Kernbotschaft von Goethes Zauberlehrling: Datenkompetenz

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Kernbotschaft von Goethes Zauberlehrling: Datenkompetenz

Datenkompetenz

Das lyrische Gesamtwerk von Goethe prägt noch heute die deutschsprachige Literatur. Von den mehreren hunderten Versen sind unter anderem diese besonders bekannt:

Walle! walle
manche Strecke,
daß, zum Zwecke,
Wasser fließe
und mit reichem, vollem Schwalle
zu dem Bade sich ergieße.

Ähnlich Goethes Zauberlehrling rufen wir die Helfer für das datengestützte Personalmanagement herbei. Der Einsatz von Datenanalyse- und Visualisierungs-Technologie bzw. People Analytics Softwarelösungen, unterstützen uns dabei, das Unternehmen und die Mitarbeiter zu verstehen und gezielt personalwirtschaftliche Entscheidungen und Prozesse zu optimieren, die Personalarbeit gezielter an den Anforderungen und Bedürfnissen im Unternehmen auszurichten und attraktivere Arbeitsplätze zu gestalten. Das heißt in diesem Fall werden nicht große Mengen von Wasser, sondern Datenmengen vom fleißigen Helfer verarbeitet. Diese Daten werden auch als „Big Data“ bezeichnet, da es im Zuge der Digitalisierung auch im Personalbereich zu einer umfassenden Erhebung, Archivierung und Verarbeitung wachsender Datenmengen kommt.

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Bedeutet das Einführen von People Analytics Software nun also, dass ein Helfer herbeigerufen wird, der Daten ‚mit Blitzeschnelle‘ und ‚mit reichem, vollem Schwalle‘ sammelt?

Ganz im Gegenteil. Diese Big Data sind in den Unternehmen oftmals schon vorhanden und werden im Rahmen von People Analytics nicht ziellos gesammelt, sondern gezielt zusammengetragen und weiterverarbeitet. Bei genauer Betrachtung ruft auch der Zauberlehrling den Besen ‚zum Zwecke‘ herbei. Ebenso gilt der Zweckbezug der Analyse als ein zentrales Element von People Analytics. Darum beginnt People Analytics stets mit einem konkreten HR- oder Business-Problem bzw. einer konkreten Fragestellung, zu der die Analyse eine Unterstützung bzw. eine Erkenntnis liefern soll [1]. Ein klassisches Business-Problem in Unternehmen ist eine hohe Anzahl an Fluktuationsfällen und die dadurch verursachten immensen Personalkosten. Gezielte Fluktuationsanalysen unterstützten hier die Fluktuationsgründe zu identifizieren, wirksame Gegenmaßnahmen abzuleiten und die Fluktuationsrate sowie die Fluktuationskosten zu reduzieren.

Es handelt sich also nicht um „Data Mining“, d.h. ein „blindes“ Fischen nach Informationen und Mustern in einer breiten Sammlung von Daten, sondern um ein gezieltes Problemlösen anhand ausgewählter, für das Erkenntnisziel geeigneter Datensätze. Dabei lassen sich die Datenquellen in vier Kategorien unterteilen:

  • Personalstamm- und Prozessdaten, sogenannte „harte“ Daten
  • Befragungsdaten, sogenannte „weiche“ Daten
  • Externe bzw. von Drittanbietern bezogene Daten
  • Betriebs- und Finanzdaten

Mehr Details zu den jeweiligen Daten erhalten Sie hier: „HR-Daten

Der Zauberlehrling erfährt eine unvorhergesehene Wendung, wenn die Situation außer Kontrolle gerät:

O du Ausgeburt der Hölle!
Soll das ganze Haus ersaufen?
Seh ich über jede Schwelle
doch schon Wasserströme laufen.

Die Personifikation des Besens, welcher selbstständig wird und infolgedessen Schaden anrichtet, ist eine gängige Annahme und Besorgnis über den Einsatz von People Analytics Software. Der Zauberlehrling wird in Hilfslosigkeit versetzt und ist der Situation nicht gewachsen. Diese Gefühle können ebenfalls durch die Einführung von Analysen von Personaldaten verursacht werden, wenn mangelndes Verständnis zu mathematischen Konzepten, der fehlerhafte Umgang mit Wahrscheinlichkeiten, die unzureichende Interpretation von Ergebnissen oder das fehlende Verständnis über die Möglichkeiten und die Grenzen künstlicher Intelligenz den betrieblichen Alltag bestimmen.

Diese Datenkompetenzlücke ist zum einen dem Mangel an entsprechenden Lehrveranstaltungen zum datengestützten Personalmanagement in der Ausbildung zum Personaler geschuldet. Somit muss der klassische Personaler auf Zusatzzertifikate auf e-learning Plattformen zurückgreifen, um die Wissenslücke zu füllen und sich die Datenkompetenz (sog. Data Literacy) selbst aneignen. Doch selbst mit vorhandenem Grundverständnis erfordert die digitale Welt eine kontinuierliche Auseinandersetzung und Weiterentwicklung von fachspezifischer Datenkompetenz.

