Eine Standortbestimmung für People Analytics im Rahmen des Workforce Analytics Forums in Frankfurt

Auch wenn HR die große Chance hat, über die Nutzung von Daten und People Analytics (PA) auf Augenhöhe mit dem Business zu agieren und Arbeit 4.0 aktiv mitzugestalten, sitzen wir bezüglich Informationen und Erkenntnissen aus HR-bezogenen Daten immer noch im Dunklen. Und das, obwohl wir über eine gewaltige Datenmenge verfügen. Was ist also die große Hürde, dass wir diese Chance vermeintlich ungenutzt liegen lassen? Oder gibt es bereits erste Initiativen, mit denen businessrelevante Fragen auf Basis von HR-Daten beantwortet werden?

Wir haben uns mit unserem Kooperationspartner function (HR) Gedanken gemacht, wie wir diesen Fragen auf den Grund gehen können. In Organisationen sehen wir unterschiedliche Reifegrade von People Analytics in Bezug auf die eigenen Kompetenzen und Erfahrungen sowie in Bezug auf die Komplexitätsstufen der Hypothesen und Datenmodelle: Am Anfang, also als „Starter“, steht das Ziel, PA erstmalig mit einer deskriptiven einfachen Fragestellung zu realisieren. Mit zunehmender Erfahrung trauen sich „Professionals“ bereits über einfache PA hinaus und führen fortgeschrittene PA-Projekte durch. An Kompetenz und Erfahrung reicher beantworten „Experts“ auch zukunftsorientierte Fragestellungen und fahren komplexe Analysen mit HR-Daten.

Eine Standortbestimmung in diesem Reifegradmodell ermöglichen wir anhand unseres People Analytics Readiness Checks (PARC), einem onlinegestützten Analysetool. PARC bestimmt den eigenen Reifegrad mittels der drei Dimensionen Datenbasis, Datenanalyse und organisationaler Rahmen und gibt konkrete Hinweise, welche nächsten Schritte relevant sind, um PA (weiter) zu implementieren.

Auf dem Workforce Analytics Forum in Frankfurt haben wir die PA-Readiness mit unseren Gesprächspartnern, darunter zahlreiche Mittelständler und Vertreter aus Großindustrien, getestet. Die positive Resonanz lässt uns Folgendes resümieren:

  • Die Standortbestimmung hilft Unternehmen, sich selbst bezüglich des eigenen Reifegrads besser einzuschätzen, und gibt Mut, sich auf den Weg zur ersten oder gar schon nächsten PA-Initiative zu machen. PARC unterstützt also das Überwinden der ersten PA-Hürden besonders bei denjenigen, die sich mit PA noch am Anfang stehend sehen.
  • Benchmarking, auch in einer eher kleinen Forumsrunde, bereitet Spaß und motiviert Unternehmen, PA zu starten bzw. weiterzuführen, da sie sich in den Ergebnissen von PARC wiederfinden.
  • Auch wenn PA zum jetzigen Zeitpunkt noch ein recht neues Thema in Deutschland ist, gibt es neben PA-Startern bereits einige sehr erfolgreiche Frontrunner, die PA einsetzen. So zeigten beispielsweise Unternehmen aus dem Onlinehandel oder auch aus dem eher traditionell geprägten Finanzwesen auf dem Forum, wie die Insights aus HR-Daten dabei helfen, die Employee Experience merklich zu verbessern.

Diese Aspekte helfen, die Herausforderungen in PA zu meistern

Ein Großteil der Herausforderungen besteht darin, mit dem zu arbeiten, was an Datenmenge und Datenqualität im Unternehmen bereits vorliegt und nicht gleich zu viel zu wollen. Wer sich darüber hinaus auf ein paar wesentliche Aspekte fokussiert, kann schon bald erste Erfolge mit PA verbuchen:

  • Eine Überschätzung der eigenen Lernkurve in PA ist fatal und die Absicht, präskriptive PA aus dem Stand einführen zu können, ist illusionär. Zielführender ist es, mit einer deskriptiven einfachen Analyse zu beginnen, die Erkenntnisse an das Business zu geben und sich von dort schrittweise weiterzuentwickeln (start small).
  • HR ist mit PA kein strategischer Partner des Business per definitionem. PA hilft HR nur dann ein strategischer Partner zu sein, wenn die Inhalte von PA für das Business von Relevanz sind. PA erfordert daher einen Austausch über unternehmensrelevante Fragen im Vorfeld der Analyse (start with the business).
  • HR-Daten werden nie perfekt sein, da sie dynamisch und somit zum Zeitpunkt der Erhebung bereits veraltet sind. Das Aufbereiten des Datensets zur Vorbereitung auf PA ist deshalb wenig effektiv. Zu empfehlen wäre, sofort mit einer mittleren Datenqualität, als erst deutlich später mit einem vermeintlich perfekten Datenset zu beginnen (start now).

PA erfordert zudem, dass sich HR ein anderes Mindset erarbeitet. Das Beantworten von Personalfragen auf Basis von Daten ist (noch) ungewohnt und lässt uns zunächst zögern. Ist das berechtigt? Wir meinen nein. Daten sind nur eine andere Form von Informationen. Wann immer sie Aussagen über Menschen oder menschliches Verhalten treffen, sind sie mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit wahr oder falsch. Genauso wie Bauchentscheidungen oder erfahrungsbasierte Entscheidungen.

Daher sollten in Zukunft HR-Daten als wichtiger Informationsträger die Entscheidungsbasis darstellen, aber die eigene Intuition und Erfahrung zur Validierung der Daten im individuellen Kontext immer noch Beachtung finden.

Sie sind neugierig geworden auf eine eigene Standortbestimmung? Dann finden Sie alle relevanten Informationen zum kostenlosen PARC-Tool hier. Bei Fragen zu PARC oder dem PA Business Workshop, der die wichtigsten Fragen zum Start eines PA-Projektes beantwortet, kontaktieren Sie uns gern.