HR Data im Fokus: Analysieren und nutzen Sie Personaldaten effektiv

Dieser Artikel bietet Ihnen einen praxisnahen Leitfaden, wie Sie eine datengestützte Kultur in Ihrer HR-Abteilung etablieren, die rechtlichen und ethischen Rahmenbedingungen meistern und mit den richtigen Tools fundierte Entscheidungen treffen, die Ihr Unternehmen wirklich voranbringen.

Was sind HR Data und warum sind sie heute unverzichtbar?

HR Data umfassen alle personalrelevanten Informationen, die in einer Organisation anfallen, darunter Bewerberdaten, Leistungsbeurteilungen und Mitarbeiterbefragungen. Die Daten bilden das Fundament für datengestützte Personalentscheidungen.

Die Bedeutung von HR Data ist in den letzten Jahren exponentiell gestiegen. Laut einer Studie des Instituts der deutschen Wirtschaft (IW) speichern 84 % der deutschen Unternehmen ihre Daten bisher dennoch eher unsystematisch.

Das Potenzial von HR Data zeigt sich besonders in drei Bereichen:

Talentgewinnung und –bindung: In einem Markt, in dem fast drei Viertel der Fachkräfte monatlich über einen Jobwechsel nachdenken, bieten HR Daten Vorteile durch zielgerichtete Ansprachen und effiziente Auswahlverfahren.

Mitarbeiterentwicklung: Mit 79 % der deutschen Unternehmen, die über Kompetenzlücken in ihrer Belegschaft klagen, werden datenbasierte Entwicklungsstrategien zum Wettbewerbsvorteil.

Organisationsentwicklung: HR Data ermöglichen es, Veränderungen vorherzusagen und proaktiv zu wirken, anstatt nur auf Probleme zu reagieren.

Welche HR-Daten wirklich relevant sind

Erfolgreiche HR-Abteilungen konzentrieren sich auf die wichtigsten Kennzahlen. Das sind solche, die direkt zu Geschäftsergebnissen beitragen. Hier sind die wichtigsten Datenkategorien:

Quelle: Engagement- und Zufriedenheitsdaten

HR-Daten: Ethische Aspekte und Datenschutz

Eine verantwortungsvolle Datennutzung beginnt mit Grundprinzipien:

Zweckbindung und Transparenz

Mitarbeitende müssen wissen, welche Daten zu welchem Zweck erhoben und genutzt werden. Eine klare Datenschutzerklärung und regelmäßige Kommunikation schaffen Vertrauen.

Datenminimierung

Erheben Sie nur die Daten, die Sie tatsächlich benötigen. Anonymisierung und Aggregation sollten, wann immer möglich, bevorzugt werden.

Betriebsratsbeteiligung

Nach § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG unterliegen Analyse-Tools der Mitbestimmung. Frühe Einbindung und transparente Kommunikation machen den Betriebsrat zu einem wertvollen Partner statt zu einem Hindernis.

Einhaltung des rechtlichen Rahmens der DSGVO

Diese Grundsätze sind nicht nur ethische Leitlinien, sondern im Kern auch die Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Zwei weitere zentrale Anforderungen sind:

• Rechtsgrundlage (Art. 6 DSGVO): Jede Verarbeitung von Personaldaten muss auf einer klaren rechtlichen Grundlage stehen, wie z. B. der Notwendigkeit zur Erfüllung des Arbeitsvertrages.
• Speicherbegrenzung (Art. 5 DSGVO): Sie müssen klare Löschfristen für alle Personaldaten definieren und technisch umsetzen, um eine unbegrenzte Vorratsspeicherung zu vermeiden.

Die Analyse von HR Data – So gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse

Die Transformation von rohen Daten in strategische Erkenntnisse folgt einem strukturierten Ansatz. Moderne HR-Analyse ist dabei mehr als nur das Erstellen von Personalstatistiken. Ihr Ziel ist es, tiefgreifende Zusammenhänge aufzudecken, um personalbezogene Entscheidungen direkt mit dem Unternehmenserfolg zu verknüpfen und zukünftige Herausforderungen proaktiv zu managen.

Um dieses Ziel zu erreichen, durchläuft die Analyse vier aufeinander aufbauende Stufen, die von der reinen Beschreibung bis zur konkreten Handlungsempfehlung reichen:

1. Descriptive Analytics beantwortet die Frage „Was ist passiert?“ durch Dashboards und Berichte.
2. Diagnostic Analytics erklärt „Warum ist es passiert?“ durch Korrelationsanalysen und Segmentierung. Sie entdecken beispielsweise, dass die hohe Fluktuation nur bestimmte Abteilungen betrifft.
3. Predictive Analytics prognostiziert „Was wird passieren?“ mittels statistischer Modelle und Machine Learning. Sie können vorhersagen, welche Mitarbeitenden wahrscheinlich kündigen werden.
4. Prescriptive Analytics empfiehlt „Was sollten wir tun?“ durch Optimierungsalgorithmen und Handlungsempfehlungen.

