In vielen Unternehmen sind die Personalabteilungen mit den vorhandenen Massen an Daten schlichtweg überfordert. Nur in den wenigsten Fällen können aus den zur Verfügung stehenden Daten aussagekräftige Erkenntnisse für das Unternehmen abgeleitet werden:

  • Zum einen fehlen die notwendigen Systeme und Instrumente um Kennzahlen abzuleiten oder Personaldaten miteinander zu verknüpfen.
  • Zum anderen werden die Auswirkungen des Potenzials der Belegschaft auf den Geschäftserfolg häufig unterschätzt.

Auch wenn Personalplanung und Talentanalysen zu den Top-Prioritäten von Unternehmen zählen, werden Personalentscheidungen bei 50% der Unternehmen nicht auf Grundlage objektiver Daten zu den Kompetenzen und Kenntnissen der Mitarbeiter getroffen.

Die Personalabteilungen finden es schwierig, dem Unternehmen strategisch wichtige Personalinformationen bereitzustellen sowie Vorteile aus der vorhandenen Datenmenge zu ziehen.

Herausforderungen und Chancen von Big Data im Bereich Personal

Die Herausforderung bei Big Data besteht für Unternehmen darin, eine enorme Menge unterschiedlicher Daten aus unterschiedlichen Quellen möglichst präzise auszuwerten, so dass sich unternehmerische Entscheidungen darauf stützen lassen.

In Zeiten des Fachkräftemangels liegt die Chance von Big Data im HR-Bereich vor allem in „Talent Analytics“. Denn mittlerweile sind Unternehmen weltweit auf der Suche nach den besten Talenten. Nach der Einstellung sollen diese in die Organisation integriert werden – möglichst schnell und effektiv.Hier können Big Data und Analytics helfen.

Durch die Analyse einer großen Anzahl an komplexen Personalinformationen und die Umwandlung in aussagekräftige Talentkennzahlen, haben Personalverantwortliche die Möglichkeit Fachkräftemängel und Entwicklungsmöglichkeiten zu identifizieren sowie drängende HR-Fragen zu beantworten. Verfügt z.B. das Unternehmen über die geeigneten Mitarbeiter, um die Ziele des Geschäftsplans zu erreichen bzw. die erwartete Wachstumsrate zu erzielen?

Dennoch nutzen laut einer Umfrage der IBM unter 342 Personalvorständen aus 18 Branchen bisher kaum Unternehmen diese Möglichkeiten in ihrer Personalarbeit.

Nicht einmal die Hälfte der befragten Unternehmen setzt bislang Workforce Analystics ein und noch weniger wenden aktuell Predictive Analytics an.

Dennoch befürchtet die Mehrzahl der Unternehmen mittlerweile ohne entsprechende Analysewerkzeuge im Wettbewerb nicht mehr bestehen zu können – so das Ergebnis einer weltweit durchgeführten Studie von Capgemini und EMC: Demnach befürchten 65 % der befragten Unternehmen den Verlust der Wettbewerbsfähigkeit wenn sie nicht auf Big Data setzten.

Was die Beafragten denken – weitere Ergebnisse der Studie auf einen Blick:

Big Data verschiebt traditionelle Industriegrenzen 64%
Neu Akteure verschärfen den Wettbewerb 27%
Angst vor Wettbewerb durch Big-Data-Startups 53%
Steigende Investitionen in den nächsten 3 Jahren 54%
Big Data als eigenständige Umsatzquelle 61%
Reorganisation um neue Chancen durch Big Data zu nutzen 43%

 Big Data im HR

Big Data im HR heißt Daten erheben und sammeln, um damit Aussagen für das Unternehmen zu treffen, z.B.:

  • Führte das Führungskräftetraining zur Leistungssteigerung?
  • Sind die Mitarbeiter zufriedener, wenn es ein großes Weiterbildungsangebot gibt?

Ziel ist es auf der Basis von Analysen Erfolgsfaktoren für das zukünftige Handeln im Personalbereich zu generieren.

