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E-BookEPUBePub WasserzeichenE-Book
222 Seiten
Deutsch
Hogrefe Verlag GmbH & Co. KGerschienen am20.11.20231. Auflage 2024
Die Zukunft des Personalwesens ist datengestützt - so die These dieses Buches, das sich aus arbeits- und organisationspsychologischer Perspektive mit dem Einsatz von Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz im Human Resource Management befasst. HR-Analytics (auch: People Analytics oder Workforce Analytics) umfasst hierbei alle Prozesse, bei denen Daten der Mitarbeitenden gesammelt, ausgewertet und dahingehend aufbereitet werden, dass die Analyseergebnisse als Entscheidungsgrundlage für strategische Unternehmensfragen genutzt werden können. In diesem Buch wird aufgezeigt, wie HR-Analytics einen Beitrag zum strategischen Unternehmenserfolg leisten kann und welche Rahmenbedingungen beachtet werden müssen, um die Akzeptanz aller beteiligten Personengruppen im Unternehmen sicherzustellen. Es bietet eine Orientierungshilfe im Hinblick auf Fragen wie: Welche Personengruppen muss ich auf welche Art und Weise informieren? Welche technischen, organisationalen und rechtlichen Rahmenbedingungen sind zu beachten? Wird HR-Analytics von den Beschäftigten akzeptiert? Wie kann ein erstes HR-Analytics-Projekt im Unternehmen aussehen? Was können mir Daten sagen - und was nicht? Den Leserinnen und Lesern wird das erforderliche Grundwissen vermittelt, um Sinnhaftigkeit, Möglichkeiten und Rahmenbedingungen von datengestütztem Personalmanagement zu reflektieren und auf diese Weise zu einer verantwortungsvollen Gestaltung von HR-Analytics-Projekten beizutragen. Praktische Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Rekrutierung, Leistungsbeurteilung, Training, Personalentwicklung, Kompetenzmanagement, Talent Management sowie Personalbindung und Personalplanung runden den Band ab. Darüber hinaus enthält das Buch einen detaillierten Leitfaden, der insbesondere in mittelständischen Unternehmen bei der erstmaligen Durchführung eines HR-Analytics-Projektes unterstützen kann, und der nach erfolgter Registrierung zusätzlich von der Hogrefe Website heruntergeladen werden kann.mehr
Verfügbare Formate
BuchGebunden
EUR36,95
E-BookPDF1 - PDF WatermarkE-Book
EUR32,99
E-BookEPUBePub WasserzeichenE-Book
EUR32,99

Produkt

KlappentextDie Zukunft des Personalwesens ist datengestützt - so die These dieses Buches, das sich aus arbeits- und organisationspsychologischer Perspektive mit dem Einsatz von Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz im Human Resource Management befasst. HR-Analytics (auch: People Analytics oder Workforce Analytics) umfasst hierbei alle Prozesse, bei denen Daten der Mitarbeitenden gesammelt, ausgewertet und dahingehend aufbereitet werden, dass die Analyseergebnisse als Entscheidungsgrundlage für strategische Unternehmensfragen genutzt werden können. In diesem Buch wird aufgezeigt, wie HR-Analytics einen Beitrag zum strategischen Unternehmenserfolg leisten kann und welche Rahmenbedingungen beachtet werden müssen, um die Akzeptanz aller beteiligten Personengruppen im Unternehmen sicherzustellen. Es bietet eine Orientierungshilfe im Hinblick auf Fragen wie: Welche Personengruppen muss ich auf welche Art und Weise informieren? Welche technischen, organisationalen und rechtlichen Rahmenbedingungen sind zu beachten? Wird HR-Analytics von den Beschäftigten akzeptiert? Wie kann ein erstes HR-Analytics-Projekt im Unternehmen aussehen? Was können mir Daten sagen - und was nicht? Den Leserinnen und Lesern wird das erforderliche Grundwissen vermittelt, um Sinnhaftigkeit, Möglichkeiten und Rahmenbedingungen von datengestütztem Personalmanagement zu reflektieren und auf diese Weise zu einer verantwortungsvollen Gestaltung von HR-Analytics-Projekten beizutragen. Praktische Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Rekrutierung, Leistungsbeurteilung, Training, Personalentwicklung, Kompetenzmanagement, Talent Management sowie Personalbindung und Personalplanung runden den Band ab. Darüber hinaus enthält das Buch einen detaillierten Leitfaden, der insbesondere in mittelständischen Unternehmen bei der erstmaligen Durchführung eines HR-Analytics-Projektes unterstützen kann, und der nach erfolgter Registrierung zusätzlich von der Hogrefe Website heruntergeladen werden kann.
Details
Weitere ISBN/GTIN9783844431124
ProduktartE-Book
EinbandartE-Book
FormatEPUB
Format HinweisePub Wasserzeichen
FormatE101
Erscheinungsjahr2023
Erscheinungsdatum20.11.2023
Auflage1. Auflage 2024
ReiheWirtschaftspsychologie
Reihen-Nr.33
Seiten222 Seiten
SpracheDeutsch
Dateigrösse6261 Kbytes
Artikel-Nr.13185928
Rubriken
Genre9201

