Big Data & HR...Think Big Der Umgang mit Big Data verändert uns alle B ig Data ist in aller Munde: Alleine Google spuckt 675 Millionen Ergebnisse aus, vier von zehn deutschen Un-ternehmen

one step aheadHR- und Recruiting-Trendbarometer von StepStone Österreich

Big Data & HRFluch oder Segen?

Big Data & HR - Fluch oder Segen?

Rudi BauerGeschäftsführer StepStone Österreich

Liebe Leserinnen und Leser!

Ich freue mich sehr, Ihnen die erste Ausgabe von one step ahead, dem Recruiting Trend-barometer von StepStone Öster-reich zu präsentieren. Als Pionier im Online-Recruiting blicken wir auch über den Tellerrand hinaus in die Zukunft. Für die erste Aus-gabe von one step ahead haben wir ein Thema gewählt, das über klassisches Recruiting weit hin-ausgeht aber dennoch viel Poten-tial birgt: Big Data.

Einer Studie zufolge verdop-pelt sich das Datenvolumen alle zwei Jahre. Weltweit tummeln sich etwa 3 Milliarden Nutzer im Word Wide Web. Google und so-ziale Netzwerke sind mittlerweile fixer Bestandteil unseres Lebens. Aber auch unsere Maschinen ge-hen online: Wir vernetzen täg-lich Milliarden von Laptops, PCs, Smartphones und produzieren damit 2,5 Trillionen Byte Daten! 90 Prozent der verfügbaren Da-ten wurden alleine in den letzten zwei Jahren produziert.

Big Data macht auch vor dem HR Bereich nicht halt. Kann die gezielte Analyse von Daten zu besseren Management- und Per-sonalentscheidungen beitragen?

Algorithmen können Auskunft darüber geben, wie Mitarbeiter am besten gefördert, Kündigungen verhindert und neue Talente an Bord geholt werden können. Die Herausforderung ist jedoch der richtige Einsatz von Big Data und die große Frage, ob denn die umfassende Analyse von Daten überhaupt rechtlich zulässig ist oder sogar zu weit geht?

Können nun Maschinen bessere Entscheidungen treffen als Menschen? Geht dadurch die menschliche Seite des Recruitings verloren?

Entscheiden Sie selbst. Viel Spaß beim Lesen!

Ihr Rudi Bauer

2 3IMPRESSUM Ausgabe 01/2015: Herausgeber & Medieninhaber: StepStone Österreich, 1040 Wien, Frankenberggasse 13/17, Tel.: +43 (0)1 405 00 68 – 0, Fax: +43 (0)1 405 00 68 50, E-Mail: [email protected], Internet: www.stepstone.at, www.jobnews.at, Geschäftsführung: Rudi Bauer, für den Inhalt verantwortlich: Mag. Barbara Oberrauter, Bildrechte: StepStone Österreich, www.thinkstockphotos.de, ZVG: S.8, S.29, S.33, Druck: druck.at Druck- und Handelsgesellschaft mbH, 2544 Leobersdorf, Aredstr. 7/EG/Top H 01, E-Mail: [email protected], Internet: www.druck.at

Inhalt

04 THINK BIG

Recruiting07 MIT BIG DATA ZUR TRAUMFRAU

08 BIG DATA: KÖNIGSDISZIPLIN IM RECRUITING

11 20 FAKTEN ZU BIG DATA, DIE SIE JETZT SCHON WISSEN SOLLTEN

12 MENSCH ODER MASCHINE

14 HIERGEBLIEBEN!

16 JUNG, SEXY UND KAUM ZU FINDEN

Personalmanagement18 BIG DATA IS WATCHING YOU

20 KEINE ANGST VOR BIG DATA!

22 UNZUFRIEDENE MITARBEITER? DANK BIG DATA KEIN PROBLEM MEHR.

25 WISSEN SIE, WAS IHRE MITARBEITER ÜBER SIE DENKEN?

Leadership28 MANAGER MÜSSEN LEIDENSCHAFTEN FREILEGEN

HR & Recht30 100 MILLIONEN EURO STRAFE

Employer Branding34 MACHEN SIE IHRE KANDIDATEN GLÜCKLICH

Think BigDer Umgang mit Big Data verändert uns alle

Big Data ist in aller Munde: Alleine Google spuckt 675 Millionen Ergebnisse aus,

vier von zehn deutschen Un-ternehmen setzen angeblich bereits Datenanalysen ein, und immer leistungsstärkere Com-puter machen immer präzisere Vorhersagen möglich. Aber: Wovon ist beim Thema Big Data überhaupt die Rede?

Hinter dem großen Schlagwort

steckt eine schier unübersicht-liche Vielfalt an Daten, die ge-sammelt, analysiert und zur Pro-gnose künftiger Entwicklungen herangezogen werden können. Drei Elemente sind es, die den Umgang mit Big Data kennzeich-nen, so das Marktforschungs-unternehmen Gartner: Volume (Volumen, Datenmenge), Velocity (Geschwindigkeit) und Variety (Viel-falt). Grundsätzlich bezeichnet Big Data (von englisch big „groß“

und data „Daten“) Daten- mengen, die zu groß oder kom-plex sind oder sich zu schnell ändern, um sie mit händischen und klassischen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten.