Damit aus Daten Informationen und am Ende ein Mehrwert für das Unternehmen in Form von Wissen steht, müssen Unternehmen das Thema Big Data strategisch angehen.

Vor Big Data kommt eindeutig Small Data. Denn der Großteil der Unternehmen ist aktuell noch nicht einmal in der Lage mit Small Data zurechtzukommen. Dennoch wird Big Data kommen – deshalb heißt es jetzt, sich frühzeitig mit dem Thema auseinanderzusetzen.

Hinter Big Data steht Smart Data, das eigentliche Ziel der Unternehmen. Nämlich das Optimieren von verschiedenen Unternehmensbereichen durch die richtigen Informationen und Kennzahlen und der damit verbundenen Effizienzgewinn.

Aber auch hier ist die Strategie entscheidend. Denn nur wer auch weiß, welche Ziele er mit dem Sammeln und Analysieren der Daten verfolgt, verliert sich nicht im Daten-Meer. Gleichzeitig muss aber auch intern das notwendige Wissen aufgebaut werden. Das heißt zukünftig werden auch im Personalmarketing Informatiker und Datenspezialisten benötigt.

Im ersten Schritt müssen die Verantwortlichen Ziele definieren und festlegen, was sie mit ihren Maßnahmen überhaupt erreichen wollen. Im zweiten Schritt muss entschieden werden, welche Informationen dafür notwendig sind.

Wer Big Data bewältigen will, braucht ein Konzept.

Aus Unternehmenssicht bedeutet das, das vorhandene Wissen zu erheben und vor allem verfügbar zu machen.

Woher kommen die Neueinstellungen? Welche Qualifikationen haben sie? Wo haben sie studiert?

Bereits mit einfachen internen Analysen können hier Zusammenhänge verstanden werden – die Basis um zukünftige Budgets für das Personalmarketing sinnvoller einzusetzen.

Eine weitere einfache Möglichkeit bietet hier die Analyse der Besuche auf der Karriere-Website des Unternehmens: Woher kommen die Besucher? Welche Angebote nutzen sie? Wie lange bleiben sie auf der Seite? Wo steigen sie wieder aus? Mithilfe von Tools wie Google Analytics kann das jeder.

Auch Scoring-Ansätze sind hier interessant: Zusammenhänge zwischen verschiedenen Informationen werden verstanden und Muster erkannt.

Bereits auf Basis dieser Analysen können Unternehmen die Qualität ihrer Einstellung deutlich verbessern.

Der erste Schritt in Richtung Big Data kann also eine Art Kontrollsystem für die Wirksamkeit des Personalmanagements sein. In den Bereichen Recruiting, Personalauswahl oder Entlohnung finden verschiedene Instrumente Einsatz. Allerdings überprüfen Personalabteilungen diese nur selten auf ihre Wirksamkeit oder auf neue, bessere Auswahlmethoden. Über die entsprechenden Daten, die in der Regel im Unternehmen auch vorhanden sind, können einfache Vergleiche gemacht werden.

Auch das Personal- oder HR-Controlling könnte diesen Ansatz durchaus umfassen. In vielen Unternehmen endet das Controlling jedoch mit der Bereitstellung eines Kennzahlensystems. Verknüpfungen mit anderen Ergebnisgrößen werden nur selten hergestellt. Häufig ist mit dem Kennzahlsystem bereits Schluss. Nach Faktoren für Mitarbeiterfluktuationen oder Performancesteigerungen wird nicht mehr gesucht.

Wer die Zusammenhänge der verschiedenen Faktoren im Personalmarketing versteht, kann auch die richtigen Stellschrauben drehen und dadurch seine Maßnahmen optimieren. Data-driven-Personalmarketing funktioniert idealerweise in Echtzeit, bringt eine höhere Zielgenauigkeit und macht Erfolge besser messbar. Budgets können besser eingesetzt werden.

Dennoch lohnt sich der ganze Aufwand nur ab einem bestimmten Volumen. Unternehmen, die jährlich 50 Stellen neu besetzen, profitieren bereits von Big Data. Kleinere Unternehmen mit weniger Neueinstellungen kommen wahrscheinlich bereits mit Small Data sehr gut aus.