Inhalt/Kritik

Leseprobe



|30|2  Technische und organisationale Rahmenbedingungen

Den Grundstein eines jeden HR-A-Projekts bilden Daten. Davon fallen in Unternehmen viele an. Als HR-Praktiker:in kommen Ihnen vielleicht Stammdaten über Mitarbeiter:innen in den Sinn. Sollten Sie aktuell studieren, denken Sie vielleicht an Mitarbeiter:innenbefragungen, die Ihnen Daten zur Beantwortung einer Forschungsfrage für Ihre Abschlussarbeit liefern. Wir beleuchten als ersten Aspekt der technischen Rahmenbedingungen, welche Art von Daten für ein HR-A-Projekt infrage kommen (könnten), wieso Datenintegration in dem Kontext eine große Rolle spielt und was eine gute Datenquelle ausmacht. Daneben beleuchten wir organisationale Rahmenbedingungen. In Abschnitt 2.2 integrieren wir relevante psychologische Theorien, die der Umsetzung von HR-A-Projekten dienlich sein können, wie das Thema der organisationalen Kultur und Gerechtigkeit. Gleichzeitig geben wir einen Ausblick auf die Themen Datenschutz (siehe Kapitel 3) und Stakeholder-Kommunikation (siehe Kapitel 6).
2.1  Technische Rahmenbedingungen

Die International Data Corporation (IDC) sagte für das Jahr 2025 einen Anstieg der weltweit generierten Daten auf 175 Zettabytes voraus (2019 waren es 45 Zettabytes; Reinsel, Gantz & Rydning, 2018). Zum Vergleich dieser schwer vorstellbaren Größenordnung: Ein Zettabyte speichert so viel wie 10 Millionen der größten (100 Terabytes) verfügbaren Festplatten (nach Buss et al., 2019). Äquivalent wachsen die Datenbestände in Organisationen exponentiell. Für ein HR-A-Projekt gilt es, bei dem großen Volumen und der Vielfalt an Daten einen Überblick über mögliche Datentypen zu bekommen (Datenbestandsanalyse), Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren (Datenintegration) und zu entscheiden, welche Daten gute Daten sind (Datenqualität).
2.1.1  Technologisch generierte Daten: Datenbestandsanalyse
Entscheidend für die wachsenden Datenbestände ist die technologische Weiterentwicklung der Digitalisierung in Organisationen. Aktuell bilden beispielsweise virtuelle/augmentierte Tools (z.âB. smart glasses , Datenbrillen) oder das Internet der Dinge (Internet of Things [IoT], z.âB. Smartwatches) fortschrittliche Technologien, die zunehmend am Arbeitsplatz eingesetzt werden (Petry & Jäger, 2021). In einigen Jahren mögen andere Technologien ent|31|wickelt worden sein. Für ein HR-A-Projekt spielt die Beschaffenheit der konkreten Technologie keine Rolle. Bei der Frage danach, welche Technologien im Unternehmen eingesetzt werden, ist vielmehr die Schlussfolgerung entscheidend, welche Daten diese liefern.

Eine Übersicht über die im Unternehmen eingesetzten Technologien zu gewinnen, kann daher den Blick für potenziell nützliche Datenquellen öffnen, die für die Beantwortung einer unternehmensrelevanten Fragestellung hilfreich sein können (siehe Abbildung 6). Informationstechnologien, die zum Zweck der Datensammlung in Unternehmen eingesetzt werden, bilden eine offensichtliche Datengrundlage dadurch, dass diese beispielsweise demografische Daten über Mitarbeiter:innen oder Unternehmens-Performance-Kennzahlen enthalten (Stichwort E-HRM, siehe Abschnitt 1.2.3). Dabei handelt es sich um aktiv generierte Daten, die bereits mit dem Ziel der Dokumentation/des Controllings/der Analyse angelegt werden. Oft werden in Unternehmen daneben auch (Informations-)Technologien/Software eingesetzt, die nicht primär den Zweck verfolgen, analysierbare Daten zu generieren. Projektmanagementsoftware beispielsweise dient dem Zweck der Aufgabenbearbeitung. Kommunikationssoftware dient der Abstimmung und Koordination. In beiden Fällen fallen jedoch durch die Nutzung der Tools durch die Mitarbeiter:innen Daten an, die für ein HR-A-Projekt von Interesse sein können. Diese Daten werden nebenher , d.âh. passiv, generiert (Rafaeli, Ashtar & Altman, 2019). Auf die Unterscheidung zwischen aktiv und passiv generierten Daten kommen wir später zurück. Wichtig festzuhalten ist an der Stelle, dass eine Bestandsanalyse im Hinblick darauf, welche Daten aus welchen Quellen zur Verfügung stehen, ein unabdingbarer erster Schritt eines jeden HR-A-Projekts ist.



