HR-Analytics klingt einschuechternd. Big Data, Algorithmen, praediktive Modelle – es scheint ein Terrain zu sein, das grossen Unternehmen mit dedizierten Data-Science-Teams vorbehalten ist.
Aber viele Ueberzeugungen ueber HR-Analytics sind Mythen, die Organisationen davon abhalten, loszulegen. Hier sind acht verbreitete Irrtümer – und die Wahrheit, die zum Handeln befaehigt.
Mythos 1: Sie brauchen Big Data
Die Wahrheit: Nuetzliche Analysen beginnen mit kleinen Daten, die Sie bereits haben. Personalbestand, Fluktuationsraten, Time-to-Fill fuer Stellen, Abwesenheitsmuster – einfache Kennzahlen liefern wertvolle Erkenntnisse, ohne massive Datensaetze zu erfordern.
Ein 50-Personen-Unternehmen, das die Fluktuation nach Abteilung, Betriebszugehoerigkeit und Fuehrungskraft verfolgt, kann Muster identifizieren, die die Mitarbeiterbindung verbessern. Sie brauchen nicht Millionen von Datenpunkten – Sie brauchen die richtigen Fragen zu den vorhandenen Daten.
Mythos 2: Es ist zu teuer
Die Wahrheit: Grundlegende HR-Analytics kann mit Tools starten, die Sie bereits besitzen. Die meiste HR-Software beinhaltet Berichtsfunktionen. Tabellenkalkulationen bewältigen einfache Analysen. Die Investition liegt hauptsaechlich in Zeit und Kompetenzentwicklung, nicht in teurer Technologie.
Fortgeschrittene Analytics-Plattformen existieren, sind aber keine Voraussetzung. Starten Sie mit dem, was Sie haben, weisen Sie den Mehrwert nach und investieren Sie dann in bessere Tools, wenn die Anforderungen wachsen.
Mythos 3: Nur fuer grosse Unternehmen
Die Wahrheit: Kleine Unternehmen profitieren oft mehr von Analytics, da jede einzelne Person einen groesseren Einfluss hat. Zu verstehen, warum Mitarbeitende gehen, was Erfolg vorhersagt oder wohin die Zeit fliesst, ist bei 30 Mitarbeitenden wichtiger als bei 30.000.