People Analytics ist die Nutzung von Daten und Analysen, um die Effektivität des Humankapitals einer Organisation zu verstehen und zu verbessern. Dazu gehört die Erfassung, Analyse und Interpretation von Daten über Menschen im Unternehmen, einschließlich ihrer Fähigkeiten, Kompetenzen, Verhaltensweisen und Motivationen. People Analytics hilft Unternehmen, datengestützte Entscheidungen über ihre Mitarbeiter:innen zu treffen, z. B. wie sie Top-Talente einstellen und binden, wie sie Mitarbeiter:innen entwickeln und einbinden und wie sie Organisationsstrukturen und -prozesse optimieren können.

People Analytics ist die Nutzung von Daten und Analysen, um die Art und Weise zu verbessern, wie Unternehmen Entscheidungen über ihre Belegschaft treffen. Dazu gehört das Sammeln, Analysieren und Interpretieren von Daten über das Verhalten, die Einstellung und die Leistung von Mitarbeiter:innen sowie die Nutzung dieser Erkenntnisse als Grundlage für Personalstrategien, -prozesse und -maßnahmen.

Einer der Hauptvorteile von People Analytics besteht darin, dass Unternehmen Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse umwandeln können, die ihnen helfen, ihre Belegschaft besser zu verstehen und fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Dies kann besonders in Bereichen wie Talentmanagement, Leistungsbewertung und Personalplanung von Nutzen sein.

Einer der Hauptgründe, warum sich Unternehmen der Personalanalytik zuwenden, ist die wachsende Erkenntnis, dass ihre Mitarbeiter:innen eine wichtige Quelle für Wettbewerbsvorteile sind. Durch den Einsatz von Daten und Analysen zum besseren Verständnis und zur Verwaltung ihrer Mitarbeiter:innen können Unternehmen nicht nur ihre Entscheidungsfindung verbessern, sondern auch das Engagement, die Produktivität und die Mitarbeiterbindung steigern.

Es gibt mehrere Schlüsselbereiche, in denen People Analytics besonders nützlich sein können:

Talentmanagement: Durch die Analyse von Daten über die Leistung, die Fluktuation und die Karriereentwicklung von Mitarbeiter:innen können Unternehmen Muster und Trends erkennen, die sie in ihre Talentmanagementstrategien einfließen lassen können. So können beispielsweise leistungsstarke Mitarbeiter:innen identifiziert werden, die für eine Beförderung in Frage kommen, oder es können die Faktoren ermittelt werden, die am ehesten zur Mitarbeiterbindung oder -fluktuation führen.
Leistungsbewertung: People Analytics kann Unternehmen dabei helfen, die Leistung ihrer Mitarbeiter:innen genauer und objektiver zu bewerten. Durch die Analyse von Daten zu Faktoren wie Produktivität, Anwesenheit und Arbeitsqualität erhalten Unternehmen ein klareres Bild davon, welche Mitarbeiter:innen ihre Ziele erreichen und welche möglicherweise Probleme haben. Daraus lassen sich Pläne zur Leistungsverbesserung ableiten, und die Manager:innen können ihre Teams gezielter und effektiver unterstützen.
Nachfolgeplanung: Durch die Analyse von Daten über die Fähigkeiten, Erfahrungen und Karrierewünsche von Mitarbeiter:innen können Unternehmen feststellen, welche Mitarbeiter:innen am ehesten für eine Beförderung oder eine neue Rolle innerhalb des Unternehmens in Frage kommen. Auf diese Weise kann sichergestellt werden, dass das Unternehmen über eine Pipeline von Talenten verfügt, die bereit sind, Schlüsselpositionen zu übernehmen, sobald diese frei werden.
Um mit der Personalanalyse zu beginnen, sollten Sie die folgenden Schritte beachten:

Identifizieren Sie die Geschäftsprobleme, die Sie lösen möchten: Der erste Schritt beim Einsatz von People Analytics besteht darin, die spezifischen Geschäftsprobleme zu identifizieren, die Sie lösen wollen. Dazu können Probleme wie eine hohe Mitarbeiterfluktuation, ein geringes Mitarbeiterengagement oder eine unzureichende Nachfolgeplanung gehören. Indem Sie sich auf bestimmte Probleme konzentrieren, können Sie sicherstellen, dass Ihre People Analytics-Bemühungen darauf ausgerichtet sind, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Lösung dieser Probleme beitragen können.
Sammeln und Bereinigen von Daten: Der nächste Schritt besteht darin, die Daten zu sammeln und zu bereinigen, die Sie benötigen, um Ihre identifizierten Geschäftsprobleme zu lösen. Dazu können Daten aus HR-Systemen, Leistungsmanagementsystemen und anderen Quellen gehören. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die Daten genau, konsistent und vollständig sind, da sie die Grundlage für Ihre Analyse bilden.
Analysieren und interpretieren Sie die Daten: Sobald Sie Ihre Daten haben, können Sie eine Vielzahl von Analysetools und -techniken einsetzen, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Dazu kann die deskriptive Analyse gehören, um Muster und Trends in den Daten zu erkennen, oder die Predictive Analysis, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Es ist wichtig, Fachexperten in diesen Prozess einzubeziehen, um sicherzustellen, dass die gewonnenen Erkenntnisse präzise und aussagekräftig sind.
Vermitteln Sie die Erkenntnisse und setzen Sie sie um: Der letzte Schritt besteht darin, die gewonnenen Erkenntnisse an die relevanten Stakeholder weiterzugeben und auf dieser Grundlage Maßnahmen zu entwickeln und umzusetzen. Dazu können Änderungen an den Personalrichtlinien, die Einführung neuer Schulungsprogramme oder die Anpassung der Organisationsstruktur gehören. Es ist wichtig, die Auswirkungen dieser Maßnahmen zu verfolgen, um sicherzustellen, dass sie die von Ihnen identifizierten Geschäftsprobleme wirksam angehen.
Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie mit People Analytics beginnen und Daten und Analysen nutzen, um die Effektivität des Humankapitals in Ihrem Unternehmen zu verbessern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass People Analytics heute ein Muss für jedes Unternehmen ist. Durch den Einsatz von Daten und Analysen zum besseren Verständnis der Mitarbeiter:innen können Unternehmen ihre Entscheidungsfindung verbessern, das Engagement der Mitarbeiter:innen steigern und das Unternehmenswachstum fördern. Unabhängig davon, ob Sie gerade erst mit People Analytics beginnen oder Ihre HR-Strategie auf die nächste Stufe heben wollen, gibt es eine Reihe von Tools und Ressourcen, die Ihnen den Einstieg erleichtern.

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