Der Begriff Big Data bezeichnet Datenmengen, welche zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten ( vgl. die Definiton bei Wikipedia).
Big Data und Big Data Analytics
Big Data ist für Unternehmen vor allem für den Bereich der Business Intelligence (BI) relevant, welcher sich mit der Analyse von Daten (Erfassung, Auswertung, Darstellung) befasst. Der Begriff "Big Data Analytics" beschreibt die systematische Auswertung und Analyse großer Datenmengen mit Hilfe spezieller Software.
HR Analytics vs. Personalcontrolling
Für Big-Data-Analysen im Personalbereich haben sich die Begriffe "HR Analytics", Workforce Analytics" und "People Analytics" etabliert. (Lesen Sie hierzu auch "Personalmanagement mit smarten Daten"). In vielen Fällen handelt es sich bei Projekten, die unter dem Label "People Analytics" oder HR Analytics bekannt werden, um klassisches Personalcontrolling (Tipps für das Personalcontrolling finden Sie hier). HR Analytics umfasst allerdings deutlich mehr als die reine Darstellung von Daten. Während im Personalcontrolling die Entwicklung verschiedener Variablen retrospektiv betrachtet und dokumentiert wird, steht bei HR Analytics der Blick in die Zukunft im Mittelpunkt. Es geht darum, aus gesammelten Daten Vorhersagen abzuleiten und künftige Entwicklungen entsprechend zu beeinflussen. Man spricht daher auch von "Predictive Analytics".
Die Zukunft vorhersagen mit "Predictive Analytics"?
Professor Stefan Strohmeier erklärt im Interview mit dem Personalmagazin: „Predictive Analytics zielt auf das Erkennen von Datenmustern in Vergangenheitsdaten und die Verwendung dieser Datenmuster für die Vorhersage künftiger Ereignisse. Um beispielsweise die Kündigungswahrscheinlichkeit eines Mitarbeiters vorherzusagen, benötigt man einen aussagefähigen Datenbestand, der neben Daten zum Kündigungsverhalten auch mögliche Prädiktoren enthält, also etwa Daten zu Gehalt, Alter, Leistung oder Hierarchiestufe. Datenmustererkennende Methoden können dann die aussagekräftigsten Prädiktoren identifizieren und zur Prognose künftiger Fälle heranziehen.“ Ein weiteres Beispiel wäre auch die Analyse des Nutzungsverhalten von Jobsuchenden im Rahmen des Besuchs der Karriereseite oder von sozialen Netzwerken nach Mustern und Zusammenhängen, um die so gewonnenen Erkenntnisse für das Recruiting zu nutzen.
Einige HR-Software-Lösungen bieten bereits spezielle Module für HR Analytics. Ihr Nutzen ist allerdings noch umstritten. Die Tools erzeugen zwar umfangreiche Listen, Grafiken und Kennzahlen, deren Relevanz für personalwirtschaftliche Entscheidungen wird jedoch von vielen Experten angezweifelt. Nichtsdestotrotz sind sich Experten und Softwareanbieter einig, dass die Relevanz von HR Analytics in den nächsten Jahren zunehmen wird und die Möglichkeiten und Einsatzbereiche breiter werden. (Siehe auch: "Kommt jetzt das goldene Zeitalter für People Analytics?").
HR Analytics und Datenschutz
HR Analytics ist eine Schnittstellendisziplin, die das Zusammenspiel vieler Unternehmensbereiche erfordert: Management, Personalbereich, Marketing, Unternehmenskommunikation, Controlling, IT. Da es meist um personenbezogene Daten geht, ist das Thema in deutschen Unternehmen mitbestimmungspflichtig.
Bei aller Euphorie über die zukünftigen Möglichkeiten sieht die Hälfte der im HCM-Branchenmonitor 2016 befragten Software-Unternehmen daher auch Grenzen bei den Auswertungsmöglichkeiten. Durch strengere Datenschutzgesetze und vor allem stärkeren Arbeitnehmer-Datenschutz werden Auswertungen von personenbezogenen Daten künftig noch stärker eingeschränkt. Als Ausweg bietet sich an, anonyme Auswertungen durchzuführen. Hierbei muss dafür gesorgt werden, dass keinerlei Rückschlüsse auf die ursprünglichen persönlichen Daten möglich sind.
Alle Informationen zum Thema "HR-Software" finden Sie auf dieser Themenseite.
Download-Tipp: HR-Software-Kompendium
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