Berechnungen aus dem Jahr 2011 zufolge verdoppelt sich das weltweite Datenvolumen alle zwei Jahre. Drei Milliarden Web-Nutzer sowie die vielen Milliarden via Internet vernetzten

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Geräte erzeugen inzwischen täg-lich 2,5 Trillionen Byte Daten. Das bedeutet: 90 Prozent der heute verfügbaren Daten wurden allein in den vergangenen zwei Jahren erzeugt. Insgesamt wachsen die gespeicherten Daten-Volumina vier Mal schneller als die Weltwirtschaft.

Diese Entwicklung wird vor allem getrieben durch die zunehmende maschinelle Erzeugung von Da-ten. Sie stammen unter anderem von Internetprotokollen, Mobil-funkaufzeichnungen, aus Finanz-industrie, Energiewirtschaft, Ge-sundheitswesen und Verkehr oder werden aus Bewegungen in Social Media generiert. Auch Quellen wie Kredit- und Kundenkarten, Smart-Metering-Systeme, Assistenz- geräte, Überwachungskameras oder Bewegungsdaten von Flug- und Fahrzeugen fließen in Big Data mit ein.

MIT BIG DATA DIE ZUKUNFT VORAUSSAGEN

Diese Daten müssen möglichst schnell verarbeitet werden, um sie optimal nutzen zu können. Viele Big-Data-Prognosen sind nur dann sinnvoll, wenn sie in Echtzeit stattfinden – etwa Verkehrs- oder Wetterprognosen. Das Problem: Klassische Datenbanksysteme oder Statistikprogramme sind oft nicht in der Lage, derart große Daten-mengen zu verarbeiten. Für Big Data kommt daher eine neue Art von Software zum Einsatz, die parallel auf bis zu Hunderten oder Tausenden von Prozessoren und Servern arbeitet.

Die Herausforderung besteht darin, eine Vielzahl von Quellen mit nur zum Teil strukturierten Datenfor-maten und –strukturen auszuwer-ten und zu korrelieren. Gelingt es,

eine sinnvolle Datengrundlage zu schaffen, können entsprechend programmierte Algorithmen Mus-ter erkennen und damit Aussagen über zukünftige Ereignisse erstel-len.

WAS UNS DIE DATEN NICHT SAGEN KÖNNEN Doch nicht alles ist eitel Wonne im Big-Data-Land: So kritisiert etwa die Sozialforscherin Danah Boyd, dass größere Datenmen-gen nicht unbedingt qualitativ bessere Ergebnisse liefern. Nicht alle Daten seien gleichermaßen wertvoll. Zudem mahnt sie zur Vorsicht, was die Interpretation ver-schiedener Daten angeht: „Nur weil es machbar ist, ist es nicht unbedingt ethisch.“

Zudem müssen Daten immer im jeweiligen Kontext betrachtet werden, weil sonst der Überblick verloren ginge, warnt Lorenzo Fioramonti im Harvard Business Manager: „Sogar akkurate Mess-größen können in die falsche Richtung führen. Zahlen ver-einfachen schon aufgrund ihrer Konstruktion die Realität und das häufig zu stark. In einer zahlen-orientierten Welt zählt nur das, was sich messen lässt. Daher ver-nachlässigen datengetriebene Un-ternehmen mit hoher Wahrschein-lichkeit langfristige Ziele, die sie schwieriger quantifizieren können als kurzfristige Ergebnisse.“

Und der schleswig-holsteinische Datenschutzbeauftragte Thilo Weichert warnt gar: „Big Data er-öffnet Möglichkeiten des informa-tionellen Machtmissbrauchs durch Manipulation, Diskriminierung und informationelle ökonomische Ausbeutung – verbunden mit der Verletzung der Grundrechte der Menschen.“

BIG DATA = BIG WERTSCHÖPFUNG?

Trotz der Kritik ist die Big-Data-Welle kaum noch aufzuhalten. Studien von MGI und McKinsey haben ergeben, dass der Um-gang mit Big Data erhebliche Wertschöpfung durch erhöhte Transparenz von wichtigen Infor-mationen gewährleisten kann. „Die Analyse der relevanten Daten verschafft Unternehmen einen Gesamtüberblick und bringt Transparenz in Geschäfts-prozesse und Marktsituationen. Insofern können Big-Data- Projekte der Unternehmens- führung eine fundierte Basis für ihre Entscheidungen liefern“, schreibt Florian Buschbacher, Ex-perte für Data Analytics bei PWC.

