Benutzer:Stefanie Krügl/people analytics

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People Analytics (von englisch People „Menschen“ und

Analytics

„Analytik“, auch: HR Analytics oder Workforce Analytics) ist ein Ansatz, der alle Facetten der Zusammenarbeit von Menschen im Unternehmen hypothesengeleitet mit Hilfe von Daten abbilden kann und damit neue Entscheidungsgrundlagen für das Management schafft. In der datenbasierten Entscheidungsfindung werden Ausschnitte aus personenbezogenen Datensätzen genutzt um gezielt aktuelle Fragestellungen im Unternehmen zu untersuchen und auf Basis dieser Ergebnisse Unternehmensergebnisse zu verbessern und Business Probleme zu lösen. Seit 2009 verbreitet sich diese Methode zunehmend in den USA und Europa (hier vor allem in Großbritannien). Inzwischen beginnen auch Unternehmen im deutschen Sprachraum People Analytics einzusetzen.

Grundlage für People Analytics sind Forschungsrichtungen, wie Sozialpsychologie, Motivationspsychologie und Verhaltenswissenschaften sowie Business Intelligence und Big Data. Experten in diesem Bereich sind Ben Waber, der Gründer von Sociometrics Solutions und Alex Pentland vom MIT.

Projekttypen

Hypothesenbasierte Projekte

People Analytics Projekte ähneln stark wissenschaftlichen Untersuchungen im Unternehmensumfeld. Jede aktuelle Problemstellung die im weitesten Sinne die Zusammenarbeit betrifft, kann in eine konkrete Hypothese übersetzt werden, die dann mit Methoden der Statistik untersucht wird. Die bisher auf Basis der Erfahrungen und Intuition des Managements getroffenen Entscheidungen werden um fundierte Informationen ergänzt. Entscheidungen können so zielgerichteter und fundierter getroffen werden.

Algorithmen

Mit Hilfe von Algorithmen kann das Verhalten oder die Eignung von Mitarbeitern für bestimmte Aufgaben vorausgesagt werden. So ist es beispielsweise Google mit seinem Einstellungsalgortihmis gelungen vorherzusagen, welcher Bewerber die größten Erfolgschancen hat, nachdem er angestellt wird: Trotz des erfolgreichen Algorithmus durchläuft bei Google jeder Bewerber noch vier Vorstellungsgespräche, in welchen Menschen über seine Einstellung entscheiden.

Personalcontrolling

In vielen Fällen handelt es sich bei Projekten, die unter dem Label People Analytics bekannt gemacht werden um klassisches Personalcontrolling.

Zielsetzung

Das Ziel von People Analytics Projekten ist es, für wichtige Entscheidungen im Unternehmen eine greifbare und bewertbare Grundlage zu schaffen. Heute werden die meisten Entscheidungen die Mitarbeiter betreffen aus der persönlichen Erfahrung des jeweiligen Entscheiders heraus getroffen. Meist gibt es kein oder nur wenig unterstützendes Datenmaterial. People Analytics soll ergänzend handfeste Informationen liefern. Damit können Entscheidungen, die Mitarbeiter, Zusammenarbeit und Kommunikation im Unternehmen betreffen hypothesengetrieben und datengestützt getroffen werden (vgl. Lean Management) und können so als weniger fehleranfällig und als tragfähig gelten.

People Analytics kann in nahezu jeder Branche angewandt werden, von der IT-Firma bis hin zum öffentlichen Dienst. Es ist somit eine Schnittstellentechnik, die das Zusammenspiel vieler Unternehmensbereiche erfordert: Management, Personalbereich, Marketing, Unternehmenskommunikation, Controlling, IT. Da es meist um personenbezogene Daten geht, ist das Thema in deutschen Unternehmen mitbestimmungspflichtig. Die Interessensvertretungen sollten so früh wie möglich in den Entwicklungsprozess eingebunden werden.

Daten können People Analytics auf verschiedenen Ebenen betrachtet werden: auf Unternehmensebene, auf Team- oder Abteilungsebene und auf Individualebene. Jedes People Analytics Projekt erfordert eine klare, spezifische und transparente Datenschutzregelung.

Beispiele

Mitarbeitergewinnung

Im Bereich Recruiting kann beispielsweise mit People Analytics untersucht werden, über welche Jobportale die meisten Bewerbungen eingehen oder wie hoch die Quote der passenden Bewerber auf verschiedene Stellenanzeigen sind.

