Big Data ist überall. Auf der IAA in Frankfurt kündigte Volkswagen-Chef Martin Winterkorn die digitale Revolution in der Automobilbranche an. Er sprach von "alternativen Antrieben, automatisiertem Fahren, der vollständigen Vernetzung des Automobils, Big Data, neuen Werkstoffen und immer effizienteren Produktionsverfahren." Auf den vorangegangenen Messen IFA und CeBIT drehte sich ebenfalls alles um Vernetzung und Big Data und Munich Re, einer der weltweit führenden Rückversicherer, erstellt mittels Big-Data-Prognosen, wo in Zukunft welche Schäden durch Erdbeben, Sturmfluten oder ähnliche Katastrophen entstehen.
Auch vor der eigenen Haustür findet Big Data statt: Dass morgens um sieben mehr Busse fahren müssen als nachts um eins, ist natürlich eine Sache des klaren Menschenverstandes - ohne entsprechende Datenauswertung zu Bewegungsströmungen von Pendlern schickt trotzdem kein Verkehrsunternehmen Züge oder Busse auf die Straße.
Konkrete Big-Data-Beispiele
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.
Die Stadt Stockholm realisiert ein intelligentes Verkehrsmanagement, um Staus und Unfälle zu vermeiden. Grundlage ist die Analyse von Verkehrs- und Wetterdaten.
Einen Beitrag zur Energiewende leistet die Messung und Analyse des Stromverbrauchs mit Smart Metern, um den Bedarf genauer vorherzusagen und den Verbrauch zu reduzieren.
Doch wenn es um den direkten Zusammenhang zwischen Mensch und Datenanalyse geht, wird die Angst vor dem gläsernen Bürger allmächtig und der Fluchtreflex setzt ein.
Erste Reaktion ist Ablehnung
Auf der Fachmesse Zukunft Personal in Köln referierte Dan Martin, Manager bei Broadbean Technologies, einem Hersteller von Online-Rekrutierungssoftware, über die Anforderungen an Big Data im Personalwesen. Die erste Publikumsreaktionen auf seinen Vortrag klang fast schon wie ein Vorwurf: Es sei ja schön, dass Pepsi mittels Big Data nach Fachkräften fahnde. In Deutschland würden aber andere Regeln gelten. Dabei ging es weder in Martins Vortrag noch beim Kunden Pepsi um sensible Daten. Man habe ermittelt, welche Stellen in einem bestimmten Monat besetzt wurden und welche vakant blieben, über welche Kanäle man die zuletzt eingestellten Mitarbeiter gefunden habe - Xing, LinkedIn, active sourcing, Stellenanzeige, Initiativbewerbung - und ob es Teams oder Mitarbeiter gibt, deren Performance aktuell besonders gut oder schlecht sei.
Was Big Data im Personalwesen kann
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
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.
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.
Dafür müssen weder der Kontostand, die Krankheitsgeschichte oder sonstige intime Daten ausgespäht werden. Dass der Supermarkt nebenan seit Wochen eine Aushilfe an der Wursttheke braucht, steht auch auf dem Zettel am Gebäude. Trotzdem, allein der Begriff Datenanalyse reicht aus, um genau dieses Bild hervorzurufen. Das bestätigt auch Frank Hensgens, Managing Director für Deutschland, Österreich und der Schweiz der Jobsuchmaschine Indeed: "Viele Firmen in Deutschland wissen gar nicht, wieviel Potenzial in den Daten steckt, die Sie zur Verfügung haben und was Big Data überhaupt ist - ihre erste und vorderste Sorge ist immer der Datenschutz. Natürlich hat Datenschutz absolute Priorität. Aber Unternehmen sollten nicht unterschätzen, wie sehr sie von der Analyse ihrer eigenen Daten profitieren könnten."
Immerhin: 42 Prozent der deutschen Unternehmen mit mehr als 100 Mitarbeitern haben schon einmal darüber nachgedacht, eine Datenanalyse zu nutzen, wie eine Studie des Branchenverbandes Bitkom zusammen mit dem Karrierenetzwerk LinkedIn zeigt. Die Kernergebnisse der Studie:
- Nur neun Prozent nutzen die Datenanalyse im Personalwesen, also beispielsweise bei der Suche nach Fachkräften.
- Vorreiter beim Einsatz von Big Data im Personalwesen sind die Branchen Chemie und Pharma, Verkehr und Logistik sowie Finanzdienstleistung.
- Je größer das Unternehmen, desto größer ist die Bereitschaft, über Big Data zumindest nachzudenken.
- 25 Prozent haben sich bisher noch gar nicht mit dem Thema beschäftigt.
