Fachbeiträge & Kommentare zu Analytics

Zusammenfassung Im Gegensatz zum Personalcontrolling, das sich auf die Entwicklung von Kennzahlen konzentriert, geht es bei HR Analytics darum, Zusammenhänge aufzudecken und Entwicklungen vorherzusagen. Trennscharf ist die Unterscheidung jedoch nicht. Die Anwendung von KI-Systemen in der Personalarbeit ist bislang eher die Ausnahme, da selbstlernende Systeme nur schwer nachvol...mehr

Bei der Nutzung von HR Analytics müssen Unternehmen sicherstellen, dass der Schutz personenbezogener Daten gewährleistet ist. Dabei müssen Unternehmen die gesetzlichen Bestimmungen zum Datenschutz, insbesondere die Vorgaben der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), einhalten. Folgende Aspekte sind nach der DSGVO zu beachten: Rechtsgrundlage: Für die Verarbeitung personenbezoge...mehr

Das Personalcontrolling ist noch eine vergleichsweise junge Disziplin. Die ersten Human Resources (HR)-Kennzahlen und HR-Benchmarks veröffentlichte Fitzenz in den USA Ende der 1970er Jahre[1]. Im Personalcontrolling wird anhand von Soll-Ist-Vergleichen von HR-Kennzahlen wie der Fluktuationsrate oder den Krankentagen die Zielerreichung regelmäßig überprüft. Da i. d. R. einzel...mehr

Ganz trennscharf ist die Unterscheidung zwischen Personalcontrolling und HR Analytics jedoch nicht.[1] Abb. 1 gibt schematisch die Entwicklung der Datenorientierung im Personalwesen hin zu einer stärkeren strategischeren Datenanalyse wieder. Als Entwicklungsstufe mit dem geringsten Wertschöpfungsbeitrag werden Entscheidungen definiert, die rein auf dem Erfahrungswissen beruh...mehr

Atabaki/Biemann, Potenziale der Datenanalyse für HR (People Analytics), in: Petry/Jäger (Hrsg.), Digital HR. Smarte und agile Systeme, Prozesse und Strukturen im Personalmanagement, 2018, S. 125-136. Becker/Huselid/Ulrich, The HR scorecard. Linking people, strategy, and performance, Harvard Business Press, 2001. Betriebsverfassungsgesetz (BetrVG), 2023, https://www.gesetze-im-...mehr

In der Praxis haben Unternehmen zum Teil eigenständig Richtlinien entwickelt, um einen ethisch korrekten Umgang mit Daten sicherzustellen und damit die Akzeptanz der Analyseergebnisse im Unternehmen zu erhöhen. Neben dem Verständnis für KI-gesteuerte Systeme scheinen auch Kommunikation, Transparenz und ein angemessener Umgang mit Daten das Vertrauen in HR Analytics erhöhen z...mehr

Bei HR-Analytics-Verfahren, die personenbezogene Daten erheben, muss der Betriebsrat vor der Einführung der Software angehört und über die Art und Weise der Überwachung informiert werden. Der Betriebsrat kann der Einführung der Software widersprechen, wenn dadurch die Interessen der Arbeitnehmer beeinträchtigt werden. Ist die KI-gestützte Personalsoftware bereits im Einsatz ...mehr

Die Fortschritte in der Sprachverarbeitung (Natural Language Processing) machen es für Computer heute möglich, auch gesprochene Sprache und Freitexte zu verarbeiten.[1] Somit finden Anwendungen der Künstlichen Intelligenz zumindest in Einzelfällen im Personalwesen Anwendung. In der Personalauswahl kann die Sprachverarbeitung z. B. dafür genutzt werden, die Kompetenzen der Be...mehr

7.1 Zehn Leitlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in der Personalarbeit Die EU hat in ihrem Entwurf für eine Verordnung zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für KI im April 2021 die Anwendung von KI-Systemen im Personalbereich als "hoch-riskant" eingestuft. KI-Anwendungen im Personalbereich können potenziell schwerwiegende Auswirkungen auf die betroffenen ...mehr

5.1 Erfassungen von personenbezogenen Daten Das Betriebsverfassungsgesetz (BetrVG) ist ein wichtiges Rechtsinstrument, das die Zusammenarbeit zwischen Arbeitgebern und Betriebsräten regelt und damit die Beteiligung und Vertretung der Arbeitnehmer an betrieblichen Entscheidungsprozessen sicherstellt. Da beim Einsatz von HR-Analytics Personaldaten systematisch mit anderen Untern...mehr

