{"id":21023,"date":"2022-05-02T11:25:00","date_gmt":"2022-05-02T09:25:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=21023"},"modified":"2022-04-28T09:31:49","modified_gmt":"2022-04-28T07:31:49","slug":"people-analytics-wo-anfangen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=21023","title":{"rendered":"People Analytics: Wo anfangen?"},"content":{"rendered":"\n

Autorin\/Redakteur: Susanne Bender, Division Vice President Sales Germany & Poland bei ADP<\/a>\/gg<\/p>\n\n\n\n

Die Analyse personenbezogener Daten gibt wertvolle Einblicke in Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe. Bevor man auf der Grundlage dieser Erkenntnisse Ma\u00dfnahmen ergreift, ist es wichtig zu verstehen, woher die Daten stammen und wie sie genutzt werden k\u00f6nnen und sollten.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a>
Bild: ADP<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n\n\n\n

Die drei wichtigsten HR-Metriken f\u00fcr den Einstieg sind Personalbestand, Einstellungen und Entlassungen. Mit diesen grundlegenden Bausteinen k\u00f6nnen Sie erkennen, was mit den Menschen in Ihrer Organisation geschieht. Einstellungen und K\u00fcndigungen sind der Beginn und das Ende der Beziehung zu den Arbeitskr\u00e4ften, und der Personalbestand spiegelt ihren Weg und ihre Zeit innerhalb dieser Beziehung wider.<\/p>\n\n\n\n

Warum k\u00fcndigen Arbeitskr\u00e4fte?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

K\u00fcndigungen sind komplex, weil es nicht immer simpel ist, die Gr\u00fcnde zu ermitteln. Oft sehen wir, dass Unternehmen freiwillige K\u00fcndigungen, unfreiwillige Entlassungen und \u201eunbekannt\u201c tracken. \u201eUnbekannt\u201c bedeutet, dass keine Daten vorhanden sind. Zu wissen, warum Menschen gehen, ist Gold wert, denn es hilft Ihnen zu verstehen, was Sie kontrollieren k\u00f6nnen, was nicht und wo Sie m\u00f6glicherweise Probleme haben, die Sie angehen m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

\u00dcberlegen Sie sich, was Sie wissen wollen und wie Sie diese Informationen am besten sammeln k\u00f6nnen. Machen Sie sie zu einer wichtigen Kennzahl, und helfen Sie den Arbeitskr\u00e4ften zu verstehen, warum diese Informationen entscheidend sind. Strukturieren Sie die Gr\u00fcnde, warum Menschen Ihr Unternehmen verlassen, damit sie verst\u00e4ndlich werden.<\/p>\n\n\n\n

Bedenken Sie auch, wer die Daten sammelt und aufzeichnet. Die ausscheidenden Arbeitskr\u00e4fte selbst, die Kollegschaft, F\u00fchrungskr\u00e4fte und die Personalabteilung k\u00f6nnen jeweils eine andere Perspektive und ein anderes Interesse an der Antwort haben.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Manche Unternehmen setzen auf Selbstverantwortung, um Kosten zu sparen, aber es spart kein Geld, wenn man auf Informationen verzichtet. Fluktuation ist teuer. Es lohnt sich, strategisch dar\u00fcber nachzudenken, was es bedeutet, essenzielle und n\u00fctzliche Daten gegen Bequemlichkeit einzutauschen. Es gibt viele m\u00f6gliche Gr\u00fcnde, warum Menschen einen Arbeitsplatz verlassen. Sie m\u00fcssen sie nicht alle bis ins kleinste Detail aufz\u00e4hlen. Konzentrieren Sie sich auf die Ursachen, die mit der Arbeit zusammenh\u00e4ngen und bei denen der Arbeitgeber etwas bewirken kann.<\/p>\n\n\n\n