Die Rolle des HR Data Analysts als Brückenbauer zwischen Daten und Entscheidung

Um diesen vierstufigen Prozess erfolgreich zu meistern, etabliert sich zunehmend die Rolle des HR Data Analysts. Diese Funktion ist eine Art „Übersetzer“ im Unternehmen: Sie wandelt komplexe statistische Analysen in klare, verständliche und handlungsrelevante Empfehlungen für das Management um.

Zu den Kernaufgaben des HR Data Analysts gehört die Sammlung und Aufbereitung der Daten, die Durchführung der diagnostischen und prädiktiven Analysen sowie die Visualisierung der Ergebnisse.

Die wichtigste Fähigkeit ist jedoch, die Ergebnisse so zu kommunizieren, dass die Geschäftsführung auf dieser Basis fundierte strategische Entscheidungen treffen kann, sei es zur Anpassung von Vergütungsmodellen, zur Optimierung des Recruitings oder zur gezielten Förderung von Talenten.

Vom Alltag zur Strategie: Der ganzheitliche Nutzen von HR Data

Effizienz im Arbeitsalltag – Der operative Nutzen von HR Data

HR Data optimieren täglich wiederkehrende Prozesse und schaffen Freiräume für strategische Aufgaben. Die operativen Vorteile sind messbar und sofort spürbar:

• Automatisierte Berichterstattung: Dashboards reduzieren den Zeitaufwand für Routine-Reports. Statt wöchentlicher manueller Auswertungen erhalten Führungskräfte automatisierte Updates.
• Prozessoptimierung: Datenanalyse deckt Engpässe auf. Wenn beispielsweise die Analyse zeigt, dass Verzögerungen im Recruiting-Prozess auf die Terminkoordination für Vorstellungsgespräche zurückzuführen sind, können gezielte Maßnahmen ergriffen werden.
• Frühwarnsysteme: Algorithmen können Risiken wie hohe Fluktuation oder sinkende Zufriedenheit frühzeitig identifizieren, bevor sie zu kostspieligen Problemen werden.
• Ressourcenplanung: Präzise Prognosen für Personalbedarf, Urlaubsplanung und Weiterbildungskapazitäten ermöglichen eine effizientere Ressourcenallokation.

Der Mehrwert von HR Data für die Unternehmensstrategie

Mit mehr als 600.000 unbesetzten Stellen in Deutschland und einer steigenden Wechselbereitschaft der Mitarbeitenden stehen HR-Abteilungen unter enormem Druck, ihre Strategien zu überdenken.

HR Data hilft, Personalentscheidungen direkt mit den Geschäftsergebnissen zu verknüpfen.

• Talent-Pipeline-Management: Durch die Analyse von Kompetenzprofilen und Entwicklung sverläufen können HR-Abteilungen proaktiv Nachfolgeplanungen erstellen und Skill-Gaps schließen, bevor sie geschäftskritisch werden.
• ROI-Nachweis für HR-Investitionen: Datenbasierte Analysen können den direkten Zusammenhang zwischen HR-Maßnahmen und Geschäftsergebnissen aufzeigen. Beispielsweise lässt sich der Return on Investment von Weiterbildungsprogrammen durch Korrelation mit Leistungssteigerungen und Retention-Raten berechnen.
• Diversitäts- und Inklusionsstrategien: Datenanalyse hilft dabei, unbewusste Verzerrungen in Einstellungs- und Beförderungsprozessen zu identifizieren und zu korrigieren.
• Kulturwandel messbar machen: Engagement-Scores, Kommunikationsmuster und Feedback-Zyklen können als Indikatoren für kulturelle Veränderungen dienen.

Datenkompetenz durch Technologie: Der Beitrag moderner HR-Software

Die passende technische Infrastruktur ist ausschlaggebend für den Erfolg von HR Data Initiativen. Moderne HR-Software-Lösungen integrieren verschiedene Datenquellen und bieten benutzerfreundliche Analysewerkzeuge.

Integrierte Plattformen

Die Stammdaten eines neuen Mitarbeitenden werden im HR-System angelegt, müssen aber für die Lohnabrechnung manuell in ein anderes System übertragen werden. Für das Quartals-Reporting ziehen Sie sich mühsam Excel-Listen aus drei verschiedenen Quellen, die nie zu 100 % übereinstimmen: Integrierte All-in-One-Lösungen wie die Zalaris PeopleHub beenden dieses Chaos.