Die Vorteile von Big Data im HR
Wer Big Data nutzt, greift laut der Studie bislang hauptsächlich auf Stammdaten, also Alter, Geschlecht, Herkunft, die krankheitsbedingten Fehltage und die Gehälter zu. Es ist sicherlich gut zu wissen, ob die älteren Mitarbeiter exorbitant mehr verdienen als die jüngeren und welche Gruppe besonders häufig krank ist. Doch weiter trauen sich die wenigsten.
"14 Prozent der HR-Kräfte weltweit setzt auf Datenanalyse, der Rest trifft Entscheidungen blind. 50 Prozent nutzen nie Daten", sagt Martin von Broadbean Technologies. "Dabei senkt Big Data nicht nur Einstellungskosten und reduziert die Zeit, die es bis zur Einstellung braucht, es erhöht auch die Produktivität." Wer in den letzten Jahren nur noch Menschen eingestellt hat, die über ein Karrierenetzwerk wie Xing rekrutiert wurden, kann sich Aufwand und Kosten für die Stellenanzeige in der überregionalen Tageszeitung sparen und wer bislang nie Erfolg mit den beauftragten Headhuntern hatte, dafür massenweise Bewerber auf Karrieremessen findet, sollte seinen Fokus vielleicht daraufhin ausrichten.
Dank Big Data lässt sich sogar voraussagen, welche Mitarbeiter kündigen könnten. Wer analysiert, welche Personengruppen zuletzt gekündigt haben, kann quasi ein Täterprofil erstellen und davon ausgehend gefährdete Mitarbeiter identifizieren. Gehen überproportional viele Mitglieder eines bestimmten Teams? Kann es also am Arbeitsumfeld oder dem Teamleiter liegen? Oder gehen die aufstrebenden High Potentials? Dann sollte überprüft werden, wie es mit den Aufstiegsmöglichkeiten für diese Leute aussieht.
Big Data findet Querulanten
Laut einer Studie von Cornerstone OnDemand, einem Anbieter von Talent Management Software, lassen sich mit Big Data auch Querulanten im Team identifizieren. Für die Studie wurden anonymisierte Datensatze von 63.000 Mitarbeitern aus den USA analysiert. Alle Analysen wurden ausschließlich auf Grund von betrieblichen Daten im HR System und des Finanzsystem der Unternehmen erstellt. Es gab keine Checks auf Social Media Profilen und privaten Accounts von Mitarbeitern.
Das Ergebnis:
- 33 Prozent der Mitarbeiter, die bei einem Assessment als regelkonform eingestuft wurden, fallen in die Kategorie "Toxic Employee", fallen also durch akutes Fehlverhalten am Arbeitsplatz auf
- Bewerber, die von ihren technischen Fähigkeiten für einen Job besonders überzeugt sind, haben eine zu 43 Prozent höhere Wahrscheinlichkeit, aufzufallen.
- fehlende Teilnahmebereitschaft und Zuverlässigkeit sowie mangelnde Kundenorientierung gehören ebenfalls zu den häufigsten Vorhersagewerten für „toxisches“ Verhalten
- Fehlverhalten am Arbeitsplatz ist „ansteckend“ und überträgt sich besonders schnell bei größere Teams, da diese in der Regel schwerer zu managen und kontrollieren sind
Diese Analyse funktioniert selbstverständlich nur bei wirklich großen Datenmengen und bei identischen Jobprofilen - etwa in Call Center Teams. Sie funktioniert nicht, wenn es darum geht herauszufinden, ob der neue Geschäftsführer perfekt passt oder nicht. Sie unterstützt die HR-Manager lediglich mit wissenschaftlichen Trends und Erkenntnissen, die das Bauchgefühl ersetzten, beziehungsweise ergänzen.
Lebenslauf speichern ist ein Tabu
Doch HR-Themen liegen beim Einsatz von Big Data in Unternehmen noch auf den hinteren Rängen - schließlich hat man hier die besagte Angst, Menschen zu durchleuchten. Das ist Quatsch, findet Sascha Grosskopf von Cornerstone OnDemand. Er sagt: "Man kann nur mit dem arbeiten, was man hat." Wenn HR nicht gespeichert hat, welche Hobbies oder Essensvorlieben jemand hat, können sie auch nicht ausgewertet werden.
Doch in den meisten Unternehmen ist es schon ein No-Go, den Lebenslauf von einem abgelehnten Bewerber zu speichern. Dabei ließen sich Stellen oftmals leicht besetzen, wenn der Personaler bei Vakanzen zunächst überprüfen könnte, ob unter abgelehnten Kandidaten nicht der oder die Richtige dabei ist. Doch auf einmal werden diese Daten - Name, Geburtstag, Abschluss, ehemalige Arbeitgeber und Fachkenntnisse - zu hochsensiblen Daten, die eigentlich für Jeden über Internet-Suchmaschinen zugänglich sind.