Fruchtbare Datenfelder<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Woran sollten sie bei der Erstellung eines Datenfeldes in Ihrem Personalanalysesystems denken, bevor Sie mit der Eingabe der Optionen beginnen? \u00dcberlegen Sie zun\u00e4chst, was Sie wissen wollen und warum. Dann bestimmen Sie, welche Daten Sie zur Beantwortung der Frage ben\u00f6tigen, wie diese erstellt und aufgezeichnet werden. Wie sieht der Gesch\u00e4ftsprozess aus, der diese Informationen erzeugt? Wer gibt sie in das System ein?<\/p>\n\n\n\n

Wie finden Sie die Optionen heraus, die Sie verfolgen wollen? Wenn wir Alternativen in einem Feld definieren, sollten sie sich gegenseitig ausschlie\u00dfen und kollektiv ersch\u00f6pfend sind (MECE-Regel). Gegenseitiger Ausschluss bedeutet, dass nicht mehr als eine Antwort zutrifft. So bleiben Ihre Daten \u00fcbersichtlich und Sie m\u00fcssen nicht versuchen herauszufinden, wo es \u00dcberschneidungen gibt und wie sich diese auf die Analyse auswirken. Kollektiv ersch\u00f6pfend bedeutet, dass Ihre Optionen alle m\u00f6glichen Reaktionen abdecken, damit Sie am Ende nicht ohne Antwort dastehen.<\/p>\n\n\n\n

Am besten ist es, die einzelnen Felder zu spezifizieren und dann zu pr\u00fcfen, welche anderen Informationen Sie sammeln. Beginnen Sie damit, folgende Fragen zu stellen:<\/p>\n\n\n\n

  • Wenn ich diese Antwort wissen m\u00f6chte, welche Informationen ben\u00f6tige ich dann?<\/li>
  • Haben wir diese Auskunft bereits?<\/li>
  • Falls nein, was ist der beste Weg diese zu bekommen?<\/li>
  • Funktioniert das mit unserem System oder fehlt etwas?<\/li>
  • Was wollen wir noch wissen, wenn wir die Antwort auf die aktuelle Frage kennen?<\/li><\/ul>\n\n\n\n

    Finden Sie am Anfang eine Gruppe, die bereit ist, ein Pilotprojekt durchzuf\u00fchren, und beginnen Sie mit einem Vorhaben, f\u00fcr das sie sich begeistern. Fangen Sie bei der Auswahl des Themas f\u00fcr Ihr Pilotprojekt klein an. Konzentrieren Sie sich auf den Wert und die M\u00f6glichkeiten. Ein Feedback-Prozess hilft Ihnen, ein Gef\u00fchl daf\u00fcr zu bekommen, wo Ihr Pilotteam Fragen oder W\u00fcnsche hat, wo es m\u00f6glicherweise zus\u00e4tzliche Daten ben\u00f6tigt und was es lernt. Einer der Schl\u00fcssel zur effektiven Nutzung von People Analytics ist es, neugierig zu bleiben. Ihre Fragen werden immer besser werden, und damit auch die Erkenntnisse.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Die Analyse personenbezogener Daten gibt wertvolle Einblicke in Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe. Bevor man auf der Grundlage dieser Erkenntnisse Ma\u00dfnahmen ergreift, ist es wichtig zu verstehen, woher die Daten stammen und wie sie genutzt werden k\u00f6nnen und sollten.<\/p>\n","protected":false},"author":81,"featured_media":20619,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"colormag_page_container_layout":"default_layout","colormag_page_sidebar_layout":"default_layout","footnotes":""},"categories":[8,10141],"tags":[10298,15448,16411,16412,16410],"class_list":["post-21023","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artikel","category-hintergrund","tag-adp","tag-entlassung","tag-hr-metrik","tag-kuendigung","tag-people-analytics"],"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/21023","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/81"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=21023"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/21023\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":21025,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/21023\/revisions\/21025"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/20619"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=21023"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=21023"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=21023"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}