{"id":9846,"date":"2021-10-08T08:00:26","date_gmt":"2021-10-08T06:00:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/?p=9846"},"modified":"2026-01-22T14:54:38","modified_gmt":"2026-01-22T13:54:38","slug":"so-weit-ist-human-resources-management-in-der-datenanalyse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/so-weit-ist-human-resources-management-in-der-datenanalyse\/","title":{"rendered":"So weit ist Human Resources Management in der Datenanalyse"},"content":{"rendered":"
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\n\t\t\t\t\t\t\tHR-Management und Lohnbuchhaltung<\/a>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\tSo weit ist Human Resources Management in der Datenanalyse\t\t\t\t\t<\/h1>\n\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\n\t\t\t\t\"\"\t\t\t\tSimone Seidel<\/span>\n\t\t\t<\/a>\n\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n
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\u201eJemandem einen Dashboard-Link zu senden, reicht nicht.\u201c Wo stehen Unternehmen bei der HR-Datenanalyse \u2013 und werden Daten in Handlungsempfehlungen \u00fcbersetzt?\u00a0 <\/strong><\/p>\n

Im Human Resources Management schreitet die Digitalisierung voran \u2013 wie in vielen anderen Bereichen der Wirtschaft. Wie eine Studie von Springer Professional<\/a> aus 2020 zeigt, ist aber der digitale Reifegrad noch ausbauf\u00e4hig, ganz besonders im Bereich Human Resources. F\u00fcr Druck sorgt hier laut der Studie die Corona-Krise: \u201eDurch die Corona-Krise ist deutlicher geworden denn je: Der HR-Bereich kann \u2013 und muss \u2013 einen wesentlichen Beitrag zur Unternehmensentwicklung leisten. 37 Prozent sehen sich bereits auf einem guten Weg. Und mehr als der H\u00e4lfte (51 Prozent) ist es immerhin gelungen, ein Bewusstsein f\u00fcr die Digitalisierung von HR zu schaffen \u2013 w\u00e4hrend bei der Umsetzung noch Verbesserungspotenzial besteht\u201c, beschreibt die Studie.<\/p>\n

Wie sieht es nun ein Jahr sp\u00e4ter aus? Hat der Druck f\u00fcr eine Beschleunigung der Digitalisierung gesorgt? Wir fragen bei Yannik M. Leusch nach, der als People Analytics Lead bei Kienbaum Unternehmen ber\u00e4t.<\/p>\n

Herr Leusch, wo stehen Ihrer Erfahrung nach Unternehmen bei der strategischen Nutzung von Personaldaten?<\/strong><\/p>\n

Unternehmen erhoffen sich von der Nutzung und Analyse von Personaldaten eine bessere Entscheidungsgrundlage f\u00fcr HR-Prozesse. In vielen Bereichen des Personalwesens sind Entscheidungen oft mit einem Unsicherheitsfaktor behaftet. Der Faktor Mensch als zentrales Element des Personalwesens l\u00e4sst sich nat\u00fcrlich nicht so einfach kalkulieren oder in seinen Pr\u00e4ferenzen vorhersagen, wie es zum Beispiel bei einer Fertigungsanlage in der Produktion der Fall w\u00e4re. Daher basieren viele HR-Prozesse in ihrem Design und ihrer Entscheidungsarchitektur auf Intuition, Theorien und Erfahrungswerten.<\/p>\n

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Gerade in diesen unsicherheitsbehafteten Umgebungen k\u00f6nnen Daten dennoch eine wichtige zus\u00e4tzliche Informationsgrundlage sein. Wenn Organisationen zum Beispiel beginnen, regelm\u00e4\u00dfig das Engagement ihrer Belegschaft durch Pulschecks messen, ergibt sich daraus eine bedeutsame Datenquelle f\u00fcr ein HR-Projekt zur Verbesserung der Mitarbeiterbindung.<\/p>\n

Viele Unternehmen haben dieses Potenzial erkannt \u2013 in unserer Studie zum Stand von People Analytics<\/a> unter 500 Unternehmen aus DAX und Mittelstand im DACH-Raum haben 74% People Analytics als hohe Priorit\u00e4t f\u00fcr die Zukunft der HR-Funktion eingesch\u00e4tzt, und weit \u00fcber die H\u00e4lfte der Unternehmen haben die bessere Nutzung von Daten in ihrer HR-Strategie verankert. Dennoch nutzen bisher nur 13 Prozent der Organisationen People Analytics als festen Bestandteil ihrer HR-Arbeit.<\/p>\n

Woran liegt es, dass viele immer noch nicht die Vorteile nutzen?<\/strong><\/p>\n

Ich glaube, dass die Herausforderung, denen viele HR-Bereiche aktuell in der Nutzung ihrer Daten gegen\u00fcberstehen, in vielen Punkten vergleichbar sind mit anderen Unternehmensbereichen: Fehlende Datenintegration durch eine fragmentierte Softwarelandschaft mit Datensilos sind nur ein Beispiel.<\/p>\n

Zudem fehlt es leider oft an qualifizierten HR-Mitarbeitern, die in der Lage sind, strategische Herausforderungen in quantitative Datenprobleme zu \u00fcbersetzen. Ein paar Data Scientists einzustellen, l\u00f6st oft nicht das Problem: HR braucht Hybridprofile, die sowohl eine Datenaffinit\u00e4t als auch strategische HR-Kompetenzen mitbringen<\/a> und die Rolle der \u00dcbersetzerin oder des \u00dcbersetzers f\u00fcr beide Welten einnehmen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Zudem herrscht gerade im deutschen Raum noch eine gro\u00dfe Unsicherheit in Fragen der datenschutzkonformen Nutzung von Personaldaten. Die DSGVO setzt einen sinnvollen und wichtigen Rahmen, der die Nutzung von HR-Analytics mit klaren Regeln versieht. Im Wesentlichen umfasst die DSGVO eine Reihe von technischen Anforderungen, die es zu erf\u00fcllen gilt. Eine Herausforderung ist dabei, alle Beteiligten, allen voran die Mitarbeitenden in den Prozess von People Analytics miteinzubeziehen. Hier geht es vor allem darum, Transparenz und Vertrauen zu schaffen. Nur zu sagen: \u201ewir verhalten uns DSGVO-compliant\u201c, reicht hier nicht.<\/p>\n

