Big Data im Personalwesen

Nur wenn jeder überzeugt ist, kann das enorme Potenzial, welches in der Analyse großer Datenmengen steckt, voll ausgeschöpft werden.

 

Persönlichkeit schlägt Praxiserfahrung, so lautete das Fazit einer Big-Data-Analyse der Firma Xerox bezüglich der Mitarbeiterfluktuation ihrer Callcenter. In der Folge sollte die Praxiserfahrung beim Bewerbungsverfahren keine Berücksichtigung mehr finden. Immer mehr Führungskräfte vertrauen bei ihren Entscheidungen auf Algorithmen und schaffen so Wettbewerbsvorteile. Die Analyse großer Datenmengen liefert wichtige Informationen und deckt zuvor unbekannte Zusammenhänge auf.

 

Als Quelle dienen dabei nicht mehr nur ERP-Systeme und die Datenbanken des Unternehmens, sondern auch die unstrukturierten Daten aus beispielsweise sozialen Netzwerken oder unternehmensfremder Rechner. Auch wenn eine derartige Analyse zunächst aufwendiger ist, lassen sich so zusätzliche Informationen beziehen, die für personalbezogene Entscheidungen relevant sein können. Selbst nicht unmittelbar personenbezogene Daten, wie Verkehrsaufkommen oder demografische Faktoren, werden in die Berechnung mit einbezogen.
Für die Personalabteilung entstehen dabei verschiedene Anwendungsmöglichkeiten:

 

Big Data ermöglicht die optimale Zuordnung eines Mitarbeiters zu einer Stelle. Die Auswertung der Daten von Beschäftigten wie z.B. Weiterbildung, Interessen, Fähigkeiten mit anderen internen und externen Daten kann eine Unter- und Überforderung vermeiden. Das Vereinen der Anforderungsprofile mit den persönlichen Zielen der Beschäftigten stellt für die Personalabteilung eine Herausforderung dar, die Big Data überwinden kann.
Big Data ermöglicht Vorhersagen über die Entwicklung relevanter Größen wie z.B. künftiger Personalkosten oder des Personalbedarfs. Prädikative Analysen ermöglichen ein proaktives HRM, welches Chancen und Risiken frühzeitig erkennt und entsprechende Maßnahmen vorausschauend ergreift.
Personalbeschaffung als eine der Kernaufgaben der Personalabteilung steht heute vor neuen Herausforderungen. Durch den demografischen Wandel wird sich die Personalabteilung zunehmend mit dieser Aufgabe beschäftigen müssen. Diese kosten- und zeitintensive Aufgabe lässt sich mittels Big Data besser bewältigen. Die Analyse der bisher erfolgten Personalbeschaffungsaktivitäten sowie die Auswertung externer Daten wie z.B. Social Media ermöglichen, die Zielgruppe besser kennenzulernen, entsprechende Rekrutierungskanäle zu wählen und die richtigen Entscheidungen zu treffen.

 

 

 

Big-Data-Schutz

Welchen Nutzen der Einsatz mit sich bringt, lässt sich pauschal nicht beantworten. Entscheidend dabei ist, welche Zielsetzung mit dem Einsatz von Big Data verbunden ist, aber auch wie Big Data im Unternehmen überhaupt implementiert ist. Und genutzt wird. Genauso beinhaltet der Einsatz auch Hürden und Risiken. Das Thema Datenschutz spielt in Deutschland eine zentrale Rolle und die Unternehmen müssen sich nicht nur mit der organisatorischen und technischen Umsetzung von Big Data beschäftigen, sondern auch die rechtlichen Aspekte, die vielfältig sind, verstehen und berücksichtigen.

Ohne Zusammenarbeit mit der Interessenvertretung der Arbeitnehmerschaft ist eine Umsetzung nur mit anonymisierten Daten möglich. Dazu kommt, dass die Beschäftigten, die vom Big-Data-Einsatz nicht überzeugt sind, die Erzeugung der relevanten Daten verhindern, verzögern oder die Datenmenge verringern können. Es muss folglich klar kommuniziert werden, welche Daten überhaupt in welcher Form Verwendung finden und dass der Einsatz von Big Data schließlich jedem zugutekommt.

 

Richtig eingesetzt, steckt immenses Potenzial im Einsatz von Big Data, wie auch das oben angeführte Beispiel belegt. Basierend auf der richtigen Analyse konnte Xerox die Mitarbeiterfluktuation um ganze 50 Prozent reduzieren. Big Data schlägt Praxiserfahrung. //

 

 

Quelle:
Der Text basiert auf http://winfwiki.wi-fom.de/index.php/Einsatz_von_Big_Data_im_Bereich_Personalwesen; Lizenzbestimmungen: http://www.gnu.org/licenses/fdl-1.2

2 Gedanken zu “Big Data im Personalwesen

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