Unabhängig von der Lösung müssen Unternehmen jedoch immer den Datenschutz im Blick haben. Wer dagegen verstößt, beschädigt seine Arbeitgebermarke schneller als er denkt. Und auch Bewerber möchten nicht das Gefühl haben, dass ein Unternehmen alles über sie weiß. Beweisen Unternehmen hier kein Fingerspitzengefühl, kann Big Data Widerstand erzeugen und somit in eine Sackgasse führen.

Big Data ist ein Thema, das mehr und mehr auch für HR interessant wird. Aber noch deutlicher als es beispielsweise im Marketing oder Vertrieb der Fall ist, lauern im Personalmanagement viele Fallstricke – vor allem dann, wenn es um personenbezogene Daten geht.

Beim Thema Datenschutz gibt es einen grundlegenden Unterschied zwischen personenbezogenen Klardaten, die sich eindeutig zuordnen lassen, und den Daten, die nicht eindeutig zu Personen zuordenbar sind.

Bei Klardaten ist die Erhebung grundsätzlich verboten, es sei denn das Gesetz erlaubt es oder der Betroffene hat eindeutig eingewilligt (Opt-in).

Eine Ausnahme vom Verbotsgrundsatz bietet das Telemediengesetz: Unternehmen dürfen Nutzerdaten ohne Einwilligung zur Profilbildung erheben und nutzen, solange diese in pseudonymisierter Form gespeichert sind. Hier gilt im Moment das Opt-out-Prinzip – Betroffene können der Datennutzung jederzeit mit Wirkung für die Zukunft widersprechen.

Auf einen Blick:

  • Prinzip des Verbotes mit Erlaubnisvorbehalt (§ 4 BDSG): Personenbezogene Daten dürfen nur dann verarbeitet werden, wenn ein Erlaubnistatbestand vorliegt.
  • Big Data scheint hier dem datenschutzrechtlichen Prinzip der Zweckbindung (§§ 28, 32 BDSG) diametral entgegenzustehen, wonach personenbezogene Daten nur für denjenigen Zweck verwendet werden dürfen, für den sie erhoben wurden.
  • EU-Datenschutz-Grundverordnung im neuen Entwurf (DS-GVO-E) sieht Erleichterungen vor: personenbezogene daten sollen auch für andere Zwecke als dem ursprünglichen Zweck der Datenerhebung verarbeitet werden dürfen, sofern ein sonstiger Rechtfertigungsgrund existiert, z.B. eine Einwilligung oder eine vertragliche Grundlage

  • Vertragliche Grundlage in der Praxis als valides und praxistaugliches Mittel für den Einsatz von Big Data
  • Von einer individuellen Einwilligungslösung ist wenn möglich abzusehen
  • Wirksame Einwilligung bedingt, dass der betroffene vor Abgabe der Einwilligung über Art, Umfang und Zweck der Datenverarbeitung informiert wird. Das führt bei Big Data naturgemäß zu Problemen
  • Bei potentiellen Bewerbern ist die Einwilligung der betroffen unumgänglich, um eine rechtskonforme Datenverarbeitung auch zu gewährleisten

  • Netzwerke mit privatem Nutzungscharakter, z.B. Facebook: Erhebung von Bewerberdaten ist nach deutschem Datenschutzrecht grundsätzlich unzulässig, da die Informationen nicht allgemein zugänglich sind
  • Berufsorientierte Netzwerke, z.B. Xing: Der Berufsorientierte Austausch überwiegt, eine Datenerhebung in diesem Fall ist grundsätzlich zulässig. Entsprechendes gilt für öffentlich zugängliche Foren und Blogs.

Herausforderungen bei einer gesetzeskonformen Umsetzung von Big Data

  • Umfang und Zweck der Datenanalyse transparent, ausführlich und verständlich abbilden
  • Alle HR-Relevanten Datenflüsse im Unternehmen ermitteln und datenschutzkonform ausgestalten