Besser entscheiden durch Big Data in HR

Wir beschäftigen uns hier auf dem Blog immer wieder einmal mit Big Data in HR. Auf dem HR Bar Camp 2014 war es eines der Top Themen und wurde vor allem in Hinblick auf die Frage diskutiert, wie sich HR mit Big Data besser als Funktion im Unternehmen positioniert und größeren Mehrwert schaffen kann.

Silke Aumann, Aumann Analytics

Silke Aumann, Aumann Analytics

Über QPM und dessen Gründer Philipp Schuch habe ich Silke Aumann von Aumann Analytics kennengelernt. Aumann Analytics unterstützt Unternehmen dabei, durch Datenanalyse bessere Entscheidungen zu treffen. Damit wird vor allem mittelständischen Unternehmen ein bezahlbarer Zugang zu den Vorteilen von datenbasierter Personalarbeit geboten. Da ich dieses Angebot äußerst spannend finde, habe ich Silke dazu interviewt.

SEUBERT HR: Silke, was hat dich dazu motiviert, Aumann Analytics zu gründen?

Silke Aumann: Personaler können durch HR-Analysen die eigene Arbeit verbessern und sich intern besser positionieren. Teilweise fehlt aber in der Umsetzung von Analysen das nötige Fachwissen und für mittelständische Unternehmen lohnt es sich nicht unbedingt, dieses intern aufzubauen. Hier setzen wir an: wir helfen HR Abteilungen dabei, anspruchsvolle HR-Analysen umzusetzen.

SEUBERT HR: Was hast du für einen Hintergrund? Wie bist du auf das Thema gekommen?

Silke Aumann: Ich habe Wirtschaftswissenschaften studiert und dann zunächst im Research einer großen Strategieberatung gearbeitet. Danach war ich Beraterin in einer HR Unternehmensberatung und dann HR Projektmanager und HR Manager Learning und Development im Mittelstand. Ich habe also einen sehr breiten HR Hintergrund mit viel Projekterfahrung. Auf die Potentiale von HR Analytics bin ich während USA Aufenthalten aufmerksam geworden. Da ich schon immer ein Talent und Begeisterung für Statistik hatte, habe ich meine Fähigkeiten in Kursen weiterentwickelt.

SEUBERT HR: Was bietet Aumann Analytics genau an?

Silke Aumann: Wir untersuchen beispielsweise, welches Bewerberprofil in einer bestimmten Stelle am erfolgreichsten ist, ob ein Auswahlverfahren gut darin ist, den besten Bewerber auszuwählen oder welche Faktoren zu Fluktuation führen. Oder wir analysieren, welche Einflussfaktoren in Vertriebs- oder Servicefunktionen zu mehr Umsatz oder Kundenzufriedenheit führen. Im Bereich Vergütungsanalysen arbeiten wir mit QPM zusammen. Hier werten wir beispielsweise für Unternehmen aus, wie gut sie dem Anspruch an Equal Pay genügen.

Es gibt sehr viele Anwendungsmöglichkeiten. Ein paar Kriterien zeichnen unserer Meinung nach HR Analytics Projekte aus. Wir arbeiten an einer ganz konkreten, geschäftsrelevanten Frage. Neben klassischen Analyseverfahren, nutzen wir auch Instrumente aus dem Bereich Big Data / Data Mining. Oft werden bei den Analysen HR Daten in Verbindung mit Business Kennzahlen ausgewertet. Und das Ziel ist es, durch neue Erkenntnisse einen konkreten Mehrwert zu generieren. Unser Angebot unterscheidet sich somit von HR-Reporting oder HR-Controlling, welches mehr auf Regelmäßigkeit und standardisierte Kennzahlen ausgelegt ist.

SEUEBRT HR: Was siehst du als wichtigste Vorteile?

Silke Aumann: Mit Analyseverfahren können unübersichtliche Datenmengen schnell und ohne Vorurteile ausgewertet werden. Die Ergebnisse sind ein Erkenntnisgewinn für den Verantwortlichen und dienen der Entscheidungsunterstützung. Die Ergebnisse helfen HRlern auch, sich intern besser zu positionieren. Entscheidungen können mit Zahlen und Fakten begründet werden.

SEUEBRT HR: Viele HRler sind interessiert, wissen aber nicht, wie sie mit diesem Thema starten können. Was ist ein guter Anfang?

Silke Aumann: Wir empfehlen, mit einem überschaubaren Pilotprojekt zu einer im Unternehmen gerade relevanten Fragestellung zu beginnen und damit erste Erfahrungen zu sammeln. Das kann beispielsweise im Recruiting sein, oder aber eine Frage zur Optimierung von operativen Kennzahlen oder Kundenkennzahlen.

Für quantitative Analysen eignen sich Fragen immer dann, wenn es nicht um einen Einzelfall geht, sondern darum, aus einer großen Menge von Erfahrungen die richtigen Schlüsse zu ziehen. Beispielsweise, wenn für eine bestimmte Position in jedem Jahr eine größere Anzahl von Bewerbern eingestellt wird. Manche HRler sind überrascht, wie viele relevante Daten vorliegen, wenn sie anfangen, darüber nachzudenken.

