People Analytics

People Analytics nutzt gesammelten Daten aus unterschiedlichen Bereichen (z.B. HR, Finanz, Produktion, Kundenservice, Geschäftsführung) für die zuverlässige Beantwortung von essenziellen und komplexen Unternehmensfragen. Da die Entscheidungsfindung auf Fakten beruht, anstatt auf Bauchgefühle und Vermutungen, ist sie zuverlässiger und nachvollziehbar.

Es werden Fragen beantwortet wie:

  • Welche HR-Programme funktionieren (mit beabsichtigter Wirkung)?
    Welche HR-Programme funktionieren nicht (mit beabsichtigter Wirkung)?
    Durch welche Verbesserungen würden HR-Programme noch besser funktionieren (bessere Wirkung)?
  • Ist die Organisation auf klare Ziele ausgerichtet?
    Wo ist die Organisation ausgerichtet und wo ist sie nicht ausgerichtet?
    Was kann die Personalabteilung tun, um die Organisationsziele zu erreichen?
  • Welche Herausforderungen wirken sich auf die Fähigkeit aus, Ziele und Strategien umzusetzen?
  • Welche Mitarbeiter sind Burnout gefährdet?
  • Wie verbinden wir HR-Aktivitäten mit den Zielen und der Strategie des Unternehmens?
  • Welche Investitionen müssen wir optimieren, um das gewünschte Geschäftsergebnis zu verbessern?
  • Was motiviert Mitarbeiter die extra Mile zu gehen?
  • Welche Programme und Richtlinien müssen priorisiert werden, um Kosten zu senken und gleichzeitig bessere Ergebnisse zu erzielen?
  • Was treibt die Zufriedenheit, das Engagement, den Einsatz, die Leistung und die Produktivität der Mitarbeiter an?
  • Welche organisatorischen Barrieren und Probleme stehen den Mitarbeitern/Mitarbeiterinnen im Weg ihre beste Arbeitsleistungen zu erbringen?
  • Wer sind unsere Problemmanager, die gute Mitarbeiter/Mitarbeiterinnen und Talente verdrängen oder nicht optimal fördern/einsetzen, sodass die Arbeitsleistung dieser gehemmt wird?
  • Wann sind Mitarbeiter/Mitarbeiterinnen dazu bereit ihr Wissen mit dem Team zu teilen?

Diese Liste lässt sich durch unzählige Fragen zu den unterschiedlichsten Themenstellungen verlängern.

Wie zuvor erwähnt, ist ein ganzheitlicher Blick auf das Unternehmen notwendig, da sich in People Analytics unterschiedliche Fachgebiete und dessen Erkenntnisse vereinen. Sozial-, Motivations- und Wirtschaftspsychologie, Verhaltenswissenschaften als auch Unternehmensführung, Datenwissenschaften und Big Data, um nur ein paar zu nennen.

Gerade seit Beginn der Covid-19-Pandemie sind People Analytics-Teams weltweit gefordert, schnell Erkenntnisse zu gewinnen und anhand von Fakten dringende Fragen von Managern und Fachleuten zu beantworten, um Entscheidungen zu treffen und in diesem neuen Arbeitsumfeld wettbewerbsfähig zu bleiben.

Mein Weg zu People Analytics

Human Resource Management fasziniert mich, seit ich mich das erste Mal darüber näher informiert habe. Einige Jahre später lernte ich alle Bereiche im Zuge meines umfangreiche Bachelor Studium kennen.
Zumindest dachte ich dies.
In Berührung mit People Analytics kam ich erst nach meinem Bachelor Studium. Fasziniert von diesem Bereich, informierte ich mich darüber und absolvierte mehrere Online Trainings, um meine erste Wissbegierde zu befriedigen. Denn als faktenbezogener Mensch, ist es für mich selbstverständlich mich auf Zahlen und Fakten bei der Entscheidungsfindung zu verlassen. Deswegen ist die Spezialisierung in People Analytics nur der nächste logische Schritt.
Während meinem Master Studium fokussierte ich mich auf die Anwendung des gelernten als People Analyst und wie ich die gesetzten Maßnahmen messen kann.
Nachdem ich mein Master Studium abgeschlossen habe, eigne ich mir aktuell Programmierkenntnisse (aktuell R, anschließend Python) an, um nicht nur die vorhandenen Software Tools zu nutzen, sondern ebenso statistische Berechnungen anzupassen.

HR / People / Workforce / Human Capital Analytics

Unabhängig davon wie man es bezeichnet, ob HR Analytics, People Analytics, Workforce Analytics oder Human Capital Analytics, ich bin davon überzeugt, dass dieser Bereich ein essenzieller Teil. Kein Unternehmen kann es sich leisten dieses Ressource und das damit einhergehende Potenzial und die Möglichkeiten ungenutzt zu lassen.
Persönlich unterscheide ich nicht zwischen diesen vier Gruppen. Denn man muss einen ganzheitlichen Blick auf das Unternehmen besitzen und jeden Teil dieses komplexe Zusammenspiels betrachten, um für das Unternehmen nachhaltige Entscheidungen in einer sich schnell verändernden Arbeitswelt zu treffen.