Ohne Konzept sollten Unterneh-men jedoch nicht an das Projekt Big Data herangehen, warnt Buschbacher. „Um das Potenzial von Big Data optimal zu nutzen, bedarf es einer durchdachten digitalen Wertschöpfungsstra-tegie. Ausgangspunkt für die Fragen, auf die Big-Data-Projekte Antworten finden sollen, ist im-mer die Unternehmensstrategie.“ Und die kann datengestützte Ent-scheidungsgrundlagen durchaus gebrauchen – aber nur, wenn auch der gesunde Menschenver-stand gebraucht wird.

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DAS WELTWEITE DATEN-VOLUMEN VERDOPPELT SICH ALLE ZWEI JAHRE

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Big Data: PersonaldatenWelche Daten können im HR-Bereich ausgewertet werden? Klammert man den Datenschutz aus, ist das eine ganze Menge. Doch Vorsicht: Die meisten Daten dürfen österreichische Arbeitgeber gar nicht oder nur mit Zustimmung des Beschäftigten erheben.

ArbeitsplatzdatenBetriebszugehörigkeit, vorherige Anstellungen, Beförderungen, Gehaltsentwicklung, Arbeitskenntnisse/ Praxiserfahrung, frühere Arbeitgeber

LeistungsdatenLeistungsbeurteilungen, Verkaufs-/ Vertriebsumsatz, fertiggestellte Projekte, erhaltene Auszeichnungen, erhaltene Beförderungen, persönliche Leistungen

Fertigkeiten und FähigkeitenZertifikate, beendete Trainings-/ Weiterbildungsprogramme, Prüfungsergebnisse (bspw.im psychologischen oder beruflichen Bereich, Intelligenz, Eigenbewertungen, externe Weiterbildung, ab-solvierte Führungskräfteprogramme

Entgelt-DatenGehalts-/ Entgelt-Historie, Boni, erhaltene Auszeichnungen, erhaltene Belobigungen,Verwendungs-Präferenzen (Bausparen, Altersvorsorge, Aktienumwandlung, Dienstwagen, etc.)

MitarbeiterverhaltenMail-Adressaten, in Mails geäußerte Gefühle, besuchte Internetseiten, Google Anfragen, Wikipedia An-fragen, Beiträge im Wissensmanagement, Anzahl Netzwerkkontakte, verwendete Dokumente, Geo- daten, Verkaufszahlen

Daten aus individuellen Aktivitäten (Social)ü interne Blog-Postingsü Dokumente, die in Wikis und in anderen internen Systemen eingestellt wurdenü abgegebene Anregungen und Kommentareü Bewertungen über und von anderenü und viele weitere Arten interner „sozialer Profile”, die häufig als „Footprints”, also Fußabdrücke, bezeichnet werden.

Weiterbildung und MitarbeiterentwicklungDaten aus diesem Bereich: besuchte Kurse, Zieldefinitionen, Noten, Kosten der Kurse, Mitarbeiter- befragungen, 360°-Feedback, Innovationsmanagement, Prognosemärkte, Zielerreichung, Austritts- gründe, Bewerbungen, Rekrutierungskanäle, Work-Life-Balance

Weitere personenbezogene DatenStammdaten, Daten aus der Zeiterfassung, BDE-Daten, Daten aus dem Recruiting (die nicht in Daten-banken im ERP-/HR-System einflossen, weil es sich nicht um spätere Mitarbeiter handelt)

Externe DatenArbeitsmarktdaten, Anzahl der Beschwerden, Kundenzufriedenheit, Börsenkurs, Wetter, Anzahl Neukunden, Umsatz, Ertrag

Quelle: Cornerstone OnDemand Whitepaper „Big Data in HR”/ “Big Data Mining im HRM. Wie die Transparenz der Daten bessere

Entscheidungen im HRM ermöglicht.“ Studie 6 der Wissensfabrik / September 2013

Recruiting - 7

Mit Big Data zur Traumfrau Wie Daten unser Leben einfacher, schöner und gesünder machen

NIE MEHR IM STAU STEHEN

Was wäre, wenn alle in Öster-reich zugelassenen 6,47 Milli-onen Kraftfahrzeuge mit einer intelligenten Verkehrssteuerung vernetzt würden? Breitbandige Verbindung der Fahrzeuge mit dem Internet, Integrated Vehicle Stations an Bord der Autos und Roadside Units am Straßenrand:

heißt es: Laut einer Umfrage des Dating-Portals eHarmony geben 86 Prozent aller User an, nach jemandem zu suchen, der sie „vervollständigt“. Klingt gut, könnte aber geradewegs ins Beziehungsdesaster führen. Der Grund: Das mit den Gegensätzen stimmt so nicht. Die Statistikerin Emma Pierson hat eine Million Matches analysiert. Ihr Fazit: „Die Leute wollen im Grunde sich selbst daten“.

