Verbesserung der HR-Datenqualität für wichtige HR-Analysen

Für CHROs und People Operations Manager ist eine der schwierigsten Aufgaben die Verwaltung und Organisation von HR-Daten. Wenn es um HR-Analysen und Entscheidungen geht, ist die Datenqualität entscheidend. Es ist essentiell wichtig sicherzustellen, dass die Mitarbeiterdaten in den Datenbanken richtig und vollständig sind, damit die richtigen Entscheidungen über Einstellungen, Entlassungen, Beförderungen etc. getroffen werden können.

Die Verbesserung der Datenqualität ist deshalb ein wesentlicher Schritt, um die Genauigkeit von HR-Analysen zu verbessern. In diesem Beitrag werden verschiedene Methoden vorgestellt, mit denen die Qualität von HR-Daten verbessert werden kann. Die Implementierung dieser Methoden in Deiner Organisation trägt dazu bei, bessere und zuverlässige HR-Analysen durchzuführen.

Wie können HR-Abteilungen die Datenqualität verbessern, um robuste Analysen durchzuführen und fundierte Entscheidungen zu treffen?

Die Personalabteilungen sind für die Erhebung und Verwaltung von Daten verantwortlich. Um sicherzustellen, dass sie diese Daten nutzen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen, müssen sie für eine gute Qualität der Daten sorgen. Der beste Weg für Personalabteilungen, die Qualität ihrer Daten zu verbessern, ist die Festlegung klarer Prozesse für die Erfassung und Speicherung der Daten. Auf diese Weise können sie die Historie nachvollziehen und einen Zusammenhang herstellen, falls Informationen später aktualisiert werden müssen. Darüber hinaus kann die Implementierung automatischer Datenüberprüfungen dazu beitragen, Unstimmigkeiten aufzuzeigen, die die Genauigkeit der Analyse beeinträchtigen könnten, so dass diese Probleme schnell behoben werden können. Letztlich können die Personalabteilungen durch die Verbesserung der Qualität ihrer personalbezogenen Daten darauf vertrauen, dass ihre Analysen zuverlässig und genau sind, was langfristig zu besseren Entscheidungsergebnissen für alle Beteiligten führt.

Weitere Informationen darüber, wie Du Deinen HR Tech Stack einrichtest, um People Analytics zu ermöglichen, findest Du in unserem früheren Beitrag.

Warum ist eine hohe Datenqualität so wichtig für die HR-Analyse und welche Auswirkung hat sie auf die Unternehmensleistung insgesamt?

Eine hohe Datenqualität ist für jede HR-Analyse unerlässlich, da sie sich direkt auf die Genauigkeit, Transparenz und Vollständigkeit der durchgeführten Analysen auswirkt. Sie ist auch äußerst wichtig, um die Glaubwürdigkeit der aus der HR-Analyse gewonnenen Erkenntnisse zu erhalten und die mit der strategischen und taktischen Entscheidungsfindung verbundenen Risiken zu minimieren. Eine hohe Datenqualität gibt den Unternehmen die Gewissheit, dass sie in der Lage sind, die Daten genau zu interpretieren und daraus sinnvolle Lösungen abzuleiten, die die Unternehmensleistung insgesamt verbessern.

Welche Schritte müssen HR-Abteilungen unternehmen, um die Datenqualität zu verbessern und dadurch bessere Ergebnisse zu erzielen?

Eine der wichtigsten Aufgaben einer HR-Abteilung besteht darin, Prozesse zu etablieren, um die Datenqualität zu verbessern. Ein bewährter Ansatz ist die Implementierung eines Datenmodells, um die Prozesse besser strukturieren und standardisieren zu können. Um die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten sicherzustellen, solltest Du automatisierte Softwarelösungen einsetzen, die die Daten ständig auf Unstimmigkeiten und Fehler überprüfen. Auf diese Weise musst Du nicht jede Information selbst manuell überprüfen, sondern die Software übernimmt das für Dich. Auf diese Weise profitiert nicht nur die Qualität der Ergebnisse, es lassen sich auch Zeit und Arbeit sparen. Vor allem aber bedeuten verbesserte Ergebnisse bessere Entscheidungsgrundlagen für alle Abteilungen des Unternehmens!

Wie können HR-Analyst*innen sicherstellen, dass ihre Analysen auf sauberen, validen und aktuellsten Daten basieren, um genaue Ergebnisse zu liefern und fundierte Empfehlungen abzugeben?

Um sicherzustellen, dass HR-Analyst*innen qualitativ hochwertige Analyseergebnisse liefern, müssen automatisierte Datenqualitätslösungen implementiert werden. Diese beinhalten die Erkennung und Behebung von Datenduplikaten und die Überprüfung von Daten, um eine einheitliche Definition aller in der Analyse verwendeten Rohdaten zu gewährleisten. Es ist zudem wichtig zu bestimmen, aus welchen Quellen die Daten stammen, um sicherzustellen, dass die Datensätze aktuell sind. Außerdem muss beurteilt werden, ob es ausreichend Datenpunkte gibt, damit die richtigen Schlussfolgerungen gezogen werden können und korrekte Kalkulation der Analyseergebnisse vorgenommen werden kann.

