine gewisse Komplexität. Oftmals ist die Trennung nicht klar, Abläufe werden in Personalunion ausgeführt, und die Verantwortlichen sind zu wenig mit Logik und Funktion der Systeme vertraut.

Betrachten wir dazu auch die drei Hauptprozesse im HR und beginnen mit den Führungs- und Managementprozessen, auch als steuernde Prozesse bezeichnet. Dazu gehören Personalstrategie, -politik sowie Personalmarketing und -controlling.

Die nächste Gruppe bildet die operativen Prozesse bzw. Kernprozesse. Hierunter lassen sich alle Prozesse rund um den „Lebenszyklus eines Mitarbeiters“ im Unternehmen zusammenfassen, also von der Personalbeschaffung bis zur Personalfreisetzung. Von SAP wird dies auch als „Recruit to Retire“ bezeichnet.

Zeitwirtschaft, Entgeltabrechnung und Reisemanagement bilden die dritte Prozessgruppe, die als Service, Support oder Unterstützungsprozesse bezeichnet werden.

Unklare Verantwortlichkeiten, knappe Planungshorizonte oder fehlende Ausrichtung auf die Geschäftsstrategie sorgen üblicherweise für Fehler in der HR-Steuerung. Klare Zuständigkeiten, strategische Ausrichtung sowie eine starke Kommunikation und Mitspracherecht helfen, den Planungsprozess im Unternehmen auf Kurs zu bringen.

Gesamtheitlicher Blick auf die Daten der Prozesse

Wie wir mittlerweile erkannt haben, erfordert es eine detaillierte Untersuchung der Prozesse und der damit verbundenen Daten. Oft liegen Daten lediglich in Papierform vor und müssen zur Verarbeitung erst in ein digitales Format transformiert werden. Betrachten wir auch den Ausschreibungs- und Bewerbungsprozess. Hier haben die meisten Unternehmen kaum digitale Unterstützung durch moderne und integrierte Systeme. Gerade hier kann das Unternehmen jedoch die Chance nutzen, sich den Bewerbern als innovativer Arbeitgeber zu präsentieren. Durch eine integrierte Bewerberplattform lassen sich administrative Kosten reduzieren und die Prozessdurchlaufzeiten wesentlich verringern. Des Weiteren sind die Daten von Anfang an digitalisiert und können in andere Systeme überführt, weiterverarbeitet und ausgewertet werden.

Es ist deshalb wichtig, die Prozesse eindeutig zu definieren, abzugrenzen und klare Verantwortlichkeiten zu benennen. Die klare Definition führt dazu, dass die Stakeholder sich in ihrer Rolle bestätigt sehen und motiviert fühlen, die Prozesse zu optimieren.

Digitalisierung der Prozesse

Die Digitalisierung darf HR Analytics nicht länger auslassen. Die digitale Transformation der HR-Prozesse erleichtert die Arbeitsschritte und macht sie effizienter. Dabei sollten ESG-relevante Daten von Beginn an mit berücksichtigt und systematisch integriert werden. Manuelle Aufgaben und Doppelarbeiten können vermieden werden. Neben den einzelnen Prozessen bedarf es aber auch der Optimierung des gesamten Prozesskonstrukts. Es gilt deshalb zu hinterfragen, wie Prozessdaten verarbeitet werden, was und wer am Prozess beteiligt ist. Ebenso muss genau ermittelt werden, wer welche Daten benötigt oder welcher Prozess mit welchen Daten bereichert werden kann. Oder anders gesagt: Welche Schnittstellen sind vorhanden, und gibt es Synergien zu anderen Fachbereichen?