MALARIA-EPIDEMIEN VERHINDERN

In Afrika werden jährlich etwa 400.000 Kinder Opfer einer Malaria-Erkrankung. Grund genug für Google, das Big-Da-ta-Projekt „Malaria No More“ zu sponsoren. Dieses soll die Ausbreitung der Epidemie via Smartphones und Handys stop-pen: Nachdem viele Einwohner

DEN PERFEKTEN WEIHNACHTSBAUM

ZÜCHTEN

Wie man Weihnachtsbäume vorm Nadeln bewahrt, unter-suchen Wissenschaftler jetzt mit Big Data. Ihr Ziel: Anhand geneti-scher, physikalischer und umwelt-bezogener Daten von Pflanzen-datenbanken Möglichkeiten zum Kultivieren besserer Weihnachts-bäume zu entwickeln.

Wissenschaftler wollen geneti-sche, physikalische und umwelt-bezogene Daten von über 15 großen Pflanzendatenbanken einsetzen. Damit sollen Werk-zeuge und Möglichkeiten zum Kultivieren besserer Feldfrüchte, Pflanzen und Weihnachtsbäume entwickelt werden.

Wenn alle Daten zusammen-spielen, sind Staus eine Sache der Vergangenheit. Das beweist der Einsatz von Yandex.Traffic: In Moskau traut sich kein Autofah-rer mehr ohne das Tool auf die Straße. Die Informationen aus verschiedenen Quellen werden in Echtzeit analysiert, eine Karte zeigt an, wo gerade kein Weiter-kommen mehr ist.

TIERE VOR DEM AUSSTERBEN RETTEN

Die Knochen des indischen Tigers sind bei abergläubischen Chine-sen sehr beliebt: „Medikamente“ aus Körperteilen der Tiger sollen die Potenz steigern oder Krank-heiten heilen können. Jedes Jahr werden unzählige dieser vom Aussterben bedrohten Tiere von Wildjägern auf ihren Wanderrou-ten in die Falle gelockt. Die Jäger sind nur schwer zu erwischen –

bis jetzt. Der Ökologe Koustubh Sharma hat 25.000 Datenpunkte zum Thema Wilderei analysiert, die seit 1972 gesammelt wurden. Damit können Bewegungen der Wildjäger vorhergesagt und Vor-kehrungen getroffen werden.

DEN PERFEKTEN PARTNER FINDEN

Gegensätze ziehen sich an,

selbst in entlegenen Regionen Afrikas ein Mobiltelefon haben, können sie per SMS angeben, welche Medikamente sie nehmen. Diese Datensätze zur Ausbreitung und Behandlung von Malaria-Epidemien zeigen etwa: Wenn in einer Region signifikant häufig falsche Medikamente genommen werden, können Aufklärungs- initiativen eingesetzt werden.

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Früher war alles besser: Potentielle Kandidaten kannte man persönlich

oder ließ sie von einem Head-hunter aus Fleisch und Blut der Konkurrenz abjagen. Alles, was einen Bewerber ausmach-te, stand in dessen Lebenslauf, und wer auf Nummer sicher gehen wollte, verließ sich auf Empfehlungen von Mitarbei-tern oder Kollegen.

Die Suche nach qualifiziertem Personal ist heutzutage immer öfter mit einem regelrechten Kampf durch die Datenflut ver-bunden. „Wer einen Job sucht oder Karriere machen will, ist dazu gezwungen, mit Klarnamen im Social Web zu agieren — der Computer verfolgt dabei jeden seiner Schritte. Bewerber ohne Social-Media-Accounts werden zum auffälligen Sonderling“,

schreibt das Technik-Magazin Wired. Um den Bewerbungs-prozess zu vereinfachen, setzen große Unternehmen jetzt schon Algorithmen ein, um vorab aus-zusortieren.

In Zukunft, zeigen sich Experten überzeugt, werden Big-Data-Technologien eine noch größere Rolle im Recruiting-Prozess spie-len. Welche Herausforderungen

8 - Recruiting

und Chancen diese Entwicklung mit sich bringt, erzählt Daniel Marwan, Geschäftsführer von ePunkt Recruiting, im Interview mit one step ahead.

HERR MARWAN, IN WEL-CHEN BEREICHEN KÖNNEN PERSONALVER-ANTWORTLICHE BIG DATA SINNVOLL EINSETZEN?

Daniel Marwan: Grundsätzlich kann Big Data den HR-Bereich überall unterstützen: Von der Suche über die Ansprache bis hin zur Auswahl geeigneter Kandi-daten ist alles dabei. Sie können zum Beispiel schon heute Daten zu bestimmten Usern von spezi-alisierten Unternehmen extern zukaufen und auswerten las-sen. Diese Firmen beobachten, wie sich die Leute im Internet bewegen, welche Artikel sie lesen, welche Produkte sie be-stellen, welche Hotels sie buchen und verknüpfen diese Daten mit-einander zu einem individualisier-ten digitalen Fußabdruck. Für HR bedeutet das: Wenn Sie wissen, was diese User im Internet so tun, können Sie diesen Leuten gezielt Ihre Jobs empfehlen. Warum sollte das, was Zalando oder Amazon heute schon mit Hosen oder Stereoanlagen macht, nicht auch im Recruiting-Bereich funk-tionieren?