2.1 Die Anfänge der Kennzahlensysteme im Personalwesen Das Personalcontrolling ist noch eine vergleichsweise junge Disziplin. Die ersten Human Resources (HR)-Kennzahlen und HR-Benchmarks veröffentlichte Fitzenz in den USA Ende der 1970er Jahre[1]. Im Personalcontrolling wird anhand von Soll-Ist-Vergleichen von HR-Kennzahlen wie der Fluktuationsrate oder den Krankentagen die Z...mehr

Unternehmen blickten Ende des Jahres 2022 mit Sorge auf die vielfältigen Herausforderungen im kommenden Jahr.[1] Das Jahr 2022 war geprägt durch den Angriffskrieg gegen die Ukraine und die Nachwirkungen der Covid-19-Pandemie. Als Folge der andauernden geopolitischen Konflikte ist im Jahr 2023 weiterhin mit massiven Preisschwankungen im Energiebereich zu rechnen. Neben dem Man...mehr

Die EU hat in ihrem Entwurf für eine Verordnung zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für KI im April 2021 die Anwendung von KI-Systemen im Personalbereich als "hoch-riskant" eingestuft. KI-Anwendungen im Personalbereich können potenziell schwerwiegende Auswirkungen auf die betroffenen Personen haben, zu Diskriminierung führen und/oder die Freiheit und Autonomie der Per...mehr

In der BI-Tool-Landschaft entwickelt sich eine neue Generation von Tools, die auf Augmented Analytics setzen. Hierbei handelt es sich um AI-gestützte Tools, die es Business-Nutzern ermöglichen, komplexe Daten zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren. Außerdem existieren immer mehr Open-Source-Lösungen, die auch kleineren Unternehmen entsprechende, umfassende BI-To...mehr

Aschenbrenner, Die Bedeutung von Participatory Design für Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz, in Greiner/Berger/Böck, Analytics und Artificial Intelligence – Datenprojekte mehrwertorientiert, agil und nachhaltig planen und umsetzen, 2022, S. 252–261. Bornstein/Li/Casado, Emerging Architectures for Modern Data Infrastructure, 2020, https://a16z.com/2020/10/15/emerging-arc...mehr

Ein Dashboard lässt sich mit Tools wie Tableau, PowerBI, Holistics oder Metabase schnell erstellen. Die Umsetzung ist jedoch von der vorhandenen Datengrundlage, -architektur und Data Literacy im Unternehmen abhängig: Daten müssen gesammelt, zusammengeführt, prozessiert und aggregiert werden, bevor sie in einem entsprechenden Dashboard angezeigt werden können. Diese Aufgaben k...mehr

Planung und Reporting im Controlling erhielt durch Business Intelligence einen deutlichen Schub für die Steuerungsqualität und -geschwindigkeit. Durch die vermehrte Diskussion von Künstlicher Intelligenz (KI) im Zusammenhang mit Machine Learning, Deep Learning, Data Mining, Predictive Analytics und Chatbots stellt sich die Frage, inwieweit diese modernen technologischen Entw...mehr

Bliznak, SAP Analytics Cloud und SAP Digital Boardroom: Machine Learning und intelligente Assistenten erleichtern Echtzeitsteuerung, in: Klein/Gräf (Hrsg.), Reporting und Business Analytics, 2020, S. 153–173. Chamoni/Gluchowski, Integrationstrends bei Business-Intelligence-Systemen, in Wirtschaftsinformatik, 46. Jg., 2004, Nr. 2, S. 119128. Davenport/ Kirby, Just how smart are...mehr

Traditionelle BI-gestützte Controlling-Systeme unterstützen bereits integrierte Unternehmensgesamtplanungsmodelle. Generelle Planungsfunktionen wie die manuelle Planwerteingabe und Umwertungen oder auch besondere Planungsfunktionen wie die Verteilung, die Hochrechnung oder das Splashing (eine besondere Form der Verteilung, bei der große Datenmengen auf Basis statistischer Ba...mehr

