HR ANALYTICS: Mehr als nur Reporting

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Die Serie „Fitness Check Digitalisierung in HR“ zeigt wie gut sich HR im Bereich Digitalisierung einschätzt und an welchen Stellen es Nachholbedarf gibt. Grundlage ist eine Online-Befragung an der von Oktober 2019 bis Ende Januar 2020  266 Personen teilgenommen haben. In mehreren Beiträgen werden zentrale Erkenntnisse beleuchtet, die vorliegende Folge widmet sich dem Reifegrad von HR DATA ANALYTICS.


Relevanz von HR Funktionen für den Geschäftserfolg: HR DATA ANALYTICS

Danach befragt wie die Teilnehmer die Relevanz der HR Funktionen – hier für HR Data Analytics – für ihren Geschäftserfolg beurteilen, ergeben sich im Einzelnen folgende Ergebnisse:

 

Tabelle 1: Relevanz von HR Data Analytics für den Geschäftserfolg

 

Weit über die Hälfte (62,29%) räumen HR Analytics nur eine ‚niedrige Priorität‘ bis ‚mittlere Priorität‘ in Bezug auf die Relevanz für den Geschäftserfolg ein. Ein Erklärungsversuch mag sein, dass wir an dieser Stelle nicht wirklich über HR Analytics sondern eigentlich noch immer von HR Reporting sprechen: Bereitstellen von Listen mit HR Daten (Headcount, FTE, männlich/weiblich; Altersstruktur etc.).

Sollte dies tatsächlich der Grund sein, ist das sehr kurz gedacht. ‚Echtes‘ HR Analytics kann mehr. Denken sie an Analysen zu Arbeitszeitplänen in Relation zu Produktionszahlen und Kapazitäten. Saisonale Schwankungen (Feiertage, Grippewelle etc.) in Bezug auf Unter- und Überkapazitäten; Zeitreihen;  KPIs im Recruiting und Onboarding: ‚early fluctuation rate‘ (‚wer verlässt das Unternehmen bereits im ersten Jahr nach Antritt? ‘) oder ‚wie sieht die aktuelle Qualifikationsstruktur der Mitarbeiter aus? ‘, beispielsweise in Relation zum Bedarf (‚vom Verbrenner zum Elektromotor‘).

Auf alle Fälle setzt dies ein professionelles Setup (Systeme, Datenbasis, Definitionen, Kennzahlenkataloge etc.) voraus.

Die nachfolgende Grafik zeigt, dass bis jetzt nur ein relativ kleiner Prozentsatz (7,17%) in der ‚ersten Liga‘ spielt. Mehr als die Hälfte befindet sich auf dem Weg – entweder in Planung oder bereits in der Implementierung. Allerdings charakterisieren noch 40% ihre Situation als eher ‚rudimentär‘.

HR Analytics ist mehr als Listen mit HR-Daten und kann – wenn professionell aufgesetzt – der Geschäftsführung wertvolle Informationen und Entscheidungshilfen liefern.

 

Frage: Welche Beschreibung spiegelt Ihre Situation in HR Data Analytics am besten wider?

Abbildung 1: Welche Beschreibung spiegelt Ihre Situation in HR Data Analytics am besten wider?

 

EMPFEHLUNG:

Der Markt offeriert aktuell eine Reihe von Tools, welche in der Lage sind Analysen flexibel und oftmals in Echtzeit zur Verfügung zu stellen. Bitte vermeiden Sie individuelle Excel-Lösungen. Das ist keine Alternative. Prüfen Sie Ihre Anforderungen und schaffen Sie die notwendigen Voraussetzungen: ein klares (Kern-)Datenmodel in HR, eine verabschiedete Definition von KPIs, Qualitätskriterien etc.

Schaffen Sie Klarheit zur ‚Data Governance‘ in Ihrem Unternehmen: Wer hat die Deutungs- und Definitions-Hoheit zu bestimmten Daten und KPIs? Wie schaffen wir ein einheitliches Verständnis zu beispielsweise einer Kennzahl wie „FTE“. Sind diese Voraussetzungen geschaffen, steht der Einführung einer technischen Lösung in der Regel nichts im Wege – und besser noch: die Grundlagen in Richtung ‚Predictive Analytics‘ sind gelegt.

 

Autor: Stephan Tränkler, Geschäftsführer LCS Consult E-Mail schreiben

Quelle: HRblue AG, 2020

Bildnachweis: Sfio Cracho – shutterstock.com

 

Weitere Artikel in dieser Serie: Fitness-Check “Digitalisierung in HR” Ergebnisse und Empfehlungen

Alle Ergebnisse im Überblick

Reifegrad von Recruiting und Empfehlungen

LEARNING & DEVELOPMENT: Hohe Priorität für den Geschäftserfolg

HR SERVICES: Optimierungspotential in Sachen Digitalisierung

 

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