Datenkompetenz

"Data Literacy"

Definition laut dem Stifterverband (2019) [2]: "Data Literacy

– ist eine grundlegende Kompetenz, um in der digitalen Welt in Wissenschaft, Arbeitswelt und Gesellschaft bestehen und teilhaben zu können.

– ist die Fähigkeit, planvoll mit Daten umzugehen und sie im jeweiligen Kontext bewusst einsetzen und hinterfragen zu können. Dazu gehört: Daten zu erfassen, erkunden, managen, kuratieren, analysieren, visualisieren, interpretieren, kontextualisieren, beurteilen und anzuwenden.“

Kompetenz ist demzufolge das ausschlaggebende Kriterium für das erfolgreiche und datenschutzkonforme datengestützte Personalmanagement. Ebenso weist Goethe auf die Notwendigkeit eines kompetenten Zaubermeisters hin, welcher den Einsatz der Besen bestimmt und betreut. Dies gilt auch für die technologiegestützte Umsetzung und Automatisierung von Personalprozessen sowie jegliche Analysen von Daten im Personalbereich. Somit handelt es sich bei der Implementierung und Umsetzung von People Analytics nicht um ein selbständiges Tool, sondern um eine zielgerichtete und zweckorientierte Anwendung, welche von kompetenten HR Verantwortlichen durchgeführt und durch mehrere Instanzen (z.B. HR, Betriebsrat, IT-Sicherheit) auf die korrekte Ausführung kontrolliert wird.

Interpretationen weisen außerdem darauf hin, dass Goethe mit der Ballade seine Skepsis gegenüber dem Autonomiestreben geäußert hat, welches der Zauberlehrling mit seinem Versuch die Geister alleine zu beherrschen verkörpert. Dieser Grundgedanke lässt sich insbesondere auf People Analytics anwenden. Obwohl People Analytics ein Instrument im Personalmanagement ist, ist es eine interdisziplinäre Maßnahme, die eine Mischung aus verschiedenen Kompetenzen (d.h. skills) [3] voraussetzt:

Data Science

unternehmerische Fähigkeiten / Geschäftsverstand

Arbeits- & Betriebspsychologie

Kommunikation & Storytelling

Fachliche Beratung und Organisation

Datenschutz, Datensicherheit & ethische Prinzipien

Natürlich ist die Erwartungshaltung nicht, dass ein einzelner Mitarbeiter alle diese Kompetenzen mitbringt. Demnach ist es üblich in Unternehmen ein multidisziplinäres People Analytics Team aufzubauen, welches eine breite Palette an Fähigkeiten und fachspezifischen Hintergründen abdeckt. Dies ist insbesondere dann wichtig, wenn eine In-House Lösung für People Analytics entwickelt werden soll. Alternativ kann ein externer Dienstleister herangezogen werden, dessen Software Tool an die bestehende Datenlandschaft angebunden wird. Durch die externe Lösung kann sowohl der Prozess beschleunigt werden, als auch die externe Kompetenz (Datenanbindung/Data discovery, sinnvolle Analysen/KPIs, Datenschutz &-sicherheit, ethische Grundprinzipien, Interpretation der Ergebnisse, etc.) gewonnen werden.

Der Einsatz von Datenanalyse- und Visualisierungs-Technologie bzw. People Analytics Softwarelösungen ist eine Chance für Personalverantwortliche das Bauchgefühl durch evidenzbasierte Entscheidungsfindung zu ergänzen. Im übertragenen Sinne zeigt Goethes Zauberlehrling allerdings, dass der Einsatz von solchen Hilfsmitteln nur sinnvoll ist, wenn die entsprechenden Kompetenzen vorhanden sind. Darüber hinaus ist die Software eben auch nur das, ein unterstützendes Hilfsinstrument für das datengestützte Personalmanagement. Es ist kein selbstständiges Tool, welches eine personifizierte Rolle wie der verhexte Besen einnimmt und Handlungen und Entscheidungen selbst verantwortet. Denn die Auswahl und Steuerung der Datenanalysen sowie die Entscheidungen und Interpretationen der Ergebnisse bleiben immer in der Verantwortung der Menschen. Ganz nach dem Motto:

Denn als Geister

ruft euch nur zu diesem Zwecke,

erst hervor der alte Meister.

Datenschutz im Personalwesen

Datenschutzkonformer Einsatz von Mitarbeiterbefragungen und People Analytics: Erfahren Sie hier, was sich seit 2020 geändert hat.

Whitepaper

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Privacy Shield Datenkompetenz

Quelle:

[1] Mühlbauer/Huff/Süß in Werther/Bruckner (Hrsg.) (2018), Arbeit 4.0 aktiv gestalten, 107 ff.

[2] Stifterverband (2019), Data Literacy Education, https://www.stifterverband.org/data-literacy-education

[3] Boudreau “Build the Analytics Team” in Guenole/ Ferrar/ Feinzig (2017), The Power of People – learn how successfully organizations use workforce analytics to improve business performance, 169 ff.