Bei diesen Herausforderungen können Algorithmen der Datenanalyse helfen, Verknüpfungen zwischen Daten automatisiert zu finden oder Daten eigenständig zu strukturieren ("Data Mining"). Dadurch ist es möglich, von einer rein deskriptiven Analyse zur Vorhersage von Entwicklungen und Ereignissen (Predictive Analytics) sowie – noch einen Schritt weiter – zur Optimierung zukünftig...mehr

Achajya/Kauser, A Survey on Big Data Analytics: Challenges, Open Research Issues and Tools, in International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 2016, H. 7, S. 511–518. Alpaydn, Maschinelles Lernen, 2. Aufl. 2019. Arnold, Beschaffungsmanagement, 2. Aufl. 1997. Backhaus et al., Multivariate Analysemethoden – Eine anwendungsorientierte Einführung, 15., 2018. Bec...mehr

Analyse und Reporting werden mit dem Einsatz traditioneller und explorativer BI-Frontends intensiv unterstützt.[1] KI-gestützte Analysemodelle bieten sich nicht für die direkte Datenbewirtschaftung und die Erstellung von Business-Reportingsystemen an. Hierfür sind sie nicht ausgelegt. Mit Hilfe des Einsatzes von KI können sie allerdings vorhandene Analyse- und Reportingsyste...mehr

Business-Intelligence-gestützte Controllingsysteme bzw. in Kurzform BI-gestützte Controllingsysteme sind auf die Analysepfade des Managements ausgerichtet und liefern transparente, performante und qualitätsgesicherte Informationen. BI-gestützte Controllingsysteme helfen bei der integrierten Datenaufbereitung aus internen und externen Datenquellen. Somit führen sie zu einem (l...mehr

Nutzen die Unternehmen verstärkt Kollaborationstools sowie stationäre und mobile Geräte für die Planung, Organisation und Durchführung von Besprechungen und Meetings für die Steuerung im Unternehmen, schließt sich der Kreis der digitalen Nutzung von Informationen komplett. Druck- und Fahrtkosten können gespart werden, da die Informationen digital und ortsunabhängig verfügbar...mehr

Prozessbezogenes Datenmanagement und der Einsatz von Process Mining Tools wird auch in Zukunft weiter an Bedeutung gewinnen und die Steuerung von Prozessen in Unternehmen voranbringen. Mittels lückenloser, digitaler Erfassung von Prozessschritten und der dadurch entstehenden großen Datenmengen helfen Process Mining Tools dem Controlling systematisch zu planen, Prozesse und C...mehr

Traditionelle BI-gestützte Controlling-Systeme können bereits strategische Instrumente wie z. B. eine Wettbewerbs- oder Portfolio-Analyse bis hin zu einer Balanced Chance and Risk-Card unterstützen.[1] Explorative Datenanalysen können allerdings für speziell abgegrenzte strategische Planungen und Analysen mit Hilfe von KI unterstützt werden, wenn es der Unternehmung gelingt, ...mehr

Unternehmen, die sich für den Einsatz von BI-Lösungen im Controlling interessieren, sollten dieses Vorhaben gründlich planen. Um Business-Intelligence-Tools nachhaltig im Unternehmen zu implementieren, braucht es zunächst ein betriebswirtschaftlich sinnvolles Konzept, das zur Unternehmensstrategie und den Geschäftsprozessen passt. Schließlich kann jedes Reporting nur so nütz...mehr

Ab 1.12.2021 gilt das Telekommunikation-Telemedien-Datenschutz-Gesetz (TTDSG) v. 23.6.2021.[1] Hintergrund des neuen Gesetzes war die Entscheidung des EuGH, dass wenn Webseiten-Betreiber eine Einwilligung für Cookies benötigen, Nutzer diese aktiv setzen müssen. Eine Einwilligung durch ein voreingestelltes "Ankreuzkästchen", das der Nutzer zur Verweigerung seiner Einwilligung ...mehr

Durch die digitale Revolution ist die Menge an verfügbaren Daten exponentiell gestiegen. Die technischen Gegebenheiten digitaler Systeme ermöglichen es, Daten in riesigen Mengen zu speichern und detaillierter zu strukturieren. Die Zeiträume für den Bezug der Daten können wesentlich verkürzt werden, also z. B. nicht mehr der Umsatz pro Tag, sondern der Umsatz pro Stunde oder M...mehr

