Big Data in Unternehmen: Wenn die Firma vor Ihnen weiß, wann Sie kündigen wollen

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Big Data in Unternehmen: Wenn die Firma vor Ihnen weiß, wann Sie kündigen wollen

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Mit Big Data lässt sich die Mitarbeiterfluktuationsrate reduzieren.

von Kerstin Dämon

Big Data soll die Welt vorhersagbarer machen. Auch die Arbeitswelt. Welche Mitarbeiter wollen wann kündigen, ist bei Auswertungen beispielsweise eine Frage. Was Big Data Unternehmen bringt.

Unternehmen werfen einen Blick in die Daten-Glaskugel: Die französische Bahn nutzt Big Data für Einblicke in Passagierbewegungen, um so die Zufriedenheit ihrer Kunden zu verbessern. IBM plant, die Informationen rund um das Wohlbefinden auf Millionen von Apple-Geräten auszuwerten und diese dann Unternehmen aus dem Gesundheitsbereich wie Johnson & Johnson und Medtronic anzubieten.

Möglich macht das alles Big Data, also die Analyse des Datenberges, den wir jeden Tag - gewollt oder ungewollt - produzieren: Wenn wir mit unserer EC-Karte an der Tankstelle bezahlen, mit dem Handy unterwegs unsere E-Mails abrufen oder mit der Straßenbahn fahren. Überall hinterlassen wir Informationen. Laut IBM produzieren wir täglich 2,5 Quintillionen Bytes an Daten. Aber nur ein Prozent der Daten wird auch analysiert, wie das amerikanische Marktforschungsinstitut International Data Corporation (IDC) herausgefunden hat. Dabei sind die Daten bares Geld wert.

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Vorweg: Es geht bei Big Data nicht zwangsläufig um intime Daten, wie die eigene Krankenakte, das Gehalt von Herrn Müller nebenan oder den Inhalt der privaten E-Mails des Kollegen. Es geht in der Regel um Abläufe und Profile. So will die französische Bahn nicht herausfinden, wer die Passagiere im einzelnen sind und was ihr Lieblingsbrotaufstrich ist oder wie viel sie verdienen.

Es geht darum, zu ermitteln, wann die meisten Passagiere von A nach B fahren, um entsprechend mehr Züge anzubieten oder darum, zu analysieren, ob zehn Bäckereien im Bahnhofsgebäude nicht zu viel sind, weil die Passagiere sich morgens überwiegend Kaffee kaufen, aber kein Brot. Dafür müssen vorhandene Informationen ausgewertet werden: wie viele Zugtickets werden um sechs Uhr früh verkauft und wie viele um sieben oder um acht? Wie sieht der Umsatz der Bäckereifilialen im Bahnhof aus und was verkauft sich morgens am besten? Anhand dieser Informationen soll das bestehende Angebot optimiert werden.

Konkrete Big-Data-Beispiele

  • Gesundheit

    Im Gesundheitswesen werden wertvolle Informationen über Nebenwirkungen von Medikamenten und die Wirksamkeit neuer Behandlungsmethoden gewonnen, indem Erfahrungsberichte von Patienten und Ärzten im Internet anonym ausgewertet werden.

  • Verkehrsmanagement

    Die Stadt Stockholm realisiert ein intelligentes Verkehrsmanagement, um Staus und Unfälle zu vermeiden. Grundlage ist die Analyse von Verkehrs- und Wetterdaten.

  • Energiewende

    Einen Beitrag zur Energiewende leistet die Messung und Analyse des Stromverbrauchs mit Smart Metern, um den Bedarf genauer vorherzusagen und den Verbrauch zu reduzieren. 

Ganz ähnliche "Bewegungsströme" lassen sich auch innerhalb eines Unternehmens nachweisen. Allerdings geht es hier darum, zu erfahren, wann Mitarbeiter kündigen. Denn häufig steckt dahinter ein Muster, wie Sven Semet, Senior Account Executive bei IBM, sagt. "Mittlerweile kann man sogar vorhersagen, wer gefährdet ist, ein Unternehmen zu verlassen, in dem man sich die Kandidaten anschaut, die in letzter Zeit gegangen sind. Zum Beispiel: wie alt waren sie, welches Geschlecht hatten sie, wie lange waren sie im Betrieb, welche Ausbildung und welche Fähigkeiten hatten sie. Dann kann man sagen: Müller, Meyer und Schmidt passen ins vergleichbare Raster. Dann kann man die Mitarbeiter ansprechen und herausfinden, was man tun kann, damit sie bleiben."

