Big Data findet bereits Anwendung in vielen Bereichen, unter anderem im Mobilfunk, in der Finanzindustrie oder im Gesundheitswesen. Auch im Bereich HR werden mittlerweile große Datenmengen gesammelt, aufbereitet und ausgewertet. Diese Art von Big Data nennt man People Analytics. Hierfür werden interne HR-Daten gemeinsam mit externen Daten ausgewertet, um bessere Managemententscheidungen treffen zu können. Unternehmen, welche mit sog. People Daten arbeiten, verzeichnen positive Auswirkungen in Bezug auf bspw. Sales Performance, Recruiting, Produktivität oder Unternehmenskultur. Große Techfirmen wie Google oder Twitter verfügen bereits über eigene People Analytics Teams.

Die Relevanz dieses Bereichs nimmt stetig weiter zu. Immer mehr Unternehmen erkennen die Vorteile, die das Arbeiten mit People Daten mit sich bringt. Studien belegen, dass pro 1$, der in People Analytics investiert wird, durchschnittlich 13$ ROI geleistet wird. Die wichtigsten Einsparungen erkennt man hier in Recruiting Prozessen.

Maternity Level People Analytics

 

Daten im Bereich People Analytics können in sog. Maturity Level eingeteilt werden.

Operational Reporting erfasst Daten um Effizienz und Konformität von Prozessen zu überprüfen. So können Probleme ermittelt werden. Operationale Reportings werden manuell von Mitarbeitern losgetreten. KPIs im Bereich People Analytics sind bspw. time to hire, cost to hire oder demografische Daten.

Advanced Reporting erfasst Daten um Benchmarking zu betreiben oder Entscheidungen zu unterstützen. Hierfür werden zusätzlich Daten zu Markttrends, usw. herangezogen. Advanced Reportings werden situationsbedingt losgetreten, um Ursachen für auftretende Entwicklungen zu lokalisieren. KPIs im Bereich People Analytics sind hier z.B. Revenue per Employee, Engagement, oder HR Spending per Employee.

Advanced Analytics wertet Daten statistisch aus, um Unternehmensprobleme zu Lösen. Hierbei geht es nicht um die Suche von Problemen, sondern um die Definition von gegenwirkenden Maßnahmen. Dazu gehört z.B. die Segmentierung von Arbeitskräften in sog. Performance- oder Risikopools.

Predicitve Analytics entwickelt Modelle, um potentielle zukünftige Risiken zu erkennen (Performance Gaps, Skill Gaps, etc.). Es sollen aktuelle und zukünftige Talentrisiken im Detail erkannt werden und in die Geschäfts- und Personalplanung integriert werden.

 

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