An dieser Stelle findet ihr die wichtigsten Hacks des HR-IT-Experten Dr. Daniel Mühlbauer zum Thema People Analytics als Checkliste im Daten basierten Personalmanagement.
o Beginne in der Checkliste mit der Business-Fragestellung bei People Analytics.
Dabei ist zu beachten, dass nicht alles, was man in HR für eine relevante Business-Fragestellung hält, tatsächlich auch businessrelevant für das Unternehmen ist.
o Die Erkenntnisse aus dem Business ins HR übertragen.
Zu durchdenken und zu ermitteln, welche Problematik relevant für das Business ist, die Kennzahlen und Daten des Unternehmens zu verstehen und damit zusammenhängend die analytischen Fragestellungen ins HR zu übertragen, ist die hohe Kunst im People Analytics.
o Eine cross-funktionale Zusammenarbeit sicherstellen.
Gemischte Teams aus empathischen MitarbeiterInnen, die andere Menschen verstehen und sich in ihre Lebensrealitäten hineinversetzen können sowie MitarbeiterInnen, die das Daten- und Zahlenmaterial aufbereiten können, sind für die Bereiche People Analytics und People Management unabdingbar.
o Beachte die Trennung von Controlling- und Data Science-Fragestellungen.
Während das Controlling eher vergangenheitsorientiert ist und sich darauf fokussiert, Kennzahlen zu definieren und diese im Zeitverlauf zu tracken, beschäftigt sich Data Science mit prädiktiven oder diagnostischen Fragestellungen.
o Den Idealzustand bei der Datenintegration anstreben.
Dieser wäre, die Data Flows von Pre-Hire bis Retire in einem einzigen System zu haben und die Daten ineinander zu integrieren.
o Daten sinnvoll integrieren.
Nicht alle vorhandenen Daten müssen sofort integriert und analysiert werden. Besser ist es, sich auf die relevanten Daten für die jeweilige Fragestellung zu konzentrieren. Datenbasiert und nicht datengetrieben arbeiten.
o Die Komplexität reduzieren und ein Pilotprojekt starten.
So kann das People Analytics-Team schnell lernen, über einzelne Teilprojekte besser werden und am Ende ein konkretes Problem lösen.
o Reifegradmodelle weglassen.
Mit den richtigen Daten kann sofort prädiktiv gearbeitet werden, während die deskriptiven Daten als Nebenprodukt anfallen.
o Actionable Insights als Ziel setzen.
Der Hauptzweck von People Analytics ist, bei personalbezogenen Entscheidungen zu unterstützen.
o Das letzte Wort hat immer noch der Mensch.
Egal wie gut die Statistik aufgestellt ist, die Daten werden niemals die Entscheidung abnehmen können.