Nach der Datenzusammenstellung, Überprüfung und Anonymisierung erfolgt die Analyse, die intern oder extern durchgeführt werden kann, sowie die Visualisierung und Darstellung der Ergebnisse. Je nach Art der Daten und der nächsten Schritte, müssen unterschiedliche Anforderungen an den Datenschutz berücksichtigt werden. Ein erfolgreiches Pilot-Projekt kann dann auch der Startpunkt zur Entwicklung einer HR-Analytics Strategie sein.

SEUEBRT HR: Findest Du immer die notwendige Datenbasis im Unternehmen vor, oder musst Du ersteinmal beraten wie Daten erhoben werden und v.a. welche?

Silke Aumann: Das ist unterschiedlich und auch vom Thema abhängig. Für Recruiting-Analysen liegen oft bereits alle notwendigen Daten vor, manchmal müssen sie noch in ein verarbeitbares Format gebracht werden. Für andere Analysen, wie beispielsweise Fluktuationsanalysen, muss man individuell prüfen, ob die wichtigen Hypothesen durch Daten validiert oder revidiert werden können. Manchmal ist es in der Tat sinnvoll, zusätzliche Daten zu erheben. Hier gilt es Aufwand und Nutzen abzuwägen und natürlich Mitbestimmung und Datenschutz zu berücksichtigen.

SEUEBRT HR: Kannst du den Mehrwert von HR Analytics anhand eines Fallbeispiels beschreiben?

Silke Aumann: Ein Unternehmen wollte untersuchen, durch welche Merkmale sich im Vertrieb Erfolg gut prognostizieren lässt. Die Ergebnisse haben dann manche Annahmen bestätigt und andere korrigiert. Vertriebserfahrung in anderen Branchen war weniger hilfreich als erwartet, technisches Verständnis deutlich wichtiger als erwartet. Mitarbeiter, die intern aus einer anderen Funktion in den Vertrieb gewechselt sind, hatten eine deutliche höhere Erfolgswahrscheinlichkeit als andere –das war bisher nicht aufgefallen und wurde bisher auch noch nicht gefördert. Gerade im Vertrieb sind die Kosten einer Fehlbesetzung durch Umsatzverlust sowie Rekrutierungs- und Einarbeitungskosten sehr hoch. Nach der Analyse wurden beispielsweise interne Transfers stärker gefördert sowie das Auswahl- und Einarbeitungsverfahren angepasst.

SEUEBRT HR: In den USA haben bereits viele Unternehmen HR- oder Talent-Analytics Team aufgebaut. Warum wird HR-Analytics hier langsamer angenommen?

Silke Aumann: Die Amerikaner sind oft schneller darin, neue Themen aufzugreifen. Viele der Vorreiter im Bereich HR Analytics kommen aus dem Silicon Valley und können natürlich die im Unternehmen vorhandenen Fähigkeiten im Bereich Big Data nutzen. Aber auch im europäischen Ausland sind viele Unternehmen schon weiter darin, HR-Analytics systematisch zu nutzen.

Wir sind in Deutschland sensibler für Fragen des Datenschutzes, es lässt sich nicht jedes Beispiel aus dem amerikanischen Kulturraum unreflektiert übertragen. Das muss bei der Projektplanung entsprechend berücksichtigt werden. Ich gehe davon aus, dass sich HR Analytics mittelfristig auch in Deutschland stärker durchsetzten wird, ganz einfach weil es Vorteile für Unternehmen bringt.

SEUBERT HR: Manche haben Zweifel, ob sich HR Entscheidungen wirklich quantifizieren lassen. Was sagst du zu solchen Einwänden?

Silke Aumann: Es gibt viele Beispiele von Entscheidungssituationen, über die mal gedacht wurde, sie ließen sich nicht quantifizieren. In 2002 hat das Management eines amerikanischen Baseball-Teams begonnen, Nachwuchsspieler mit Hilfe von statistischen Auswertungen auszuwählen und war sehr erfolgreich damit. Zunächst wurde darüber gelacht, heute ist es Standard. Die Geschichte wurde später unter dem Titel „Moneyball“ verfilmt.

Manche Zweifel entstehen durch einzelne Beispiele, die nicht unbedingt repräsentativ für ein ganzes Instrumentarium sind. Eine Analyse führt beispielsweise nicht zwangsläufig zu einer automatisierten Entscheidung. Ob man einen Teil eines Entscheidungsprozesses, beispielsweise den ersten Schritt des Recruitings, automatisieren sollte oder nicht, ist eine eigene Fragestellung. Zudem gilt natürlich auch für HR Analytics: Es benötigt Menschen, um die richtigen Fragen zu stellen, die Ergebnisse zu interpretieren und zu diskutieren und Analysen mit fachlicher Kompetenz zu verbinden. Manchmal lese ich Zitate wie „Analysen ersetzten keine gute Führung“ oder „Analysen ersetzten kein Vertrauen“, darüber muss ich dann fast lachen. Natürlich tun sie das nicht. Das wäre eine absurde Erwartung. Analysen führen allerdings zu mehr Transparenz und damit auch zu einer neuen Überprüfbarkeit und geben ggf. Anlass dazu, bisherige Überzeugungen zu überdenken. Darauf muss man sich einlassen wollen.

SEUBERT HR: Also das Urteil des „gesunden Menschenverstands“ auf einer fundierten Datenbasis! Dem wäre nicht viel hinzuzufügen. Vielen Dank für das Gespräch und viel Erfolg mit Aumann Analytics!

20. Mai 2015 von Volker Seubert
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