Heutzutage ist es schwierig, über HR zu sprechen, ohne auch das Thema Analytik zu berücksichtigen. Von der ersten E-Mail im Recruiting-Prozess bis zum Kündigungsgespräch – Big Data verändert die Art und Weise, wie wir das Talentmanagement angehen und praktizieren. Während die Grundlagen für ein erfolgreiches Personalwesen – hervorragende zwischenmenschliche Kompetenz und eine starke Intuition – definitiv noch immer relevant sind, erfordert eine moderne Karriere in HR zunehmend eine "Moneyball" - Mentalität.
Durch diese Verlagerung hin zu mehr analytischem Denken ist – wenig überraschend – eine Kompetenzlücke in der Branche entstanden. Es mangelt nicht an Big-Data-Tools oder -Produkten zur Unterstützung von HR-Spezialisten, aber das konkrete Wissen darüber, wie man sich in der wachsenden Landschaft der Workforce-Analytics zurechtfindet, ist begrenzt. Die Lösung? Laut Michael Arena, Chief Talent Officer bei General Motors, braucht die HR-Abteilung dafür einen Komplizen: die IT-Abteilung.
Arena, der letztes Jahr auf der Wharton People Analytics Conference, sprach, hat sich einen Namen als früher Anwender und starker Befürworter von HR-Analytics gemacht. Sein stark vom Thema Analytik geprägter Lebenslauf ist unter HR-Führungskräften eher ungewöhnlich – er ist ausgebildeter Ingenieur, war früher Gastwissenschaftler am MIT Media Lab und hat einen Doktortitel in Organizational Dynamics –, was ihn für den Bedarf an mehr Big-Data-Kenntnissen in der Branche sensibilisiert.
Wir sprachen mit Arena, um mehr über seine eigene Partnerschaft mit dem IT-Team von GM zu erfahren, warum er es für wichtig hält, dass HR und IT ihre Kräfte bündeln, und worauf er sich in der Zukunft der Personalanalytik freut.
Warum sollte sich die HR-Abteilung um eine Beziehung zur IT bemühen, um Workforce-Analytics zu implementieren?
Die IT-Abteilung ist ein wichtiger Partner. Sie weiß, wie man Daten sichert, Datensätze auswertet und Lösungen systemübergreifend integriert. Die IT-Abteilung ist auch deshalb so wichtig, weil sie [die HR-Abteilung] dabei unterstützt, ihre Systeme in Form von Web-Interfaces oder Dashboards so zu vereinfachen, dass sie tagtäglich genutzt werden können. Eine Gruppe von Data-Scientists zusammenzutrommeln, ist eine Sache, doch anschließend müssen die Ergebnisse auch für das Unternehmen nutzbar gemacht werden.
Wir haben zum Beispiel ein Dashboard für Führungskräfte, das die demografischen Daten innerhalb einzelner Gruppen anzeigt. Das war eine IT-Designlösung, mit der wir eine Vielzahl verschiedener Dinge messen können.
Beschreiben Sie bitte Ihre Zusammenarbeit - wie arbeiten die beiden Abteilungen im Bereich der Analytik zusammen?
Sie ist dynamisch. Es ist nicht so, dass wir nur fordern oder dass die anderen drängen. In der Regel arbeiten wir aktiv zusammen, sobald wir einen bestimmten Bedarf festgestellt haben, den wir decken wollen.
Aber es kommt immer wieder vor, dass [die IT-Abteilung] neue Funktionen anbietet und wir diskutieren, wie wir diese für unsere Analysen nutzen können.
Worauf freuen Sie sich bei der Weiterentwicklung von Workforce-Analytics?
Auf die Analyse sozialer Netzwerke – sie untersucht, wie Mitarbeitende mit anderen Mitarbeitenden verbunden sind und wie [Netzwerke] Mitarbeitenden helfen, gemeinsam erfolgreicher zu sein. Es gibt viele akademische Untersuchungen, die besagen, dass bis zu 40 Prozent der Performance mit der Einbindung von Mitarbeitenden in einem Netzwerk zu tun haben.
Wir können diese Studien mit einfachen Umfragen durchführen, und die IT hilft uns anschließend bei der Erstellung der Modelle. Die Herausforderung liegt darin, wie man es visualisiert. Wir schauen uns Dinge wie Netzwerke für Karriereberatung oder Innovationsnetzwerke an – manchmal reicht es schon zu wissen, wer die Vermittler sind oder wie die informellen Netzwerke aussehen.
Was sind die größten Herausforderungen für Sie und andere Personalverantwortliche bei der Workforce-Analytics?
Unvollständige Daten. Ich weiß, dass etwas fehlt, aber es ist schwer zu sagen, was genau fehlt. Wir messen Menschen, und das macht diesen Bereich zu einer einzigartigen Herausforderung, denn das Verhalten von Menschen ist nicht vorhersehbar.
Außerdem möchte ich immer mehr Aspekte analysieren. Hier muss man also pragmatisch vorgehen. Wir müssen in der Lage sein zu erkennen, wann genug qualitativ hochwertige Daten vorliegen, um eine Entscheidung zu treffen. Und manchmal müssen wir herausfinden, wie wir mit dem, was wir haben, entscheiden können.
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