In derselben weiße, muss jeder Mitarbeiter/jede Mitarbeiterin als ganzen Menschen ansehen. Er/sie hat ein Leben außerhalb des Unternehmen hat (People Analytics), und bingt einen Wert in das Unternehmen (Human Capital Analytics). Prozesse und Arbeitsabläufe können in der Theorie perfekt sein (Workforce Analytics) und doch im Alltag nicht funktionieren. Ebenso haben die Verbesserung und Perfektionierung der Personalpraktiken und der Personalabteilung (HR Analytics) nur einen limitierten Effekt. Mitarbeiter/Mitarbeiterinnen interpretieren Prozesse anders als sie geplant sind, entwickeln sich weiter, und hinterfragen die Notwendigkeit einzelner Teile der Prozesse. Weiters schwankt die Leistungsfähigkeit im Laufe des Tages / der Wochen / der Monate / der Jahre, Maschinen und Software verändern sich, genauso wie sich das Unternehmen und dessen Ziele sich im Laufe der Zeit verändern.
Weswegen ich mich auf alle vier Gruppen beziehe, wenn ich People Analytics schreibe/sage.

Beides, Mitarbeiter/Mitarbeiterinnen und Unternehmen, sind untrennbar miteinander verbunden. Die Mitarbeiter/Mitarbeiterinnen sind das Unternehmen. Das Unternehmen sind die Mitarbeiter/Mitarbeiterinnen.

Unterschied zwischen HR Controlling und People Analytics

HR Controlling beobachtet den Wertschöpfungsbeitrag und dokumentiert die Entwicklung der Mitarbeiterstruktur über viele Jahre und wie sich HR-Aktivitäten auf diese Entwicklung ausgewirkt haben. Im Gegensatz dazu ermöglicht People Analytics das gezielte Beeinflussen der Entwicklung und somit die aktive Steuerung von HR-Aktivitäten, um das erwünschtes Ziel zu erreichen.
Kurz gesagt, anstatt Beobachter ist man Akteur.

HR Controlling erfasst Kennzahlen wie die Fluktuationsrate, Krankenquote, Betriebliche Personalkosten, Qualifikationsstruktur, Altersstruktur, Durchschnittskosten je Überstunde, Gehaltsstruktur, Durchschnittliche Rekrutierungskosten, Personalproduktivität, Kosten pro Mitarbeiterstunde, Ausbildungsquote und Durchschnittlicher Return-on-Invest, um nur einige KPIs (Key Performance Indicator) zu nennen.
Weiters werden im HR Controlling monatliche, quartalsmäßige und jährliche Reports zur Darstellung der Entwicklung der jeweiligen Kennzahlen erstellt. Sprich, HR Controlling ist vergangenheits- und gegenwartsorientiert.

Im Vergleich dazu ist People Analytics zukunftsorientiert. Mit statistische Analysen und fortgeschrittene Datenanalytik werden die Ursache-Wirkungszusammenhänge aufgedeckt sowie die kausal Zusammenhänge nachgewiesen. Weiters wird aufgezeigt welche HR-Aktivität welche Wirkung hat und das Ausmaß dieser Wirkung. Damit können Aktivitäten gezielter gesetzt und Entwicklungen proaktiv gesteuert werden.

Kenntnisse

Welche Kenntnisse und Qualifikationen ein People Analyst benötigt ist schwer zu beantworten, da es auch von dem vorhanden Team, die Arbeitsaufteilung innerhalb des Teams, sowie dem jeweiligen Unternehmen abhängt.
Jedoch sind einige Fähigkeiten essenziell. Dazu zählen analytische Fähigkeiten, das Verständnis von komplexen Zusammenhängen, Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten, Kenntnisse über wissenschaftliche Methoden, Detailgenauigkeit als auch prozessorientierte und strukturierte Arbeitsweise. Weiters Fähigkeiten in der Daten Analyse, Microsoft Office (insbesondere Excel), Programmierkenntnisse und Erfahrung mit diversen Analytics Programmen.
Welche Ausbildung die Unternehmen erwarten variiert. Unternehmen erwarten eine abgeschlossene Hochschulausbildung in Wirtschaft, Business Analyst, in Data Science, HR Management, Statistik, oder Kommunikation.

Wie zuvor aufgezeigt vereinen sich unter anderem Fachgebiete wie Sozial- und Motivationspsychologie, Verhaltenswissenschaften als auch Wirtschaftspsychologie und Unternehmensführung in People Analytics. Deswegen bin ich davon überzeugt das man ein tiefes Verständnis für Human Resource Management besitzen muss, um die Daten und Analysen korrekt interpretieren zu können. Nur weil Variablen korrelieren, bedeutet es nicht zwangsläufig, dass sie sich tatsächlich direkt beeinflussen. Ohne ein tiefes Verständnis für Human Resource Management kann es sehr leicht zu Missinterpretationen und zu teuren Fehlentscheidungen kommen. Weswegen ich davon überzeugt bin, dass die Fähigkeiten und Erfahrungen von Data Scientist sehr wichtig und nützlich sind, jedoch hauptsächlich zur Analyse der Daten, weniger zur Interpretation der Ergebnisse.