Zusätzlich ist es im Rahmen der Digitalisierung auch wichtig festzuhalten, welche Anforderungen es generell gibt, um einen Prozess zu optimieren. Man möchte ja nicht nur digitaler werden und "alten Wein in neuen Schläuchen" haben, sondern es soll vor allem effizienter, effektiver und natürlich leichter werden.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">4</span><h2 class="c-blog_head" id=4. Umsetzung von HR Analytics">Umsetzung von HR Analytics</h2></div>

Prozesskenntnisse und Digitalisierung bilden die Basis, um HR Analytics zu realisieren. Bevor wir aber zur Umsetzung kommen, legen wir noch einmal die Essenz von HR Metrics fest: HR Analytics sammelt und analysiert mitarbeiterbezogene Daten, um qualitätsgesicherte, datenbasierte und faktenbasierte Entscheidungen für ihre Personalarbeit und die Organisationsentwicklung treffen zu können. Die Bedürfnisse der Beschäftigten und der Mitarbeitenden rücken dabei stärker in den Fokus.

Qualitätsgesicherte Daten

Um Datenqualität zu gewährleisten, ist es nötig, nicht erst am Ende Qualitätsmaßnahmen zu ergreifen, sondern bereits bei der Datenerfassung zu beginnen und z. B. durch Plausibilisierung oder Dubletten-Prüfung Fehleingaben zu vermeiden. Daher ist es wichtig, die komplette Datenerhebung und die Qualitätsmaßnahmen innerhalb der Software nachvollziehbar zu gestalten, um das Vertrauen in die erfassten Daten zu erreichen. Bei der Übergabe von Daten an Schnittstellen ist zudem ein klares und definiertes Field- und Value-Mapping festzulegen und zu gewährleisten.

Um die Qualität bewerten zu können, sind Qualitätskriterien wie Vollständigkeit oder Korrektheit der Daten notwendig. Auch eine Art von Freigabeinformation ist sinnvoll, um den Anwendern zu signalisieren, dass die Daten nun den Zustand der qualitätsgesicherten Daten erreicht haben.

Faktenbasierende Entscheidungen

Auf welcher Basis Entscheidungen getroffen werden, hängt oft vom Typ des Entscheiders ab. Dennoch ist es wichtig, Entscheidungen auf Basis von Fakten zu treffen, da diese nachvollziehbar sind und einer einheitlichen Definition unterliegen. Dem gegenüber stehen emotionale und einstellungsbezogene Entscheidungen, welche jedoch oft eher dem Bauchgefühl des Entscheiders entsprechen als einer nachvollziehbaren Grundlage.

Faktenbasierte Entscheidungen hingegen basieren beispielsweise auf Analysen von Mitarbeiterumfragen, Leistungsdokumenten und Abwesenheitsmustern, um damit zu ermitteln, welche Faktoren die Mitarbeiterzufriedenheit beeinflussen oder zu hoher Fluktuation führen könnten. Anhand dieser Daten können gezielte Maßnahmen zur Verbesserung der Arbeitsumgebung, Förderung von Weiterentwicklungsmöglichkeiten oder Anpassung von Vergütungsstrukturen ergriffen werden, um die Mitarbeiterbindung zu stärken. ‍

KPIs im HR Analytics

HR Analytics benötigt Fakten zur Entscheidungsfindung. Hierbei wird zwischen den KPIs (Key Performance Indicators) und Dimensionen unterschieden. KPIs sind Kennzahlen, mit denen die Leistung gemessen wird, die zum Erfolg eines zu messenden Objekts (Prozess, Maschine, Unternehmen, u. v. m.) beitragen. Dimensionen sind die Informationen rund um die KPIs, also Organisationseinheiten, Mitarbeiter, Zeiteinheiten usw.

Die folgenden, nach Prozesskategorien unterteilten KPIs sind grundlegend für HR Data Analytics:

Führungs- oder Managementprozesse:

• Führungsleitungsspanne
• Betriebszugehörigkeit
• Produktivität der Belegschaft

Operative Prozesse oder Kernprozesse:

• Time-to-hire
• Absagequote
• Austrittsgründe

Service-, Support- oder Unterstützungsprozesse:

• Versetzungsquote
• Fehlzeitenquote
• Zufriedenheit