Datenbestandsanalyse

Die Datenbestandsanalyse hat zum Ziel, einen Überblick über die im Unternehmen verwendeten Technologien und die daraus resultierenden Daten zu erhalten. Gerade bei einem ersten HR-A-Projekt ist es ratsam, eine Liste, Mind-Map oder ein Schaubild über verwendete Technologien (Software, Hardware, Web-Applikationen und Internet der Dinge -Technologien) und daraus resultierende Daten anzulegen. Dies soll die Frage beantworten, wo (z.âB. Datenbanken, Dokumente, Cloud-Systeme, â¦) welche Daten vorliegen.



Um eine konkretere Idee davon zu bekommen, welche Technologien und Daten(-typen) wichtig sein könnten, werfen wir im Folgenden einen Blick auf potenziell zur Verfügung stehende Daten. Die in Kapitel 1 dargelegte Definition von HR-A führt die Datengrundlage als Basis aller HR-A-Projekte ein. Daten können HR-intern, im Unternehmen, aber auch extern vorliegen oder generiert werden.

Die ersten beiden Kategorien verweisen auf Daten, die entweder spezifisch in der HR-Abteilung oder aber intern im Unternehmen vorliegen - zwei Kategorien, die einen großen Blumenstrauß verschiedener Datentypen aus verschiedenen Quellsystemen umfassen. HR-bezogene Daten liegen in vielen und zunehmenden Fällen in sogenannten Human Resource Information Systems (HRIS) vor. Die (häufig webbasierten) Systeme werden zur Erfassung, Speicherung und Verarbeitung von Informationen über die Mitarbeiter:innen des Unternehmens verwendet und unterstützen Kommunikations-, Interaktions- und Serviceziele von HR-Prozessen (Johnson, Lukaszewski & Stone, 2016). Daten können sich z.âB. auf Stamm- und Strukturinformationen über Mitarbeiter:innen beziehen (z.âB. Alter, Ausbildung, Position). Weitere technologische Grundlagen, die relevante Daten generieren, können anwendungsspezifische HRIS-Applikationen wie z.âB. Talent-Management-Systeme, Rekrutierungssoftware oder Wissensmanagementdatenbanken sein (Johnson et al., 2016; Lina, 2019).

|32|Mit internen Unternehmensdaten werden abteilungsspezifische Daten adressiert, die klassischerweise nicht im HR-Bereich anfallen und auf die im Zweifelsfall aus der HR-Rolle gar nicht direkt zugegriffen werden kann (diesem Aspekt widmen wir uns im Abschnitt 2.1.2), welche aber dennoch hilfreich und notwendig zur Bearbeitung eines HR-A-Projekts sein können. Beispiele dafür sind Daten aus der Finanzabteilung (z.âB. Umsatzdaten) oder der Marketingabteilung (z.âB. über die Performance verschiedener Werbekanäle). Darüber hinaus haben wir bereits Software angesprochen, die von Abteilungen/Teams/Mitarbeiter:innen zur Aufgabenbearbeitung eingesetzt wird und so nebenbei Daten generieren kann. Beispiele hierfür sind Kommunikationstechnologien, Projektmanagementsoftware, Wissensdatenbanken oder virtuelle Tools zur Aufgabenbearbeitung.

Zu guter Letzt tauchen in der Definition von HR-A externe Daten auf. Zur Beantwortung einer Fragestellung im Rahmen eines HR-A-Projekts können nicht nur unternehmensinterne Daten hilfreich sein, sondern auch öffentlich zugängliche Daten (Isson & Harriott, 2016). Beispiele hierfür sind Entlohnungsstrukturen in vergleichbaren Branchen (z.âB. abrufbar über Websites wie Statista) oder Unternehmensratings (z.âB. abrufbar über Websites wie Glassdoor).


HR-intern

Unternehmensintern

Extern
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