EU-Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO) ab 25.5.2018: Betreiber von Websites (auch Steuerberater und Rechtsanwälte, Ärzte etc.) sind verpflichtet, eine rechtskonforme Datenschutzerklärung auf der Homepage bereitzustellen, und zwar außerhalb des Impressums, unter einem gesonderten "Menüpunkt" (Direktverlinkung). Zu berücksichtigen sind dabei unter anderem Logfiles, Registrieru...mehr

In Zukunft werden digitale Anwendungen im Controlling, gleichgültig, ob für die Planung, die Analyse oder das Berichtswesen, neue Eigenschaften und Möglichkeiten aufweisen. Damit kann die Arbeit im Controlling neu strukturiert werden. Die wichtigsten Merkmale sind im Folgenden kurz beschrieben: Mobiles Arbeiten: Digitale Anwendungen der Zukunft werden auch im Controlling das ...mehr

Die Qualität der Unternehmensplanung wird durch 2 Faktoren bestimmt: die Planungsmodelle und die Datenqualität. Im Vergleich zur analogen Controlling-Arbeit hat die bisherige Digitalisierung bereits wesentliche Verbesserungen in diesen Punkten gebracht. Durch eine konsequente Nutzung weiterer Möglichkeiten der Digitalisierung entsteht weiteres Potenzial für noch bessere Planung...mehr

Mit der Entwicklung von Big Data Analytics eröffnen sich derzeit völlig neue Möglichkeiten für ein evidenzbasiertes Personalmanagement. Einerseits ist von ungeahnten Möglichkeiten die Rede, andererseits vom Verlust der Privatsphäre. Big Data birgt das Potenzial, die Art und Weise, wie wir denken, leben, arbeiten und wirtschaften, zu revolutionieren. Daten sind der Rohstoff de...mehr

"Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century", so titeln Davenport und Patil ihren Beitrag (Harvard Business Review, October 2012) über die Suche nach den seltenen Spezialisten, die die Big Data Unternehmen so dringend benötigen. Sie beschreiben den Data Scientist als einen Hybrid aus Datenhacker, Analyst, Kommunikator und vertrauensvollem Berater. Pearson und Wegene...mehr

Zusammenfassung Überblick Die Komplexität, Virtualisierung und Digitalisierung unserer Wirtschaftssysteme und Organisationen nimmt weiter zu. Plug-and-Play-Personalkonzepte und die im 20. Jahrhundert entwickelten Managementkonzepte werden bald an ihre Grenzen stoßen und durch neue, differenziertere Konzepte abgelöst. Viele Ansätze einer daten- und faktenbasierten Personalarbe...mehr

mehr

Mit der Frage nach der Gestaltung effektiver Organisationen und wirksamer Personalarbeit beschäftigen sich Wissenschaftler und Praktiker seit über 100 Jahren. Dabei ging es immer auch um die Erhebung und Analyse von HR-Kennzahlen und Identifikation von Wirkzusammenhängen. Mit dem Einzug von Big Data und Workforce Analytics in die Personalbereiche eröffnen sich völlig neue Po...mehr

Überblick Die Komplexität, Virtualisierung und Digitalisierung unserer Wirtschaftssysteme und Organisationen nimmt weiter zu. Plug-and-Play-Personalkonzepte und die im 20. Jahrhundert entwickelten Managementkonzepte werden bald an ihre Grenzen stoßen und durch neue, differenziertere Konzepte abgelöst. Viele Ansätze einer daten- und faktenbasierten Personalarbeit sind nicht n...mehr

Während einige Unternehmen dem Chef der Datenwissenschaftler und Analysten bereits einen Platz in der C-Suite angeboten und dafür neue Titel geschaffen haben (Chief Science Officer, Chief Data Officer, Chief Digital Officer, Chief Analytics Officer), rücken die Themen Big Data und Workforce Analytics in Deutschland erst langsam auf die Agenda der Personalentscheider – die Gr...mehr

Zunächst noch völlig unbeeinflusst von der aktuellen Diskussion um Big Data Analytics hält seit einigen Jahren der Ansatz des "Evidence-Based Human Resources Management" Einzug in die personalwirtschaftliche Literatur und Praxis. Zielsetzung des evidenzbasierten Personalmanagement quantitative Verknüpfung von Personalmaßnahmen mit Unternehmenserfolgskennzahlen, Heranziehen von ...mehr

