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Big Data – (R)evolution des Talentmanagements?

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“Big Brother is watching you.” – So heisst es oft, wenn von Big Data zu hören ist. Nicht erst seit den Snowden-Enthüllungen wird dieses Zitat aus George Orwells Roman “1984” in Zusammenhang mit Datenerhebung, -speicherung und -analyse gebracht. Schon seit Regierungen oder Unternehmen Daten in grossem Umfang erheben und speichern, analysieren und missbrauchen, werden die Schilderungen dieses dystopischen Romans verwendet, um auf die (vermeintliche) digitale Überwachung aufmerksam zu machen.

Doch wie steht es um den positiven Nutzen, den wir aus grossen Datensätzen ziehen können? Gerade im Talentmanagement tun sich da neue Möglichkeiten auf. Welche das sind, wo sie schon genutzt werden und welche Auswirkungen das für das Human Resource Management hat, erfahren Sie im zweiten Teil einer kleinen Serie zum Thema: Big Data.

Von “vitality management” und “rank and yank”.

“Vitality management” – ein sympathischer Ausdruck für ein beinhartes Management-System. Jahr für Jahr werden Bewertungen für alle Mitarbeiter eines Unternehmens erstellt. Anhand dieser Ratings werden die Angestellten in Gruppen eingeteilt und Boni verteilt. Vor allem grosse amerikanische Unternehmen nutzten diese Praxis jahrzehntelang; allen voran General Electric, die von Thomas Edison gegründete “graue Eminenz” der Technologiebranche. Seit 1979 (bis vergangenes Jahr) entliess GE die am schlechtesten gerateten 10%. Dieses Vorgehen wurde lapidar als “rank and yank” bezeichnet. Jeder Zehnte wurde seither gefeuert, und das jährlich!

Mittlerweile hat man aber auch bei General Electric und vielen anderen Unternehmen erkannt, dass solche zyklischen Entlassungswellen mehr Schaden verursachen als Nutzen bringen: hohe Rekrutierungskosten, Einarbeitung der neuen Mitarbeiter und, und, und. Gerade in Zeiten des Fachkräftemangels, dem “war for talents”, erhält die Mitarbeiterbindung und damit auch das Talentmanagement eine immer grössere Bedeutung. Zeit, in die Zukunft zu blicken; Zeit, Big Data als Werkzeug für effizientes Talentmanagement zu betrachten.

Entwicklungsmöglichkeiten > Gehalt.

69% der Befragten einer Studie des Personalvermittlers Michael Page gaben an, in den nächsten zwölf Monaten ihren aktuellen Job zu wechseln, wenn das Angebot stimmt. Gerade einmal zwei von zehn Fach- und Führungskräften gehen nach der Stepstone Trendstudie 2016 davon aus, in fünf Jahren noch beim selben Arbeitgeber beschäftigt zu sein. Vor allem die ins Berufsleben eintretende “Generation Z” stellt Entwicklungs- und Aufstiegsmöglichkeiten über finanzielle Anreize. Hinzu kommt die erhöhte Bereitschaft, für bessere Aufstiegsmöglichkeiten auch das Unternehmen zu wechseln. Damit ein Arbeitgeber (weiterhin) als attraktiv gilt, bedarf er also eines ausgefeilten Talentmanagements.

Probleme, die Big Data angehen kann:

Zu jeder (und vielen weiteren) der folgenden Fragen könnten Big Data-Analysen Antworten geben. Wieso performen manche Mitarbeiter besser als andere? Welche Faktoren machen eine hervorragende Arbeitskraft aus? Welche Abteilungen sind am produktivsten und warum? Welche andere Stelle innerhalb eines Unternehmens wäre für einen Mitarbeiter passender? Wo wirken welche Weiterbildungsmassnahmen am effektivsten? Und schliesslich: Welche externen Faktoren beeinflussen die Mitarbeiterfluktuation?

Bei der Konzeption passender Algorithmen zu den verschiedenen Anwendungsbereichen der Big Data-Analyse geht es vor allem darum, Korrelationen aufzuspüren, also Zusammenhänge zwischen verschiedenen Datensätzen zu finden. Natürlich sollte dabei niemals das Credo „Korrelation ≠ Kausalität“ ausser Betracht bleiben. Allerdings kann es gerade im oft von Bauchentscheidungen beeinflussten Human Resource Management helfen, Daten vorlegen zu können, die eigene Thesen unterstützen. Dadurch verfügt das Human Resource Management nämlich auch über Argumente gegenüber anderen Abteilungen und Entscheidungsträgern. Stichwort: Data Driven Management.