Bindung von Fachkräften

Einen besonders großen Wertschöpfungsbeitrag liefert People Analytics, wenn es ungewünschte Ereignisse verhindert. Nehmen wir an, die Rekrutierungskosten für einen hochqualifizierten Mitarbeiter liegen bei 150% eines durchschnittlichen Mitarbeiterjahresgehaltes. Wenn es möglich ist, zwei exzellente Mitarbeiter zu längerfristig binden entspricht das einer Kostenersparnis von ca. 120.000-150.000 EUR. Um das zu erreichen, muss ein Unternehmen wissen, welche Faktoren Mitarbeiter im Unternehmen halten und welche einen Wechsel begünstigen. Bei Google wurde beispielsweise festgestellt, dass Mitarbeiter im Durchschnitt nach 3,5 Jahren Firmenzugehörigkeit kündigen. Um dem gegenzusteuern wurde für alle Mitarbeiter die seit 3 Jahren bei Google arbeiten ein Entwicklungsgespräch eingeführt, in welchem ihnen neue Karriereperspektiven angeboten werden. Diese passgenaue Betreuung nimmt Wünsche und Bedürfnisse der Mitarbeiter vorweg, um eine langfristige Zusammenarbeit zu ermöglichen.

Altersstrukturanalyse

Mit einer Altersstrukturanalyse lassen sich anhand weniger Betriebs- und Personaldaten unter Einbeziehung realisierter oder geplanter Personalmaßnahmen Zukunftsszenarien über die Personalstruktur eines Unternehmens entwickeln. Die Altersstrukturanalyse macht die aktuelle Altersstruktur im Unternehmen sichtbar und zeigt Zukunftsszenarien auf. So kann simuliert werden, wo das Unternehmen bei gleichbleibenden Bedingungen in 10, 20, 30 Jahren steht und welche variierten Rahmenbedingungen einen sinnvollen Einfluss auf diese Entwicklung nehmen können. So liefert die demografische Analyse Ansatzpunkte für entscheidende Fragestellungen im Unternehmen: Welche Unternehmens-/ Tätigkeitsbereiche sind besonders von Überalterung betroffen? Welche Wissens- und Erfahrungsträger verlassen wann das Unternehmen in den Ruhestand? Wie und wann ist ein Wissenstransfer realisierbar? Was bedeutet das für die Rekrutierungs- und Mitarbeiterbindungsstrategie, für die Nachfolgeplanung, für das Employer Branding?

Steigerung der Mitarbeiterzufriedenheit

Die Bank of America hat People Analytics Projekte durchgeführt um die weitverbreitete Unzufriedenheit der Mitarbeiter in einigen Unternehmensbereichen zu verringern. Zeitweilig verzeichnete das Unternehmen in den firmeneigenen Call-Centern Fluktuationsraten von 40%. Mithilfe eines maßgeschneiderten People Analytics Programmes, stellte das Unternehmen fest, dass Zusammenarbeit und Kommunikation innerhalb der einzelnen Abteilungen stark mit dem Erfolg der Mitarbeiter korreliert. Um die Zusammenarbeit innerhalb der Abteilungen zu fördern und Zeit zur persönlichen Kommunikation und zur Bildung von Netzwerken zu schaffen, änderte die Bank of America die Pausenpläne. Diese einfache Veränderung der Pausenzeiten ermöglichte im Callcenter in nur drei Monaten eine Effizienzsteigerung von 23%. Gleichzeitig stieg der Zusammenhalt unter den Mitarbeitern um 18% an und die Burnout Rate sank signifikant. Durch dieses Projekt sparte das Unternehmen 15 Million Dollar ein.

Bessere Führungskräfte

Als eines der ersten Unternehmen hat Google bereits 2009 begonnen, neben datengestützten Entscheidungsprozessen in Produktentwicklung, Marketing, und Preisfindung, auch die Bedürfnisse der Mitarbeiter mit dieser Methode besser zu verstehen. Google arbeitet im People Analytics Umfeld zum Großteil mit Mitarbeiterbefragungen, aber auch mit Auswertungen von Beurteilungen und Verhaltensdaten aus welchen Algorithmen entwickelt werden. Eines der frühesten People Analytics Projekte bei Google war die Oxygen Studie , mit der Google untersuchte, welche Eigenschaften eine gute Führungskraft in einem Technologie-Unternehmen ausmacht. Das Ergebnis ist ein Katalog von acht zentralen Führungseigenschaften, eine Sammlung an prägnanten Originalaussagen von Mitarbeitern und ein internes Trainingsprogramm. . „Er lässt mir viel Freiraum, handelt sehr logisch, hat jederzeit ein offenes Ohr für mich und betreibt kein falsches Spiel. Er ist sehr respektvoll… ich kann mir kaum vorstellen, Google zu verlassen solange er mein Manager ist!“, so die exemplarische Aussage eines Mitarbeiters über seine Führungskraft. Google schließt aus der Oxygen Studie, dass an Daten orientierte Kulturen, wie die Google Kultur, flexibel auf Veränderungsprozesse reagieren können;