Mitarbeiter besser halten

Der Erfolg ist messbar: Das Technologie- und Dienstleistungsunternehmen Xerox beispielsweise hat durch den Einsatz von Big Data die Fluktuationsrate in seinen Callcentern um etwa 50 Prozent reduziert. Die Auswertung der Daten hatte ergeben, dass es kreative Menschen sechs Monate im Callcenter aushielten, neugierige Menschen gingen quasi sofort wieder. Wer so etwas weiß, achtet bei der Einstellung von Mitarbeitern auf diese Faktoren - und nicht nur auf die Noten oder die Berufserfahrung.

Was Big Data im Personalwesen kann

  • Talent-Ströme erkennen

    Ein Großhandelsunternehmen nutzt für eine interne HR-Analytse Daten und Modelle über Stärken und Schwächen im Management und warum die Leistung der Mitarbeiter in den unterschiedlichen Niederlassungen unterschiedlich ist. Zusammen mit einem Überblick über die Kontrollreichweite der einzelnen Managementeinheiten und den unterschiedlichen Vergütungsvarianten aller Abteilungen und Teams im Unternehmen lässt sich darstellen, wo im Unternehmen sich Talente bewegen. Ob sie das Unternehmen verlassen oder wo die Mobilität der Talente in höhere Positionen gut oder weniger gut ausgeprägt ist. Das gibt der Unternehmensführung Erkenntnisse darüber, wann sie Organisationsprozesse konsolidieren oder erweitern und wann sie neue Führungskräfte fördern oder dort Strukturen reorganisieren sollen.

    Quelle: Cornerstone OnDemand

  • Mitarbeiterfluktuation verringern

    Xerox konnte die eigene Mitarbeiterfluktuationsrate in allen seinen Callcentern um etwa 50 Prozent reduzieren, nachdem es Big Data im Rahmen der Überprüfung der Bewerbungen einsetzte. Das Unternehmen hatte bisher Personen basierend auf deren Praxiserfahrungen eingestellt. Doch die Daten zeigten, dass die Persönlichkeit eine größere Rolle spielt als die Praxiserfahrung. Während kreative Menschen meist für mindestens sechs Monate im Unternehmen bleiben, so dass das Unternehmen wenigstens die Investitionen in deren Ausbildung erwirtschaften kann, verlassen wissbegierige Menschen das Unternehmen.

  • Recruiting steuern

    In einem anderen Unternehmen war das Team der HR Analytiker aus ihrer ursprünglichen Aufgabe, der Personalplanung, herausgewachsen. Nach mehr als drei Jahren Analysen hatte das Team Rekrutierungs-Modelle entwickelt, die in der Lage waren, Arbeitsmarktdaten, Gehaltsdaten und Informationen über Fähigkeiten externer Personen miteinander zu korrelieren, um auf diese Weise lokale Rekrutierungsstrategien in der ganzen Welt zu entwickeln.

Eine Studie zum Thema Big Data im HR-Bereich von Cornerstone OnDemand, einem Anbieter von cloudbasierter TalentManagement Software, listet weitere Erfolgsbeispiele auf: In einer Bank mit großen und kleinen Niederlassungen fand man heraus, dass das Mitarbeiterengagement in den kleineren Niederlassungen sehr niedrig war. Außerdem wurde in diesen Filialen relativ häufig etwas gestohlen. Die Personalabteilung analysierte die vorhandenen Daten und fand heraus, dass es eine Relation zwischen geringer Aufmerksamkeit der Unternehmensführung, schlechten Arbeitsbedingungen und den Diebstählen gab. Wo die Führungskräfte häufig vor Ort waren, sich für die Mitarbeiter interessierten und Feedback für deren Arbeit gaben, gab es weniger Diebstähle und die Angestellten waren insgesamt zufriedener.

Aufgrund dieser Erkenntnis werden nun auch die kleinen Filialen regelmäßig besucht und es finden Mitarbeitergespräche statt, um die Zufriedenheit der Mitarbeiter und die Arbeitsbedingungen zu überprüfen. Das Ergebnis: Allein die Einsparungen durch die Beseitigung der Diebstähle ging in die Millionen, ganz abgesehen von den Verbesserungen der Kontakte und der Zufriedenheit der Mitarbeiter.

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