Mehr Wissen, schneller reagieren.

Zu den internen Daten, die erhoben werden können, zählen etwa: Fragebögen zur Zufriedenheit der Mitarbeiter, Austrittsgründe bei Kündigungen, bevorzugte Weiterbildungen aber auch Mail-Adressaten, Inhalte der geschäftlichen Mails (bspw. geäusserte Gefühle gegenüber dem Arbeitgeber), Social Media Aktivitäten (im Unternehmensnetzwerk), Browser-Verläufe mit bestimmten Suchanfragen. Hinzu kommen externe Daten wie die Situation auf dem Arbeitsmarkt, Gehaltsbenchmarks etc.

Durch geeignete Datenanalysen kann das Unternehmen schon früh Probleme erkennen und entsprechende Schritte einleiten, zum Beispiel Gespräche mit Vorgesetzten oder Vertrauenspersonen, sowie passende Weiterbildungsmassnahmen vorschlagen oder auch Gehaltsaufstockungen in Aussicht stellen.

Walmart, Credit Suisse & Co.

Einige Firmen wenden Big Data-Analysen bereits an. Dazu gehören das Medienunternehmen AOL, der Einzelhandelskonzern Walmart und auch die Schweizer Grossbank Credit Suisse. Die Credit Suisse fand beispielsweise heraus, dass Frauen in bestimmten Positionen höhere Kündigungsraten aufweisen als Männer. Es konnte einen Zusammenhang zwischen Aufstieg/Beförderung/Mutterschaftsurlaub und Kündigungsverhalten erkennen – und dieses Problem gezielt angehen.

Walmart prognostiziert die zukünftigen Beförderungen der Angestellten. Die zukünftig freien Stellen können schon früh verplant und besetzt werden. Die Vakanzen werden schnell und passend besetzt, bei rund 200000 Beförderungen jährlich sicherlich auch monetär keine unerhebliche Verbesserung.

Big Data = NSA?

Wichtig ist es bei all diesen Anwendungen, gerade hinsichtlich der hierzulande bestehenden datenschutzrechtlichen Vorschriften immer zu berücksichtigen, dass es bei Big Data-Analysen nicht um die Ausspähung persönlicher Nachrichten, Fotos oder anderer Dokumente à la NSA geht, sondern darum, Muster und Abläufe in einem viel grösseren Rahmen zu erkennen.

Natürlich sollte dabei stets die Transparenz von Seiten des Arbeitgebers gewährleistet sein: Welche Daten erhebe ich von meinen Mitarbeitern? Wie werden diese gespeichert? Wozu und in welcher Form werden sie verwendet? Das muss den Beschäftigten klar kommuniziert werden, um bei ihnen die Akzeptanz für ein solch brisantes Thema zu erhöhen.

Umsetzung hapert.

Auf der anderen Seite stehen die Unternehmen, die sich im deutschsprachigen Raum weiterhin schwer damit tun, Big Data vollumfänglich zu akzeptieren, geschweige denn zu nutzen. Möglicherweise würde es dabei helfen, das Potential der Datenanalysen aufzuzeigen – auch aus finanzieller Sicht. Schon die Reduzierung der Mitarbeiterfluktuation kann enorme Kosteneinsparungen nach sich ziehen: So betragen die Fluktuationskosten in einer Beispielrechnung der bucher personal ag für eine Fachkraft (Jahressalär: 85.500 CHF) schon 72.880 CHF, die Kosten für das Ersetzen einer Führungskraft (Jahressalär: 120.000 CHF) sogar über 225.000 Franken. Vor allem die Einarbeitungszeit und die daraus resultierende Minderleistung, können diese Kosten in die Höhe treiben.

Big Data als Zukunft des Talentmanagements?

Sicherlich bietet Big Data grosses Potential, um zukünftige Entscheidungen im Talentmanagement unterstützen zu können. Bis dieses Potential genutzt werden kann, wird sicher noch einige Zeit vergehen. Dauer und Erfolg der Durchsetzung neuer Analysetechniken werden wohl davon abhängen, wie schnell sich die Unternehmen an die neuen Technologien anpassen und inwieweit die Mitarbeiter sie akzeptieren werden.

Als Entscheidungsträger sollte man allgemeingültig auch immer berücksichtigen, welcher Trade-Off zwischen Datenschutz und wirtschaftlichem Nutzen für das Unternehmen entsteht. Weitere “Risiken und Nebenwirkungen” von Big Data, stellen wir in einem der folgenden Artikel gesondert vor.

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