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Andrea Hammermann / Judith Lehr / Alexander Burstedde IW-Report Nr. 28 23. Mai 2022 HR Analytics: Anwendungsfelder und Erfolgsfaktoren

Unter dem Begriff HR Analytics wird in der vorliegenden Studie die datenbasierte Entscheidungsfindung in HR-Anwendungsfeldern zusammengefasst. Die Studie gibt einen Überblick über die Potenziale und die Erfolgsfaktoren von HR Analytics.

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Anwendungsfelder und Erfolgsfaktoren
Andrea Hammermann / Judith Lehr / Alexander Burstedde IW-Report Nr. 28 23. Mai 2022

HR Analytics: Anwendungsfelder und Erfolgsfaktoren

Die Studie entstand in Zusammenarbeit mit dem Expertenkreis: Markus Dohm (TÜV Rheinland), Jörg Friedrich (VDMA), Hans-Peter Klös (IW), Christian Lorenz (DGFP), Hans Jürgen Metternich (Evonik), Andreas Ogrinz (BAVC), Christian Vetter (HRForecast)

Institut der deutschen Wirtschaft (IW) Institut der deutschen Wirtschaft (IW)

Unter dem Begriff HR Analytics wird in der vorliegenden Studie die datenbasierte Entscheidungsfindung in HR-Anwendungsfeldern zusammengefasst. Die Studie gibt einen Überblick über die Potenziale und die Erfolgsfaktoren von HR Analytics.

Dabei sind die Übergänge vom klassischen Personalcontrolling zu HR Analytics-Anwendungen, in denen verschiedene Datenquellen kombiniert werden, um Zusammenhänge zu identifizieren und Vorhersagen treffen zu können, fließend. 

Die Potenziale von HR Analytics sind eine höhere Qualität, Objektivität und Transparenz von HR-Entscheidungen sowie Zeit- und Kosteneinsparungen durch Teilautomatisierung von Prozessen. Die Ergebnisse können jedoch nur so gut sein wie die verwendeten Daten und Analysemethoden. Eine unbedachte Verwendung kann zu Fehlentscheidungen führen und statistische Diskriminierung begünstigen. 

Die Potenziale von HR Analytics sind umso größer, je stärker die HR-Prozesse im Unternehmen bereits digitalisiert (bzw. papierfrei) sind und je professioneller die Datenhaltung erfolgt. Ein Data Warehouse ermöglicht die laufende Verknüpfung und Auswertung aktueller Daten aus verschiedenen Quellen. 

Für die Anwendung von HR Analytics Tools ist neben HR-Fachwissen auch ein grundlegendes Verständnis der verwendeten Analysemethoden nötig, um aus den Ergebnissen die richtigen Schlüsse zu ziehen – insbesondere Statistikkenntnisse. Für die Entwicklung eigener Tools sind Programmierkenntnisse nötig. Für einfache Tools können bereits Grundkenntnisse genügen, für komplexere Anwendungsfälle sind hingegen Spezialisten erforderlich, beispielsweise wenn unbekannte Zusammenhänge mittels Deep Learning aufgedeckt werden sollen. 

Erfolgsfaktoren: Die Einführung von HR Analytics erfordert neben technischen Kompetenzen auch einen konkreten Nutzen fürs Business, den Rückhalt des Managements und eine geschickte Präsentation der Ergebnisse. Eine enge Abstimmung von Personalwesen, IT- und Finanzabteilung sowie den betroffenen Fachbereichen ist erforderlich. Für den Projekterfolg ist zudem eine vertrauensvolle Zusammenarbeit mit der Interessensvertretung der Beschäftigten essenziell. Die Einhaltung von Datenschutz und ethischen Leitlinien muss stets gewahrt bleiben. 

Die Verbreitung von HR Analytics in Deutschland ist noch gering. Einige große Unternehmen befinden sich bereits in der Erprobungsphase, während in kleineren Unternehmen häufig noch die Voraussetzungen fehlen. Der große und vermutlich weiter steigende Fachkräftemangel wird eine weitere Professionalisierung von HR erfordern. Ein Teil davon kann HR Analytics sein, etwa um den Personalbedarf exakter zu bestimmen, die Personalentwicklung passgenau auszurichten oder die Mitarbeiterbindung zu erhöhen. 

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Anwendungsfelder und Erfolgsfaktoren
Andrea Hammermann / Judith Lehr / Alexander Burstedde IW-Report Nr. 28 23. Mai 2022

HR Analytics: Anwendungsfelder und Erfolgsfaktoren

Die Studie entstand in Zusammenarbeit mit dem Expertenkreis: Markus Dohm (TÜV Rheinland), Jörg Friedrich (VDMA), Hans-Peter Klös (IW), Christian Lorenz (DGFP), Hans Jürgen Metternich (Evonik), Andreas Ogrinz (BAVC), Christian Vetter (HRForecast)

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