Big Data ist eine Verbesserung, kein Ersatz
Philipp Mühlenkort, Marketing Manager beim Karrierenetzwerk LinkedIn hat ein schönes Beispiel für dieses Dilemma: Ein Eisdielenbesitzer sieht die Wettervorhersage - die letztlich nichts anderes ist, als eine Datenanalyse. "Weil es in den nächsten fünf Tagen jeweils über 30 Grad werden soll, stellt er Tische und Stühle vor seinen Laden und produziert die dreifache Menge an Eis."
In der derzeitigen Arbeitsrealität dürfen allerdings nur die Verbraucher die Wettervorhersage ansehen, der Eisdielenbesitze muss morgens aus dem Fenster schauen und raten, wie heiß es mittags beziehungsweise nachmittags wird. "Datenschutzrechtliche Bestimmungen sowie Anforderungen an die IT-Sicherheit bremsen die (intensivere) Nutzung von Big Data", heißt es dazu in der Bitkom-Studie.
Gleiches gilt übrigens auch für Cloud-Technologien. Während privat viele Menschen ihre Daten in der Wolke haben, steht sie bei Unternehmen unter dem Generalverdacht der Datenunsicherheit. Das belegt auch der "IT Innovation Readiness Index" von Pierre Audoin Consultants (PAC). "Cloud Computing ist in der mittelständischen deutschen Fertigungsindustrie noch immer mit großer Skepsis behaftet - und das, obwohl die Technologie zu den wichtigsten Basistechnologien für Industrie 4.0 zählt.
Auf welche Bereiche wirkt sich die Digitalisierung im Arbeitsalltag aus?
47 Prozent der Umfrageteilnehmer gaben an, dass sich die Digitalisierung positiv auf das eigenständige Arbeiten auswirkt. 37 Prozent spüren keine Auswirkung, zehn Prozent beklagen negative Einflüsse.
Quelle: Edenred-Ipsos-Barometer 2015, "Wohlbefinden & Motivation der Arbeitnehmer"
45 Prozent sagen, dass die Digitalisierung die Zusammenarbeit verbessert, 13 Prozent sehen eine Verschlechterung.
43 Prozent spüren einen positiven Einfluss der Digitalisierung auf ihre Lebensqualität im Job, 36 Prozent merken gar keine Veränderung und 15 Prozent spüren negative Einflüsse auf die Teamarbeit.
Die Zusammenarbeit mit Kunden verbessert sich laut 42 Prozent der Befragten. Neun Prozent sehen hier eine Verschlechterung.
Eine Verbesserung durch die Digitalisierung erleben 41 Prozent, elf Prozent beklagen negative Einflüsse.
43 Prozent sagen, dass die Digitalisierung an den Kompetenzen nichts verändert hat. 40 Prozent sehen einen positiven Einfluss und acht Prozent einen negativen.
40 Prozent fühlen sich durch die Digitalisierung bei der Arbeit motivierter, bei elf Prozent sehe es durch die Digitalisierung schlechter aus mit ihrer Motivation. Für 43 Prozent hat sich durch die Digitalisierung nichts an ihrer Motivation verändert.
Dank der Digitalisierung können 34 Prozent der Befragten berufliches und privates leichter vereinen. Bei 16 Prozent ist es dagegen schwieriger geworden, beides unter einen Hut zu bekommen. 42 Prozent spüren keine Veränderung.
Bessere Chefs dank Digitalisierung? Keine Veränderung bemerkten 42 Prozent. Einen positiven Einfluss glauben 28 Prozent bei ihren Vorgesetzten bemerkt zu haben, eine Verschlechterung beklagten 28 Prozent.
Denn ohne Cloud Computing können Fertigungsunternehmen die wachsenden Datenmengen in vernetzten Produktionsumgebungen nicht verarbeiten. Dadurch bilden Cloud-Lösungen den Grundstein für weitere IT-Megatrends - allen voran Big Data und Mobility", sagt Horst Reichardt, CEO der Freudenberg IT, die die Daten erhoben haben.
Big Data kann HR nicht ersetzen
Aber zurück zu Big Data: Laut der Bitkom-Studie würden mehr als ein Drittel der exemplarischen Eisdielenbesitzer gerne die Wettervorhersage anschauen, um zu wissen, wann sie wie viel Eis produzieren müssen. Allerdings trauen sie sich nicht. Die Kunden könnten rebellieren. Oder der Deutsche Wetterdienst. Manche Eisdielenbesitzer fürchten auch, sich selbst überflüssig zu machen. Das Eis rührt schließlich die Maschine - aber ihre Fähigkeit zur Wetterprognose hat sie bislang immer unersetzlich gemacht.