DIESE TECHNOLOGIEN SIND BEREITS VORHAN-DEN UND KÖNNTEN EINGESETZT WERDEN?

Viele Big-Data-Konzepte stecken noch in den Kinderschuhen, aber gerade im Bereich der Direkt-ansprache tut sich einiges. Ein konkreter Einsatzbereich ist bei-spielsweise die Veränderungs- bereitschaft von Mitarbeitern. Ich kann aufgrund des individuel-

len Nutzerverhaltens evaluieren, ob sich die Leute gerade nach Jobs umschauen. Ruft die Person öfter Jobseiten auf oder aktua-lisiert sie ihr Xing-Profil deutlich öfter? Personalverantwortliche können diese Leute gezielt an-sprechen: Mussten sie früher 20-30 Leute persönlich durchte-lefonieren, bleiben heute dank Big-Data-Analysen fünf bis zehn Leute übrig, die ins Anforde-rungsprofil passen – und auch bereit für eine neue berufliche Herausforderung sind.

WELCHES NUTZER-VERHALTEN ZEIGT MIR DENN, DASS JEMAND BEREIT FÜR EINEN WECHSEL IST?

Sie können anhand von Handy-Bewegungs-Daten erkennen, wenn jemand täglich zwei Stunden vom Waldviertel nach Wien pendelt. Diese Person wird vermutlich einem Jobangebot in der Nähe aufgeschlossener gegenüberstehen, als jemand, der ohnehin schon hier arbeitet. Sie könnten auch Arbeitgeber-bewertungsportale nach Unter-nehmen mit schlechtem Betriebs-klima durchforsten. Leute, die laut ihrem Xing-Profil dort tätig sind, sind wahrscheinlich wech-selwilliger als jemand, bei dem im Betrieb alles stimmt. Natürlich können Sie all diese Dinge auch mit dem Hausverstand erken-nen – aber das beschränkt sich auf Einzelfälle. Wenn Sie große Kandidatenmengen durchgehen wollen, sind intelligente Systeme die bessere Option. Das Recruiting wird passgenauer.

WELCHE DATEN SIND FÜR DAS RECRUITING GRUNDLEGEND VON INTERESSE?

Die meisten Unternehmen ha-

ben zu wenig interne Daten, um Big-Data-Prozesse anstoßen zu können. Eine Ausnahme sind in-terne Prozessdaten: Damit kön-nen Sie schon heute aus Ihren Conversion Rates Schlüsse ziehen, was funktioniert und damit die interne Recruiting- Qualität optimieren. Was meiner Einschätzung nach stärker kom-men wird, ist der Zukauf von externen Daten. Nach dem Dreh: Ich kaufe die Daten von zehn Mit-arbeitern, die bei der Konkurrenz tätig sind, und lasse sie von einer Software beobachten. Sobald diese Leute ihr Verhalten ändern, spreche ich sie an.

WEIL DIE BEFÜRCHTUNG IMMER WIEDER DURCH DIE MEDIEN GEISTERT: WERDEN MASCHINEN DEN MENSCHLICHEN RE-CRUITER IN ZUKUNFT ER-SETZEN?

Auf keinen Fall. Die menschliche Komponente im Recruiting wird wichtiger denn je. Es ist nämlich eine Sache, über Daten zu ver-fügen, aber etwas anderes, die richtigen Fragen zu stellen.

WELCHE FRAGEN WÜR-DEN DA BEISPIELSWEISE SINN MACHEN?

Zum Beispiel die nach Verände-rungsmotiven von Mitarbeitern. Oder Sie drehen den Recruiting-Spieß einfach um: Wenn Person X im Moment für Sie als Firma nicht verfügbar ist, könnten Sie anhand von Big Data Personen ermitteln lassen, die mit Person X möglichst genau übereinstim-men. Dafür braucht es eine Soft-ware, die aus dem Lebenslauf Erfahrungen und Ausbildungen isolieren und analysieren kann, welche Rolle welche beruflichen Stationen spielen. Als Ergebnis bekommen Sie dann Vorschläge:

Recruiting - 9

„Big Data ist die Königsdisziplin im Recruiting“Wie intelligente Algorithmen passgenaue Kandidaten finden

Daniel MarwanGeschäftsführer ePunkt Recruiting

DIE MENSCHLICHE KOMPONENTE

IM RECRUITING IST WICHTIGER DENN JE.

„

www.stepstone.at www.stepstone.at

Firmen, die sich für Person X in-teressiert haben, haben sich auch für Person Y interessiert.