Wie kann HR mit Datenanalyse den n\u00e4chsten Schritt gehen? Wie gehen Sie vor, wenn Sie Unternehmen dabei unterst\u00fctzen?<\/strong><\/p>\n

Am Anfang eines Projektes oder Datenprojektes im Bereich HR sollte immer die Frage nach der strategischen oder unternehmerischen Relevanz stehen. In welcher aktuellen strategischen Herausforderung k\u00f6nnen mir Daten helfen? Durch Daten k\u00f6nnen HR-Organisationen die Validit\u00e4t ihrer Entscheidungen erh\u00f6hen und die quantitative Sprache des Business sprechen, allerdings nur, wenn HR Analytics, d. h. die Analyse und Optimierung von HR-Prozessen, oder People Analytics<\/a>\u00a0 (datengetriebene Personalarbeit) sich in ihrer Arbeit konsequent an strategischen Herausforderungen orientieren.<\/p>\n

Ein h\u00e4ufiger Fehler, den wir bei Organisationen sehen, ist die reine Fokussierung auf sogenannte \u201eLagging KPI\u201c, also auf Metriken, die am Ende einer Wirkkette stehen, wie zum Beispiel EBIDTA oder Fluktuationen im Personalbereich. Zum Messen der Wirksamkeit von Ma\u00dfnahmen lassen sich diese Werte nutzen, jedoch kann People Analytics vor allem dann einen Mehrwert liefern, wenn sich aus den Daten konkrete Handlungsempfehlungen ableiten lassen. Nur weil ich wei\u00df, wie hoch meine Fluktuationsquote ist, wei\u00df ich noch lange nicht, wie ich sie wieder senken kann. In der Arbeit mit unseren Kunden versuchen wir deshalb immer handlungsorientierte Daten in den Vordergrund zu stellen.<\/p>\n

Wie kann Automatisierung bei HR-Prozessen helfen \u2013 wie viele Unternehmen setzen sie schon ein und wo sind hier die Grenzen?<\/strong><\/p>\n

Ich w\u00fcrde generell zwischen datenbasierter Personalarbeit<\/a> und der Digitalisierung sowie Automatisierung von HR-Prozessen unterscheiden. In beiden F\u00e4llen werden digitale Technologien und Data Science genutzt, allerdings zu unterschiedlichen Zwecken. W\u00e4hrend Automatisierung bereits viele administrative oder repetitive Prozesse ersetzen kann, geht es bei datenbasierter Personalarbeit vielmehr darum, bestehende strategische Prozesse durch den Einsatz von Daten zu erweitern oder anzureichern.<\/p>\n

Wie k\u00f6nnen Leader die Erkenntnisse bereitstellen und strategisch nutzen?<\/strong><\/p>\n

Selbst die beste Analyse f\u00fchrt nicht zum Ziel, wenn sie nicht konsequent daf\u00fcr genutzt wird, eine bessere Datengrundlage f\u00fcr das Treffen von Entscheidungen zu schaffen. Gerade in Data Analytics unterliegen Manager, aber auch Experten oft dem Confirmation Bias: Best\u00e4tigt die Analyse die eigene, subjektive Einsch\u00e4tzung, ist sie sehr willkommen und wird genutzt \u2013 und tut sie das nicht, landet sie auch mal schnell im digitalen Papierkorb oder wird in ihrer Methodik oder Validit\u00e4t kritisiert.<\/p>\n

Zu einer guten HR-Analytics geh\u00f6rt deshalb auch, die Ergebnisse in Handlungsempfehlungen zu \u00fcbersetzen. Jemandem einen Dashboard-Link zu senden, reicht da nicht. Menschen m\u00fcssen bef\u00e4higt werden, datenbasiert zu arbeiten und zu entscheiden. Dazu geh\u00f6rt statistisches Grundwissen, genauso wie die F\u00e4higkeit, die eigenen kognitiven Urteilsfehler, wie den Confirmation Bias, zu verstehen und anzuerkennen.<\/p>\n

Wird Datenanalyse in HR in Zukunft noch wichtiger? <\/strong><\/p>\n

Ja absolut: Wir befinden uns gerade in einer Adaptionsphase von People Analytics und Datennutzung in HR. Unternehmen beginnen die Vorteile von datenbasierten Entscheidungsgrundlagen bereits f\u00fcr einige HR-Prozesse zu nutzen und werden auch f\u00fcr weitere HR-Prozesse Use Cases entwickeln.<\/p>\n

Wir sehen bei vielen unserer Kunden zudem auch erste strukturelle Auswirkungen: Viele beginnen mit dem Aufbau von HR Analytics oder People Analytics Abteilungen, die sich mit verschiedenen Anwendungsf\u00e4llen besch\u00e4ftigen. Oft steht allerdings immer noch die Optimierung des HR-Controllings und der Datenqualit\u00e4t im Fokus. Dabei ist HR-Analytics nicht die n\u00e4chste Evolutionsstufe des HR-Controllings, sondern eine neue Dimension der Nutzung von HR-Daten.<\/p>\n<\/div>\n

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Interesse an weiteren Tipps & Insights zu den Themen HR und Lohnbuchhaltung?<\/h2>\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t
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