Ob ein Mitarbeiter motiviert arbeitet, ist dabei noch eine der banaleren Fragestellungen. Längst gibt es Software, die auch die Inhalte beruflicher Mails auf persönliche Eigenschaften hin abklopfen kann: Sind die Mails präzise oder ausufernd, freundlich oder aggressiv? Selbst über Programme zur Stimmenanalyse denken US-Unternehmen bereits nach. Sie sollen aus dem Tonfall heraushören können, ob Menschen die Wahrheit sagen – möglicherweise ein hilfreiches Instrument für Bewerbungsgespräche.
Auch zu strategischen Fragen liefern die Rechner valide Daten: Welche Teamgröße führt zur größten Zufriedenheit bei den Mitarbeitern? Welcher Einsteiger bringt nicht die erhoffte Leistung? Und welcher Chef versteckt seine besten Talente?
Darauf antworten Computerprogramme oft schneller und vor allem objektiver als Personaler. Goodgame etwa setzt bereits seit Längerem Daten-Tools im Recruiting ein. 10.000 Bewerbungsverfahren laufen bei dem Spielehersteller pro Monat. Sebastian Zabel kann am Rechner genau prüfen, welches Jobportal am meisten Bewerber liefert, welches andere zwar weniger, dafür aber auffällig häufig passende Kandidaten vermittelt. Auf den Cent genau kann der Datenanalyst auch beziffern, was die Kandidatensuche für eine Stelle bislang gekostet hat – und ab wann es finanziell sinnvoller ist, einen Headhunter einzuschalten.
Auch andere Häuser melden bereits positive Effekte. Das Finanzhaus Credit Suisse wollte die starke Fluktuation in einigen seiner Abteilungen eindämmen und Stellen verstärkt intern besetzen.
Effektivität der Arbeit überwachen
Dabei nutzte die Bank Erkenntnisse aus Big Data: Richtig gelesen verraten die Personaldaten auch in anonymisierter Form, welche Umstände besonders häufig dazu führen, dass begehrte Mitarbeiter kündigen. Gelingt es, diese Rate auch nur um einen Prozentpunkt zu senken, könne die Bank jährlich bis zu 100 Millionen Dollar sparen, erklärte kürzlich William Wolf, globaler Leiter der Talentsuche von Credit Suisse, im „Wall Street Journal“.
Auch die Wirksamkeit der eigenen Arbeit könnten Personalabteilungen mit den digitalen Instrumenten belegen, weiß Torsten Biemann, Professor für Personalmanagement an der Universität Mannheim. Er betreut ein großes Unternehmen aus der Region, das seit Jahren morgendliche Besprechungen abhält.
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.
Einmal pro Woche versammelt sich die gesamte Produktionsmannschaft samt Führungskräften, um über Projekte zu sprechen. Die Personaler hofften auf positive Effekte, konnten sie aber nie nachweisen. Erst seitdem die digitale Datenanalyse läuft, können sie beweisen, dass die Produktivität der Mitarbeiter nach den morgendlichen Treffen messbar steigt.
Solche Beispiele aus Deutschland sind noch selten, denn hierzulande gehen die Unternehmen die Frage eher zögerlich an. Das liegt zum einen an den vergleichsweise strengen deutschen Datenschutzrichtlinien, aber auch an mangelndem technischem Know-how – und der verfügbaren Datenmenge.
Laut einer aktuellen Studie der Berliner Humboldt-Universität wissen zwar zwei Drittel der deutschen Personaler um die Bedeutung von Big Data. Doch tatsächlich nutzen diese Möglichkeiten nur 15 Prozent. Im Mittelstand betrachtet lediglich jeder zweite Personalexperte IT-Kenntnisse als wichtig für seine strategischen Aufgaben, ergab eine Befragung der Unternehmensberatung ROC, die auf den Einsatz digitaler Personalanwendungen spezialisiert ist.