Fazit – Warum sich die Investition in eine Verbesserung der HR-Datengrundlage lohnt und welche Vorteile sich für Unternehmen ergeben

Eine robuste Datengrundlage im HR-Bereich ist maßgeblich für die Gewinnung von Insights, die in Entscheidungsprozesse einfließen. Technologie kann hier einen immensen Nutzen bringen: Der manuelle Aufwand für die Datenbereinigung und das Sammeln wird automatisiert, wodurch mehr Ressourcen zur Verfügung stehen, um die HR-Ziele zu verfolgen. Dadurch wird auch das entsprechende Datenverständnis und die Datenkompentenz in der Organisation gefördert und es entsteht eine solide Grundlage für Analysen. Dies ermöglicht es Unternehmen, Echtzeit-Analysen effizient durchzuführen und ihr Personalwesen zu verbessern. Investitionen in Technologien zur Unterstützung des HR-Datenerhebens sind daher gut angelegt und lohnend, was auf vielerlei Weise zu spürbaren Vorteilen für Unternehmen führt.

Wenn du mehr zu dem Thema Datenqualität lesen willst, empfehlen wir dir hier den Artikel von Spiceworks: 6 Questions You Need to Ask About Your HR Data Quality

Personaldaten sind unerlässlich, um fundierte Entscheidungen über Ihre Belegschaft zu treffen, aber sie sind nur so gut wie die Qualität der Daten. Wenn Du Deine HR-Analysen verbessern und bessere Ergebnisse erzielen möchtest, musst Du in die Verbesserung der Qualität Ihrer HR-Daten investieren. Indem Du Maßnahmen zur Verbesserung der Datenerfassung und zur Erhöhung der Genauigkeit ergreifst, kannst Du sicherstellen, dass Deine HR-Analysen auf sauberen, gültigen und aktuellen Daten beruhen – und Dir so genaue Einblicke und zuverlässige Empfehlungen liefern. Worauf wartest Du also noch? Bist Du bereit anzufangen? Melde Dich noch heute für unseren peopleIX Playground an! Weitere Informationen zu den ersten Schritten mit People Analytics findest Du in unserem Leitfaden für den Start.

Wie peopleIX dir dabei hilft, innerhalb kürzester Zeit deine Datenqualität auf den besten Stand zu bringen

Wir nutzen bei peopleIX einen Algorithmus, der all deine Datenqualitätsprobleme innerhalb von Minuten erkennt und dir sogar Vorschalgswerte mitgibt, die du dann nur noch annehmen musst. Zu dem vom Algorithmus erkannte Fehler gehören:

 1. Fehlende Werte

Der Algorithmus erkennt nicht einfach alle leeren Felder, da im Fall von Personaldaten einige Felder absichtlich leer gelassen werden können. Stattdessen ist er so konzipiert, dass er zwischen absichtlich leeren Feldern und tatsächlich fehlenden Werten unterscheidet, indem er logischen Regeln folgt. Wenn z. B. eine Person eingestellt wurde, aber kein Angebotsdatum eingetragen ist, erkennt der Algorithmus, dass in diesem Feld logischerweise ein Wert fehlt.

2. Doppelte Werte

Duplikate beziehen sich auf Fälle, in denen es Duplikate oder Inkonsistenzen in den Beschriftungen der Daten gibt. Wenn beispielsweise die Nationalität einer Mitarbeiter:in als „German“ und die einer anderen Mitarbeiter:in als „Deutsch“ angegeben wird, ist es wichtig, diese Werte in einer einzigen Kategorie zusammenzufassen und zu standardisieren.

3. Irrelevante Werte

Irrelevante Werte beziehen sich auf einen speziellen Fall, in dem bestimmte Dateneinträge oder Personen aufgrund ihrer einzigartigen Merkmale oder Umstände bei der Analyse ausgeschlossen oder anders behandelt werden müssen.

Ein Beispiel: Sie legen in Ihrem HCM/HRIS-System 5 Zugangskonten für externe Personalbeschaffer an. Während diese Konten in Ihrem HCM/HRIS-System als Mitarbeiter:innen behandelt werden, sind sie nicht für die gewünschte Analyse bestimmt und sollten daher von den Daten in der peopleIX Plattform ausgeschlossen werden.

4. Format

Der Algorithmus prüft jedes Datenfeld auf sein Format und hat Informationen darüber gespeichert, welches Datenfeld welches Format haben darf. Zum Beispiel wird ein Fehler für das Datum erkannt, wenn es Buchstaben enthält.

5. Wahrscheinlich fehlerhafte Werte

Für einige Felder sind bestimmte Unter- und Obergrenzen definiert. So wird beispielsweise ein Datenqualitätsproblem erkannt, wenn das Alter unter 15 oder über 70 Jahren liegt, da hier in den meisten Fällen ein Fehler vorliegt.

Sobald unser Algorithmus die Daten all Ihrer Bewerber:innen und Mitarbeiter:innen verarbeitet hat, werden alle erkannten Datenqualitätsprobleme in der peopleIX-Plattform aufgelistet. Du kannst diese dann innerhalb kürzester Zeit beheben, da unser Algorithmus dir direkt die wahrscheinlich richtigen Werte vorschlägt.

peopleIX Data Health Score

Zusätzlich gegen wir dir zu allen Metriken und Dashboards einen Data Health Score mit. Diese gibt an, wie sauber deine Daten sind. Sein Zweck ist es, einen schnellen Überblick über die Zuverlässigkeit und Genauigkeit deiner Daten in einer einzigen Kennzahl zu geben. Der Wert kann zwischen 0 und 100 liegen, wobei ein höherer Wert für eine bessere Datenqualität steht. Damit kannst du die Aussagkraft jeder Metrik und jedes Dashboards immer in Anbetracht der Datenqualität analysieren.