So geht es wohl auch vielen Recruitern. Sie haben Angst, dass sie künftig von einem Analyse-Tool ersetzt zu werden. Zu Unrecht, wie Grosskopf sagt. "Big Data wird nie der Hot Buzzer werden, der HR überflüssig macht. Das wird nie passieren."
Do's & Don'ts im Recruiting
Don't: Im Alleingang rekrutieren.
Do: Holen Sie sich Feedback von Kollegen zum Anforderungsprofil der offenen Stelle oder greifen Sie auf die professionelle Unterstützung eines spezialisierten Personalvermittlers zurück.
Don't: Zu viel erwarten
Do: Unterscheiden Sie zwischen Fähigkeiten, die für die Stelle unabdingbar sind und solchen, die entwickelt werden können (Muss- und Kann-Kriterien).
Don't: Auf Standard-Stellenanzeigen zurückgreifen.
Do: Erstellen Sie passgenaue Stellenanzeigen und fügen Sie interessante Details ein, wie Teamgröße, Berichtslinie, Unternehmenswerte, Weiterbildungsangebote und einen Link zu Ihrer Karriereseite.
Don't: Über Quellen suchen, die andere auch nutzen.
Do: Betreiben Sie Active Sourcing im passiven Bewerbermarkt. Viele festangestellte Kandidaten sind offen für interessante Stellenangebote. Führen Sie Mitarbeiterprogramme ein und prämieren Sie erfolgreiche Empfehlungen.
Don't: Die Lösung im Internet erwarten.
Do: Online-Tools können sehr wertvoll sein, die persönliche Interaktion ist jedoch der wichtigste Aspekt im Recruiting-Prozess. Bauen Sie sich eine Bewerber-Pipeline auf.
Don't: Zu lange warten.
Do: Sprechen Sie ein Angebot aus, sobald Sie einen Favoriten identifiziert haben. Sie riskieren sonst, Ihren Wunschkandidaten an die Konkurrenz zu verlieren.
Don't: Ein niedriges Gehalt anbieten.
Do: Ein marktübliches Gehaltspaket anbieten. Dafür kann man sich bei Gehaltsübersichten orientieren.
Denn auch für den Einsatz von Big Data im Recruiting braucht es immer noch jemanden, der sich überlegt hat, was die Datenanalyse überhaupt ausspucken soll: "Big Data bringt Ihnen gar nichts, wenn Sie nicht wissen, welche Fragen Sie stellen wollen", sagt Martin von Broadbean Technologies. Und auch die Entscheidung, welcher der potentiellen Kandidaten eingestellt wird, trifft letztlich ein Mensch.
Laut des aktuellen HR-Barometers der Personalvermittlung Michael Page ist der Job eines Personalers in Deutschland ohnehin mehr als nur Recruiting: "HR-Leiter müssen heute nicht nur Mitarbeiter finden, einstellen und verwalten. Ihr Beitrag liegt immer mehr im strategischen Aufbau der Mitarbeiterbeziehung und der Entwicklung der richtigen Qualifikationen", sagt Goran Barić, Geschäftsführer der PageGroup Deutschland.
84 Prozent der befragten deutschen Personalentscheider aus dem Senior Management berichten außerdem direkt dem CEO, CFO oder der Geschäftsführung. Weltweit liegt dieser Wert nur bei 63 Prozent. Die Zeiten, in denen die Personalarbeit als weiches Thema oder als reine Verwaltungsaufgabe abgetan wurde, seien vorbei, die Angst vor Big Data als Konkurrent ist demnach unbegründet.
Damit man sich auf die Auswertung verlassen kann, müssen allerdings die Basisdaten stimmen. "Oft gibt es in einem Unternehmen zig verschiedene Meinungen darüber, wann jemand angestellt wird", gibt Martin ein Beispiel. Ist es, wenn dem Personaler die Bewerbung gefällt? Wenn der Chef sie abgesegnet hat? Wenn der Vertrag unterschrieben wurde oder erst am ersten Arbeitstag des neuen Mitarbeiters? "Im Prinzip ist das völlig egal, aber wenn Sie mit Big Data arbeiten, müssen Sie einen Zeitpunkt bestimmen und dabei bleiben, sonst haben sie ständig verschiedene Ergebnisse und können sich nicht darauf verlassen", so der Experte.
Außerdem sollten die Daten letztlich visualisiert werden. "Sonst hat man all die schönen Daten in einer Excel-Tabelle, die keinen interessiert und die man sofort wieder vergessen hat."