Als zentrale „Single Source of Truth“ stellen sie sicher, dass eine Stammdatenänderung, wie eine neue Adresse oder Kontoverbindung, automatisch und in Echtzeit in allen relevanten Modulen synchronisiert wird. Sie sparen Zeit, die sonst für manuellen Datenabgleich verloren geht, und verbessern Ihre Datenqualität dramatisch.

Self-Service-Analytics

Moderne Tools wie die Reporting & Analytics-Lösung in Zalaris PeopleHub demokratisieren den Zugang zur Datenanalyse. Anstatt auf die IT angewiesen zu sein, können HR-Verantwortliche und Führungskräfte mit intuitiven Drag-and-Drop-Interfaces und vorkonfigurierten Dashboards ihre eigenen Analysen in Echtzeit durchführen.

Der direkte Zugriff spart viel Zeit und befähigt Ihr HR-Team, sofort fundierte Antworten zu geben und proaktiv als strategischer Berater für die Fachbereiche zu agieren, anstatt als reiner Datenlieferant.

Künstliche Intelligenz und Daten

KI-gestützte Systeme können Muster erkennen, die für menschliche Analysten nicht offensichtlich sind. In den Lösungen von Zalaris sind bereits intelligente Algorithmen integriert, die Ihre Prozesse optimieren.

Ein hervorragendes Beispiel dafür ist der KI-Assistent SAP Joule im Performance Management: Eine Führungskraft möchte ein faires und aussagekräftiges Feedback für ein Teammitglied verfassen. Anstatt bei null anzufangen, kann Joule basierend auf den im System hinterlegten Zielen, Erfolgen und Kompetenzen personalisierte Formulierungsvorschläge generieren.

Das erhöht die Qualität und Fairness der Beurteilungen im gesamten Unternehmen, stärkt die Führungskompetenz und fördert eine konstruktive Feedbackkultur.

Konkrete Anwendungsbeispiele der Datenanalyse für HR-Analysten

Die Theorie gewinnt erst durch praktische Anwendung an Wert. Hier sind zwei fiktive Anwendungsbeispiele zur Datenanalyse für HR-Analysten und andere HR-Verantwortliche:

Anwendungsbeispiel 1: Retention-Analyse bei einem Technologieunternehmen

Ein Software-Unternehmen mit 500 Mitarbeitenden kämpfte mit einer Fluktuation von 15 % bei Entwicklungskräften. Durch die Analyse von Leistungsdaten, Gehaltsentwicklung und Karrierepfaden identifizierte das HR-Team, dass 80 % der Kündigungen innerhalb der ersten 18 Monate auftraten.

• Die Korrelationsanalyse zeigt: Mitarbeitende ohne Beförderung oder Gehaltserhöhung nach 12 Monaten hatten eine 60 % höhere Kündigungswahrscheinlichkeit.
• Die Lösung: Ein strukturiertes 12-Monats-Review-Program mit garantierten Entwicklungsgesprächen. Resultat: Fluktuation sank auf 8 % innerhalb von 18 Monaten.

Anwendungsbeispiel 2: Predictive Analytics für Fehlzeiten

Ein Energieunternehmen nutzt Predictive Analytics, um Fehlzeiten zu reduzieren. Statt sich auf Vermutungen zu verlassen, analysierte das Team 21 verschiedene Faktoren von Arbeitsbelastung bis zum Urlaubsverhalten.

• Die überraschende Erkenntnis: Mitarbeitende mit längeren, zusammenhängenden Urlaubsphasen waren signifikant seltener krank.
• Die Maßnahme: Anpassung der Urlaubsrichtlinien mit aktiver Ermutigung zu längeren Erholungsphasen. Resultat: 15 % Reduktion der Fehlzeiten innerhalb eines Jahres.

Fazit – So analysieren und nutzen Sie HR Data nachhaltig und gewinnbringend

HR Data ermöglicht es, Risiken wie hohe Fluktuation frühzeitig zu erkennen, die Effizienz von Prozessen zu steigern und HR-Investitionen gezielt zu steuern. Der Erfolg hängt davon ab, die Hürden der Daten-Silos, der mangelnden Analyse-Tools und der unsicheren Compliance zu überwinden.

Genau hier setzt Zalaris mit einem integrierten Ansatz an. Unsere Plattform Zalaris PeopleHub bricht Daten-Silos auf und schafft das Fundament für verlässliche Analysen. Das Payroll Payroll Control Center (PCC) sorgt für höchste Genauigkeit und Compliance in einem der datenintensivsten HR-Prozesse.

Auch unsere Expertise als zertifizierter SAP Gold-Partner garantiert Ihnen, dass Sie eine zukunftsfähige und analyse-starke technologische Basis erhalten.

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