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Führungs-Spitzen

Bessere Manager durch Datenanalyse?

Eine technische Analyse der Personaldaten und ihre Koppelung an die Ziele der Unternehmen könnte die Gewinnerwartung deutlich steigern, meinen die Berater von McKinsey. Das mag für den einzelnen Vertriebsmann gelten – aber funktioniert das auch bei Führungskräften?

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Heiner Thorborg ist einer der führenden Personalberater Deutschlands Quelle: Bert Bostelmann für WirtschaftsWoche

Was man nicht messen kann, kann man auch nicht managen. Schon deswegen versuchen hunderte CEOs auf der Suche nach weiteren Sparpotenzialen ihre Personalexperten dazu zu bekommen, ihnen konkrete Zahlen vorzulegen. "Was bringt eigentlich unser Budget für Weiterbildung?," ist eine beliebte Frage in diesem Kontext. "Welche fünf Prozent Überflieger kann ich fördern, welche fünf Prozent Minderleister feuern - und wer gehört in welche Kategorie?" fällt ebenso in die Rubrik wie die Suche nach den Anreizen, die begabte Menschen verlässlich ans Unternehmen binden.

Die Fragen sind gut, die Antworten dazu weniger. Bislang ist es den meisten Personalchefs nicht gelungen, mit präzisen Zahlen zu belegen, was nun unterm Strich wie wirkt. Fest steht eigentlich nur – und das schon seit Jahrzehnten: Wer das bessere Personal hat, macht auf die Dauer auch die besseren Geschäfte.

Auf der Suche nach den Personaldaten

McKinsey meint nun, dass die immer weiter verbreiteten Managementinformationssysteme genug standardisierte Daten produzieren, um endlich die Hebel aufzuspüren, die das Talentmanagement mit der Produktivität verbinden - und damit mit der Gewinnerwartung des Unternehmens. Die Bon-Ton Warenhauskette in den USA beispielsweise habe die Eigenschaften ihrer erfolgreichsten Kosmetikverkäufer analysiert und alle neuen Bewerber darauf hin getestet. Die Neuen, die dem Persönlichkeitsprofil entsprechen, machen nun zehn Prozent mehr Umsatz als die Durchschnittskollegen und kündigen auch seltener. Die Berater meinen, dass sich solche Initiativen auch für Banken, das Gesundheitswesen und den Handel lohnen, weil da der Unternehmenserfolg stark am Personal hänge. Die Pioniere in der strategischen Auswertung ihrer Personaldaten würden sich alle – verkürzt gesagt - auf folgende Tugenden kaprizieren:

Die Personaler müssen sich auf die Prioritäten des Unternehmens konzentrieren und von der Finanz- oder Marketingabteilung lernen, vorhandene Daten zu analysieren und aktiv nach Problemen zu suchen; dabei heiße es, auch mal über die üblichen HR-Themen hinaus zu blicken. Überdies gelte es für die HR-Experten, aktiv Datensammlungen anzulegen und sich insgesamt besser in die Projektplanung und -abwicklung im Unternehmen einzubringen.

Google-Logo Quelle: REUTERS

Google beispielsweise habe so eine Studie gemacht, ob gute Manager innerhalb der Google-Kultur wirklich wichtig sind. Ergebnis: Gute Manager haben weniger Fluktuation und erfolgreichere Teams. Also wurden acht Kerneigenschaften definiert, die bei Google einen "guten Manager" ausmachen und weitere fünf, die bei einer Führungskraft nicht wünschenswert sind. Diese Listen werden nun in alle Managementtrainings mit einbezogen und die weniger überzeugenden Manager hätten sich seither auch deutlich verbessert, so das Unternehmen.

Die Begeisterung von Beratern für Datamining und Analyse ist ansteckend. Ist ja auch toll: Wenn der Chef nur lange genug in seine Spreadsheets schaut, weiß er hinterher, wer im Haus ein begabter Manager ist und die anderen werden eben trainiert. Aber stimmt das wirklich? Lässt sich eine Methode, mit der sich erfolgreiche Kosmetikverkäufer identifizieren lassen, tatsächlich auch auf Führungskräfte anwenden? Ich fürchte, dass Personaler dies nicht genau in Zahlen ausdrücken können. Das liegt nicht nur am mangelnden Willen der HR-Leute, sondern daran, dass sich schlicht nicht berechnen lässt, wie Leute sich entwickeln, aus Fehlern lernen oder auf Training reagieren.

Kaum gemeinsame Nenner

Wer im Geiste die Vorstände deutscher Konzerne scannt, wird schnell feststellen, dass Menschen wie Jürgen Großmann, Dieter Zetsche, Martin Winterkorn, Michael Frenzel, Paul Achleitner oder Wolfgang Reitzle so unterschiedlich sind, dass sich nur schwer eine Analyse ihrer Datensätze denken lässt, bei der mehr gemeinsamer Nenner herauskäme als "weiß, männlich, deutschsprachig, über 50". Aber diese Liste definiert keineswegs nur die Chefs, sondern auch viele Metzgermeister.

Gäbe es irgendein Datamining, das uns helfen könnte, die überlegene  Führungskraft in unserer Mannschaft eindeutig zu identifizieren, hätten wir das System längst - genauso wie sein Erfinder den Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften. 

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