DIE KLASSISCH ÖSTER-REICHISCHE FRAGE: „BRAUCH MA DES ÜBERHAUPT?“

Fachkräftemangel mal beiseite: Je intelligenter Algorithmen in der Kandidatenansprache wer-den, desto früher sprechen gute Recruiting-Unternehmen Top-Kandidaten an. Die begeben sich also gar nicht mehr in einen Bewerbungsprozess – und sind damit auch für Firmen verloren, die beim Thema Recruiting noch nicht auf dem Level arbeiten.

IHRE EINSCHÄTZUNG: WO STEHEN WIR IN ÖSTERREICH MIT DEM THEMA BIG DATA IM RECRUITING?

Big Data ist die Königsklasse im Recruiting, die Kür. 80 bis 90 Prozent der Unternehmen soll-ten sich zuerst mal um andere Themen kümmern, etwa, dass Bewerbungen zeitgerecht be-arbeitet werden. Sonst brauche ich gar nicht über Big Data nach- denken. Parallel dazu rate ich aber allen Firmen, aktuelle Trends zu beobachten. Es gibt viele An-sätze, die beachtenswert sind und bei denen es sich auszahlt, dass man dabei ist. Auch wenn Big Data noch keine konkreten Lösungen anbieten kann, geht die Entwicklung dennoch rasend schnell.

10 - Recruiting Recruiting - 11

20 Fakten zu Big Data, die Sie jetzt schon wissen sollten

Mehr als 90 Prozent der weltweiten Daten wurden in den letzten zwei Jahren pro-

duziert.

Bis zum Jahr 2020 wird die Menge an digitaler Informa-tion von 3,2 auf 40 Zetta-

bytes wachsen. Das ist eine 40 mit 21 Nullen – und entspricht 57-mal der Menge an Sand- körnern aller Strände der Erde.

Pro Tag werden über 247 Milliarden E-Mails versendet. Mehr als 80% davon sind

Spam.

Die Menge an Daten, die industriell erfasst und ge-speichert werden kann,

verdoppelt sich alle 1,2 Jahre.

Pro Minute generieren wir 1,8 Millionen Facebook-Likes, verschicken 278.000

Tweets und laden 200.000 Fotos auf Facebook hoch.

Google allein führt durch-schnittlich 40.000 Such-anfragen pro Sekunde aus

– das sind 3,5 Milliarden pro Tag.

In jeder einzelnen Minute eines Tages werden an die 100 Stunden an Video-

material auf YouTube hochgela-den. Es würde 15 Jahre dauern, alle Videos anzuschauen, die an einem einzigen Tag hochgeladen werden.

Facebook-User teilen 30 Milliarden Postings pro Tag.

Wenn man alle Daten, die an einem Tag produziert werden, auf DVDs brennt,

könnte man einen Stapel bis zum Mond damit bauen – zweimal.

Der amerikanische Tele-kommunikationskonzern AT&T verfügt über die

weltgrößte Menge an Daten, da-runter über 312 Terabytes an Da-ten von Anrufaufzeichnungen.

Pro Minute werden 570 neue Websites gelauncht.

2015 werden in den USA 1,9 Millionen neue Jobs geschaffen, um

Big-Data-Projekte umzusetzen.

Unternehmen, die via Twitter die Stimmung in der Bevölkerung messen,

werten täglich 12 Terabytes an Tweets aus.

Die Menge an Daten, die über mobile Netz- werke transferiert wird, ist

zwischen 2012 und 2014 um 81 Prozent gestiegen und beträgt 1,5 Milliarden Gigabytes – oder 1,5 Exabytes.

Die NSA analysiert Schät-zungen zufolge 1,6 Prozent des globalen In-

ternetverkehrs – etwa 30 Peta-bytes pro Tag.

Die Anzahl an Bits, die im digitalen Universum Informationen enthalten,

ist größer als die Anzahl an Ster-nen in unserem Universum.

2020 wird es weltweit mehr als zehn Milliarden Smartphones geben .

Mit dem „Internet der Dinge“ werden sich im Jahr 2020 mehr als 50 Mil-

liarden Gegenstände selbstständig mit dem Internet verbinden können.

Big Data wird heute schon eingesetzt, um Verbre-chen zu verhindern, die

noch nicht begangen worden sind: Der Testlauf einer „Vorhersage- policy“ im US-Bundesstaat Kali-fornien identifiziert Gegenden, in denen dreimal häufiger Verbrechen begangen werden, als anderswo.

Die Big-Data-Industrie generiert aktuell 10,2 Milliarden US-Dollar

Wertschöpfung pro Jahr – im Jahr 2017 wird dieser Betrag auf 54,3 Milliarden angewachsen sein.

Quelle: Bernard Marr: „Big Data: Using SMART Big Data, Analytics and Metrics To Make Better Decisions and Improve Performance”

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Mensch oder Maschine

Es war eine absolute Spiel-sensation: 2003 gewann eine bis dahin völlig

unbekannte Baseballmann-schaft in den USA 103 Spiele in Folge, und das in der heiß umkämpften Major League. Das hatten bislang nur die be-rühmten New York Yankees geschafft, und die ganze Welt fragte sich: Wie war das mög-lich? Hinter dem Sportwunder steckt simple Mathematik: Der Manager der „Oakland A’s“ hatte schlicht und einfach er-rechnen lassen, welche Spieler eingekauft werden sollten.