Maximale Transparenz in der Zusammenarbeit

Für People Analytics nutzbar ist auch soziales Intranet, über das die Zusammenarbeit im Unternehmen koordiniert und Kommunikation und Wissenstransfer gefördert werden. Gleichzeitig kann anhand der Metadaten untersucht werden, wie stark Unternehmensbereiche miteinander vernetzt sind, wie hoch der Wissenstransfer tatsächlich ist (z.B. durch Dateiuploads), wie die Stimmung im Unternehmen ist, wo die Meinungsbildner oder Experten im Unternehmen zu finden sind. Bei der Einführung von People Analytics im Zusammenhang mit deren sozialem Intranet setzte beispielsweise IBM auf flächendeckende Information und Transparenz. Ein wichtiger Erfolgsfaktor dieses HR Analytics Projektes sind die von IBM selbst erarbeiteten Privacy Regelungen:

• Jeder User hat Zugriff auf alle eigenen Daten und kann diese löschen.
• Jeder User entscheidet selbst, welche Informationen er teilen möchte.
• Das Management bekommt ausschließlich aggregierte Daten.

Analyse von Kündigungsgründen

Die Analyse von Kündigungsgründen in Verbindung mit demografischen Angaben und Informationen zu Tätigkeit und Unternehmensbereich anhand von People Analytics kann dabei unterstützen, zu verstehen was Mitarbeiter in einem Unternehmen hält und Möglichkeiten zu entdecken, ressourcenorientiert und gezielt Mitarbeiter zu fördern. Auch können über People Analytics die häufigsten Charakteristika von Mitarbeitern herausgefunden werden, die länger im Unternehmen verbleiben. Das Wichtigste bei dieser Art von Analytics ist die Möglichkeit, Trends über eine längere Zeitspanne zu beobachten, um auch zu festzustellen, wie diese Trends sich in Unternehmensbereichen oder Berufsfeldern unterscheiden und welche Rolle kulturelle Unterschiede spielen.

People Analytics Projekte an Universitäten

Die Untersuchungen und Ideen von Alex Pentland, der als Direktor des Human Dynamics Laboratory des MIT die Idee von Social Physics entwickelt hat, gehen etwas weiter. Pentland und sein Team sammeln mit am Körper befestigten Sensorbändern (sociometric badges) unterschiedlichste Informationen über das Verhalten von Probanden: die Dauer von Gesprächen, die Stimmlage, die Gestik (Arm und Handbewegungen, Nicken, keine Gesichtsausdrücke), den Gesprächs- und Zuhöranteil, die körperliche Positionierung zu anderen etc. Hierbei werden mit Einverständnis des Mitarbeiters und absoluter Transparenz über die Datenerhebung-, nutzung und -verwendung etwa 100 Datenpunkte pro Minute gesammelt. Auf Basis dieser soziometrischen Daten lassen sich Erfolgsfaktoren der Zusammenarbeit in Teams abbilden und prognostizieren. Zudem lässt sich eine Art Datensignatur entwickeln, mit der sich eine natürliche, charismatische Führungskraft beschreiben lässt.

Die Dauer der Messung in dieser Art von People Analytics Projekten beträgt circa zwei Wochen. Teams zeichnen mit Sociometric Badges die Bewegungs- und Sprachaktivitäten von Mitarbeitern auf, erkennen dadurch Verhaltensmuster und können Rückschlüsse ziehen darüber, wie oft Menschen im Team oder darüber hinaus mit anderen interagieren und wie sie sich in verschiedenen Situationen verhalten, zum Beispiel vor einem entscheidenden Meeting, bei einem Kundenproblem oder wenn es ein komplexes Problem zu lösen gilt. Die Daten werden aggregiert gesammelt, Rückschlüsse auf Einzelne können nicht gezogen werden und die Mitarbeiter haben die Hoheit über ihre eigenen Daten, sie können sie jederzeit löschen. Die Freiwilligkeit der Teilnahme an diesen Projekten wird durch Placebo-Badges gelöst, möchte ein Mitarbeiter an einer entsprechenden Studie nicht teilnehmen, erhält er ein baugleiches Sociometric Badge, aber ohne Funktion