Das Thema Personal steht auf Rang 1 der CEO-Agenda, noch vor Kundenbeziehungen, Innovationen und operativer Exzellenz – so die weltweite Studie "CEO Challenge 2014" von The Conference Board. Schlaflose Nächte bereiten vor allem Big Data Analytics, die wirtschaftliche Depression in Europa und die noch unzureichende Diversität in den Führungsreihen. Von ihren Führungskräften er...mehr

Aus Sicht der Managementberatung Horváth sind die Themenfelder eine modernen CFO Financial Governance, Data Production, Data Science und Business Partnering. Eine primäre Forderung ist die Fokussierung auf Themen, die für das Unternehmen Wert schaffen. Der frühere Fokus auf viele unterschiedliche Planungs- und Berichtsinhalte sowie -formate für unterschiedliche Gremien und A...mehr

Unter Big Data Analytics wird eine Form der zielorientierten Auswertung von Daten verstanden, wobei Big Data als Ausgangsbasis besonders umfangreiche, heterogene und komplexe Datenmengen umfasst (vgl. Abschnitt 1.2.3). Die Möglichkeiten für Big Data Analytics und der daraus realisierbare ökonomische Nutzen haben sich aufgrund der Weiterentwicklung relevanter Technologien, in...mehr

Die Frage, wem welche Rolle innerhalb eines Unternehmens zukommt und wo (bzw. durch welche Gruppengesellschaften) die jeweiligen Tätigkeiten ausgeübt werden, dürfte den Steuerberater namentlich dann interessieren, wenn es Fragen rund um die personelle Substanz sowie die Funktionsanalyse für die Zwecke des Transfer Pricings zu beurteilen gilt. Da Daten unter bestimmten Voraus...mehr

Die Datenanalyse im engeren Sinne ist ein zentraler Schritt im Datenlebenszyklus. Unter dem Begriff wird eine große Bandbreite von analytischen Modellen verstanden, deren Reifegrad in Abhängigkeit von ihrer Komplexität von deskriptiven über diagnostische, zu prädiktiven und letztlich präskriptiven Modellen reicht. Populär ist das Analytics-Reifegradmodell von Gartner[1], wel...mehr

Für den Begriff Big Data existiert in der Literatur keine einheitliche Definition. Im Kern besteht ein wesentlicher Unterschied von Big Data zu der bisher üblichen Art der Datennutzung darin, dass nicht nur erheblich größere Datenmengen analysiert werden, sondern diese regelmäßig aus unterschiedlichen Quellen stammen, unterschiedliche Qualität aufweisen und ggf. auch abweich...mehr

Wir leben derzeit im digitalen Informationszeitalter, welches durch die digitale Informations- und Kommunikationstechnologie geprägt ist. Dass namentlich die von uns hinterlassenen digitalen Fußabdrücke ökonomisch verwertbar sind, ist schon längst kein Geheimnis mehr und datengetriebene Geschäftsmodelle sind hoch im Trend. Mithin entwickeln wir uns vermehrt zu einer sogenann...mehr

Mit der Digitalisierung als einem grundlegenden technologischen Umbruch, der in seiner Tragweite mit der Erfindung der Dampfmaschine oder der Entdeckung der Elektrizität verglichen werden kann, geht die universelle Erhebung und Nutzung von Daten als "Rohstoff" für jegliche elektronische Anwendung und Unternehmensprozess einher. Big Data Analytics bietet für eine unbegrenzte ...mehr

In der Luftfahrtindustrie werden täglich extrem große Datenmengen erzeugt. Ein einzelnes Verkehrsflugzeug aktueller Bauart kann aus der Messung von mehr als 40.000 Betriebsparametern diverser Komponenten und Systeme ein Datenvolumen von mehr als 30 TB pro Tag erzeugen. Darüber hinaus generieren Fluggesellschaften zusätzliche Daten aus weiteren Quellen, beispielsweise Betrieb...mehr

a) Begriff Wörtlich übersetzt und bildlich gesprochen ist ein Data Lake ein Datensee. Im Unterschied zum Data Warehouse werden die Daten im Data Lake in ihrer Ursprungsform gespeichert. Im Data Lake können sich somit unstrukturierte, semi-strukturierte oder strukturierte Daten in ihrer Rohform befinden. Ebenfalls kann ein Data Lake neben Text- oder Zahlendaten auch Bilder, Vi...mehr