Damit hat er Personalgeschichte geschrieben: Nicht mehr Bauch-gefühl und persönliche Entschei-dungen standen im Vordergrund, sondern statistische Modelle, die die jeweilige Erfolgswahrschein-lichkeit und Passung der neuen Spieler errechneten. Mittler-weile setzt auch die deutsche Nationalmannschaft Big Data für ihre Spielanalysen ein – und hat damit den Weltmeistertitel geholt.

PERSONALENTSCHEIDUNGEN MIT PEOPLE ANALYTICS

Was im Sport mittlerweile gang und gäbe ist, kommt langsam auch in (heimischen) Personal-abteilungen an. People Analytics heißt die Methode, mit der an-hand von Datengrundlagen Per-sonalentscheidungen getroffen werden. Ob im Recruiting, bei der Personalentwicklung oder für

das unternehmensinterne Talent Management: Mittlerweile ver-langen immer mehr Unterneh-men von Personalern, ehemalige „Bauchentscheidungen“ und Pro-gnosen für die Zukunft mit hand-festen Daten zu untermauern.

Zu Recht, sagt der Personal- forscher Torsten Biemann von der Universität Mannheim: „Gene-rell überschätzt sich der Mensch in seiner Fähigkeit, die richtigen Entscheidungen bei komplexen Datenlagen zu treffen. Studien zeigen aber, dass ein Algorith-mus in vielen Situationen bessere Voraussagen treffen kann als Experten. Trotzdem verlassen sich Personaler weiter oft nur auf ihr Bauchgefühl.“

BIG DATA SAGT VORAUS, WANN EIN MITARBEITER KÜNDIGT

12 - Recruiting

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Und das, obwohl es bereits heute erfolgreiche Anwendungsmöglich- keiten für Big-Data-Analysen gibt, zeigen Cornelia Reindl und Stefanie Krügl in einem Bericht für das Digitalmagazin t3n. Die Software „Insight Applications“ des Personalmanagement-Unter- nehmens Workday könne bei-spielsweise vorhersagen, wann ein Mitarbeiter mit vergleich-barem Werdegang und Quali-fikationen im Schnitt das Un-ternehmen verlässt – und gäbe Vorgesetzten damit zumindest theoretisch die Möglichkeit, recht-zeitig einzugreifen.

Auch der Generationenwechsel kann mithilfe von Big Data besser geplant werden, sagen zumindest die IT-Berater von Dynaplan: Sie haben eine Simulationssoftware entwickelt, die sowohl Unter- nehmenszahlen und Unterneh-mensstrategie integriert, als auch eine Altersanalyse macht. Die Software hilft zu erkennen, wann gehandelt werden muss, um nach-rückende Mitarbeiter ebenso gut auszubilden wie jene Führungs-kräfte, die in Pension gehen.

EFFEKTIVITÄT DER HR-MASSNAHMEN MIT BIG DATA UNTERSUCHEN

Grundsätzlich, so Biemann, ließen sich mithilfe von Daten alle HR-Maßnahmen eines Un-ternehmens analysieren: „Das

kann die leistungsorientierte Ver-gütung sein oder der Erfolg von Morgen-Meetings. Sie können alle Stellschrauben, die Sie in der HR-Abteilung zur Verfügung haben, testen.“ Das Problem: Gerade kleinere Unternehmen verfügen oft nicht über die dafür notwendigen Datengrundlagen. „Und sogar wenn die Daten-grundlage stimmt, gibt es nur wenige HR-Mitarbeiter mit den entsprechenden Fertigkeiten, Analysen durchzuführen.“

Außerdem, sagt Biemann, könne Big Data auch nicht urplötzlich 100 Prozent aller Leistungsunterschiede innerhalb der Belegschaft erklä-ren. „Das ist utopisch.“ Er plädiert dafür, auch in Zukunft Personal-entscheidungen nicht ausschließ-lich aufgrund von Datensätzen zu treffen: „Gerade beim Thema Personalmanagement gibt es Hun-derte von Studien, die ähnliche Fragestellungen untersucht haben. Auf die kann man sich bei Frage-stellungen zum Thema Mitarbei-terbindung oder -zufriedenheit beziehen. Niemand muss komplett bei Null anfangen.“

Besinnung auf alte Werte also vor blinder Technikgläubigkeit? Die Manager der New York Yankees würden das bestätigen: Auch ganz ohne mathematischen Recruiting-Algorithmus sind sie das mit Abstand erfolgreichste Team der Geschichte.

STUDIEN ZEIGEN, DASS EIN ALGORITHMUS IN VIELEN

SITUATIONEN BESSERE VOR-AUSSAGEN TREFFEN KANN

ALS EXPERTENTorsten Biemann

Personalforscher

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Wer trifft die besseren Personalentscheidungen?