Die Big Data Projekte von Alex Pentland gehen sehr in die Tiefe. Dies bedeutet, dass sie mehr als andere Analytics Projekte persönliches Verhalten von Menschen erforschen. Es ist das Ziel von Pentlands Initiative, dem „New Deal on Data“ , bewährte Best Practices zum Umgang mit Daten zu schaffen und den gesamte Prozess von Datengewinnung bis zur Nutzung vollkommen transparent zu gestellten. Es geht um eine Neugewichtung des Eigentums an Daten zugunsten der Personen, deren Daten gesammelt werden. Zielsetzung ist eine vergleichbare rechtliche Stellung dieser Daten wie medizinische Daten oder Bankdaten. Zentrale Aspekte, die Transparenz erfordern sind demnach folgende:

1. Wer sind die Akteure im Datenszenario (z.B. wer sind die involvierten Parteien und was sind deren Rollen und in welcher Beziehung stehen sie zueinander)?
2. Welche Interaktionen werden betrachtet (z.B. welche Analysen werden durchgeführt)?
3. Um welche Daten und Datensätze geht es konkret (z.B. welche Art von Daten werden erfasst, aufbewahrt, berechnet, weitergeleitet, modifiziert oder gelöscht)?
4. Mit welchen Systemen wird gearbeitet (z.B. welche Software wird für welche Aktion genutzt, wo liegen die Daten)?

Kritikpunkte

Datenschutz

People Analytics nutzt personenbezogene Daten, teils auch sensible Personendaten. Diese unterliegen in Deutschland dank des Bundesdatenschutzgesetzes einem besonderen Schutz. Aus diesem Grund achten Gesetzgeber, Gewerkschaften und Betriebsräte sehr genau darauf welche Daten erhoben werden und wie diese genutzt und verwendet werden dürfen. Das Persönlichkeitsrecht auf den Schutz der eigenen Daten wird durch People Analytics Projekte keineswegs ausgehebelt. Im Gegenteil, ein essentieller Teil eines jeden Projektes dieser Art sollte die Einbindung der Datenschutzregelungen in die Vorgehensweise sein, so wie es auch in wissenschaftlichen Verhaltensstudien erfolgt.

Ethische Bedenken

Je persönlicher die Daten sind, die erhoben werden sollen, desto wichtiger ist ein Klima der Wertschätzung und des Vertrauens. Manche People Analytics Projekte gehen sehr weit. So kann beispielsweise mit dem Ziel der Stressanalyse und -reduktion eine mobile App die Stressbelastung von Mitarbeitern anhand deren Schlafverhalten und mittels Stimmanalysen von Telefonaten untersuchen. Wenn der Arbeitgeber diese Daten aggregiert erhält, d.h. ohne Rückführbarkeit auf einzelne Nutzer, kann er Warnsignale in betroffenen Abteilungen früh erkennen. Er kann hinterfragen, welche Faktoren zur Stressbelastung beitragen und entsprechend präventiv intervenieren und so Burnout und langfristige Ausfälle verhindern. Auch wenn die Daten nur aggregiert an Unternehmen weitergegeben werden und jeder einzelne Mitarbeiter den Analysemodus an jedem Abend und in jedem Telefonat aktiv einschalten muss, funktionieren derartige Projekte nur, wenn sich jeder einzelne sicher sein kann, dass der Arbeitgeber diese Informationen nur zum Vorteil der Mitarbeiter einsetzt.

Die besondere rechtliche Situation in Deutschland

People Analytics Projekte unterliegen in Deutschland dem Bundesdatenschutzgesetz wie auch der Mitbestimmungspflicht des Betriebsrates. Rechtlich unzulässige Maßnahmen werden auch mit der Zustimmung des Betriebsrates nicht rechtmäßig. Aus dem BDSG ergeben sich Schranken für die Gestaltung und Auswahl von Datenverarbeitungssystemen aus §§3a (Grundsatz der Datenvermeidung, Anonymisierung und Pseudonymisierung), §4 Abs. 2 (Grundsatz der Direkterhebung der Daten beim Betroffenen), §4d Abs. 5 (Vorabkontrolle durch den Datenschutzbeauftragten wegen der regelmäßig betroffenen sensiblen Daten). 6a Abs. 1,2 (Einschränkung automatisierter Einzelentscheidungen, die für den Betroffenen rechtliche Folge nach sich ziehen oder ihn erheblich beeinträchtigen)§6c (Verwendung mobiler Medien)und auch §§4b, 4c BDSG in Hinblick auf eine grenzüberschreitende Datenverarbeitung in Ländern außerhalb der EU.

Die Analyse dienstlicher E-Mails der Beschäftigten ist bisher zulässig, da sie nicht unter §88 des TKG fallen. Nach der Rechtssprechung des BVerfG endet der Schutz des Fernmeldegeheimnisses, wenn die Nachricht beim Empfänger angekommen ist.

