People Analytics erlebt gerade wieder einen Hype – doch die Idee, mit Daten bessere Entscheidungen zu treffen, gibt es schon ewig. Früher war Papier der Datenspeicher, dann kamen Excel-Listen, und heute reden wir über Dashboards und Künstliche Intelligenz (KI). Trotzdem scheitern viele Unternehmen daran, aus ihren HR-Daten echte Mehrwerte zu generieren. Warum? Hier ein paar Learnings, die euch teure Fehler ersparen könnten.
Habt ihr die richtige Daten-Expertise?
People Analytics erfordert mehr als Interesse an Zahlen und ein gutes Excel-Wissen. Der Aufbau eines HR-Dashboards braucht Datenanalyse-Know-how, Erfahrung mit Business-Intelligence-Tools (BI-Tools) und vor allem Verständnis für HR-spezifische Daten. Besonders, weil HR-Informationen oft aus unterschiedlichen Systemen stammen. Eine erfahrene Datenanalystin oder ein erfahrener Datenanalyst kann hier den entscheidenden Unterschied machen.
Tipp: Seid ehrlich dazu, wie gepflegt eure Daten sind oder wenn ihr es schlichtweg nicht wisst. Nichts killt die Motivation von Datenanalystinnen und -analysten schneller als erstmal stundenlang da sitzen zu müssen, um Daten zu bereinigen, bevor man überhaupt an Dashboards denken kann.
Ist eure IT frühzeitig eingebunden?
Wenn People-Analytics-Projekte scheitern, liegt es oft daran, dass die IT zu spät eingebunden wird. Wer erst dann um Hilfe ruft, wenn nichts mehr funktioniert, darf sich nicht wundern, wenn es Monate dauert, bis ein Projekt umgesetzt ist. Also: Holt die IT von Anfang an ins Boot! Ohne sie laufen Integrationen, Performance und Automatisierung nicht rund. Wenn eine Grundregel in der IT immer stimmt, ist es: „Integrations never work effortlessly.“
Wisst ihr, welche Use Cases ihr braucht?
Ein Dashboard allein bringt nichts, denn schönere Excel-Tabellen sind noch kein Business Case. Viel wichtiger ist die Frage: Welche Entscheidungen soll HR mit den Daten und mithilfe des Dashboards eigentlich besser treffen? Erst mit klaren Use Cases und Return-on-Investment-Überlegungen (ROI)wird aus Insights eine echte Strategie.
Ist Budget eingeplant?
Die ehrliche Antwort in vielen HR-Abteilungen: Nein. Aber ein funktionierendes People Analytics Setup kostet Geld. Neben den Personalkosten für Datenanalystinnen und -analysten müssen auch Kosten für BI-Tools, IT-Support und Sicherheitslösungen eingeplant werden. Ein realistisches Minimum-Budget liegt schnell bei 80.000 € pro Jahr – und das ist eher optimistisch gerechnet.
Dazu kommen indirekte Kosten durch den Zeitaufwand für HR-Mitarbeitende, die sich in das Thema einarbeiten müssen, sowie Wartungskosten von Software. Wer People Analytics erfolgreich aufbauen will, sollte sich dieser Kosten bewusst sein und sie frühzeitig mit der Geschäftsleitung abstimmen.
HR-Daten sind zugänglicher denn je – und jetzt?
Der Zugang zu HR-Daten war noch nie so einfach. Immer mehr HR-Teams können sich durch die Reportings ihres HRIS- oder ATS-System (Human Resources Information System oder Applicant Tracking System) aktiver mit ihren Daten auseinandersetzen. Doch mit den Insights kommt die entscheidende Frage: „Und jetzt?“ Hier zeigt sich, wer wirklich weiterdenkt. Daten allein lösen keine Probleme – sie müssen gezielt eingesetzt werden. Strategisches People Analytics braucht mehr als nur schöne Dashboards. Nämlich klare Fragestellungen, konkrete Ziele und ein Team, das die Erkenntnisse in die Praxis umsetzt – oder eine standardisierte Analytics-Lösung.
Auch wenn viele HR-Teams in diesem Jahr aus harten Budgetplanungen gekommen sind, finde ich dennoch, dass sich vieles in die richtige Richtung bewegt. HR stellt sich gerade viele wichtige Fragen und kann sich dadurch langfristig als strategisches Data Powerhouse positionieren. Denn People Analytics endet nicht mit einem Dashboard – es fängt damit erst richtig an.