Dagegen ist die freie Verarbeitung personenbezogener Daten mit Abfragesprachen unzulässig. Sie ist mit dem Recht auf informationelle Selbstbestimmung nicht vereinbar, da sie die Zweckbindung der Arbeitnehmerdaten und die Datentransparenz für die Beschäftigten aufhebt.

Biometrische Identifikationsverfahren, die nicht nur die Identität überprüfen, sondern auch aussagen zum Gemüts-und Gesundheitszustand oder zum Charakter erlauben, sind ebenfalls unzulässig, da sie Einzelnen zum bloßen Objekt eines Verfahrens machen und ihm seine Intimsphäre nehmen (vgl. auch Rn 201, §94 Rn. 39, 48 m.w.N.)

Ortungssysteme, die personenbeziehbare Bewegungsdaten z.B. über GPS-gestützte Navigationssysteme, RFID-Technik oder Mobiltelefone erfassen, sind in Hinblick auf das Persönlichkeitsrecht nur ausnahmsweise zulässig (z.B. für Personen die Gefahrenbereiche betreten und verlassen, nie aber z.B. im privaten Bereich). Dabei sind lückenlose Bewegungsprofile unzulässig. Auch die Verbreitung von Gesundheitsdaten der Arbeitnehmer ist unzulässig.

Darüber hinaus gibt es eine laufende Initiative des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales, die gemeinsam mit ver.di einen neuen rechtlichen Rahmen für gute Arbeit in der digitalen Gesellschaft schaffen wollen: “Aufgrund neuer Analysetechniken, der Entbetrieblichung der Datenverarbeitung durch Cloud-Services und größer werdenden Datenbestände, die zunehmend auch persönliche und personifizierbare Daten umfassen, entstehen neue Gefährdungen der Persönlichkeitsrechte. Es wird daher ein zeitgemäßer Beschäftigungsdatenschutz benötigt, der diesen Herausforderungen gerecht wird.”

Siehe auch

• Human Relations
• Data Science
• Evidenzbasiertes Management
• HR Metric
• Talent Analytics

Literatur

• Tracey Smith: HR Analytics: The What, Why and How…:2013, ISBN 978-1492739166
• Jac Fitz-enz John Mattox: Predictive Analytics for Human Resources (Wiley and SAS Business Series): 2014, ISBN 978-1118893678
• James C. Sesil: Applying Advanced Analytics to HR Management Decisions, Pearson Education (Us): 2013, ISBN 978-0133064605
• Gene Pease: Optimize Your Greatest Asset -- Your People: How to Apply Analytics to Big Data to Improve Your Human Capital Investments, Wiley: 2015, ISBN 978-1119004387
• Brenda L. Dietrich, Emily C. Plachy, Maureen F. Norton: Analytics Across the Enterprise: How IBM Realizes Business Value from Big Data and Analytics, IBM Press: 2014, ISBN 978-0133833034
• Bryan Wempen: Dancing with Big Data: Conversations with the Experts, Inheritance Press LLC: 2015, ISBN 978-0982385975
• Gene Pease Barbara Beresford, Lew Walker: Developing Human Capital: Using Analytics to Plan and Optimize Your Learning and Development Investments (Wiley and SAS Business Series): 2014

Weblinks

• Blog: Marie Wallace: All Things Analytics
• Adam Bryant (2011-03-12). "Google's Quest to Build a Better Boss". The New York Times.
• Steven Pearlstein (2014-08-01). "People analytics: ‘Moneyball’ for human resources". Washington Post.
• "Hot Jobs 2015: Hiring Trends Forecast from Leading Executive Search Firm CTPartners". BusinessWire. 2014-11-04.
• "Hot Jobs 2015: Hiring Trends Forecast from Leading Executive Search Firm CTPartners". Yahoo! Finance. 2014-11-04.
• David A. Garvin: How Google Sold Its Engineers on Management, Harvard Business Review, 2013
• "Talent analytics and big data- the challenge for HR" (PDF). Chartered Institute of Personnel and Development. 2013-11-01.
• Tawheed Kader (2014-03-14). "How Analytics is About to Transform the Salesperson's Job". WIRED.
• Ben Waber (2013-05-16). "The Next Big Thing in Big Data: People Analytics". Bloomberg Businessweek.
• Alison Griswold (2014-02-15). "This One Simple Management Change Saved Bank of America $15 Million". Business Insider.
• Ryan Fuller (2014-08-20). "3 Behaviors that Drive Successful Salespeople". Harvard Business Review.