Talente bleiben im Unterneh-men, Mitarbeiter werden punkt-genau nach Bedarf eingesetzt und die gesamte Belegschaft zeigt sich top-motiviert: Dahin-ter steckt kein neuer Manage-menttrick, sondern die Analyse und Auswertung hunderttausen-der Datensätze. Big Data macht in Unternehmen Furore – und wird bereits jetzt in zahlreichen Personalabteilungen eingesetzt, um Manager zu küren und potentielle Bewerber zu analysie-ren. Die spannendsten Projekte haben wir für Sie recherchiert.

HIERGEBLIEBEN! WIE BIG DATA TALENTE IM

UNTERNEHMEN HÄLT

Die Mitarbeiter geben sich die Klinke in die Hand, keiner bleibt länger als ein halbes Jahr? Damit hat das Technologie- und Dienst-leistungsunternehmen Xerox kein Problem mehr. Mithilfe von Big-Data-Analysen wurde die Fluk-tuationsrate in den Callcentern des Unternehmens um etwa 50 Prozent reduziert. Das Geheim-nis: Lange Zeit wurden größten-

teils Kandidaten mit entsprechen-der Praxiserfahrungen eingestellt. Die analysierten Daten zeigten jedoch, dass Persönlichkeits-merkmale für den Verbleib in der Firma eine viel größere Rolle spielen. Während beispielsweise kreative Menschen meist für sechs Monate oder länger im Unter-nehmen blieben, verließen wiss-begierige Menschen die Firma sehr bald. Basierend auf diesen Erkenntnissen wurde bei Neu-einstellungen vermehrt auf die entsprechenden Werte geach-tet – und die Fluktuation um die Hälfte reduziert.

NIE MEHR UNTERFOR-DERTE MITARBEITER –

DANK BIG DATA

Gelangweilte Verkäufer, die pro Tag bloß drei Kunden zu bedie-nen haben? Eine Bäckereikette aus Norddeutschland wollte das nicht länger hinnehmen. Mithilfe von Big Data wurden umfassende Wetterdaten sowie Informationen zu regionalen Veranstaltungen wie Flohmärkten, Sommerfes-ten und Baustellen ausgewertet.

Damit konnte Personal treffsicher genau dort eingesetzt werden, wo gerade der höchste Bedarf an Verkäufern herrschte.

DIE KLEINEN WERDEN DIE ERSTEN SEIN – BIG

DATA MACHT‘S MÖGLICH

Die eigene Belegschaft moti-vieren, obwohl sie tausende Kilometer von der Zentrale ent-fernt ist? Einer Bank mit vielen regionalen Niederlassungen gelang genau das. Datenanalysen zeigten, dass zwischen geringer Aufmerksamkeit der Unterneh-mensführung und schlechten Arbeitsbedingungen ein Zusam-menhang bestand: In größeren Niederlassungen zeigte sich die Führungsriege häufiger, was die Motivation der Mitarbeiter deutlich erhöhte. Bei der Korre-lation der Dienstreisen fand man heraus, dass einige der Führungs-kräfte aus der Firmenzentrale sich nicht genügend Zeit nahmen, die kleinen Filialen zu besuchen – und schlecht geschult für den Umgang mit Angestellten waren. Mittlerweile werden auch

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kleinere Filialen regelmäßig be-sucht – und damit die Zufrieden-heit der Mitarbeiter signifikant verbessert.

BIG DATA KENNT DAS GEHEIMNIS RICHTIG

GUTER MANAGER

Bei Google lautet einer der zen-tralen Kernsätze: „All people decisions at Google are based on data and analytics“ – alle Personalentscheidungen basie-ren auf Daten und Analysen. Im Rahmen des „Projekt Oxygen“ beispielsweise wurden tausende Feedbackgespräche ausgewer-tet, in denen Manager von ihren Mitarbeitern beurteilt wurden. Diese Ergebnisse wurden mit den Leistungswerten der Führungs-kräfte in Korrelation gebracht. Das Resultat der Analyse war eine Liste mit acht Eigenschaf-ten erfolgreicher Führungskräfte. Das Überraschende dabei: Nicht Fachkenntnisse standen an erster Stelle, sondern ausdrückliches Interesse am einzelnen Mitarbeiter und regelmäßiges persönliches Feedback.

BEI GOOGLE REKRUTIERT BIG DATA

In einem zweiten Beispiel gingen die People Analytics Manager bei Google der Frage nach, ob es strategisch besser wäre Mit-arbeiter, die das Unternehmen verlassen, durch Kandidaten auf dem selben Senioritätslevel zu er-setzen oder auf jüngere Neuein-stellungen zu setzen. Das Ergeb-nis der Analyse führte zu einer Änderung der Einstellungspolitik zugunsten jüngerer Mitarbeiter. Zudem durchforstet Google im Rahmen des „Projekt Janus“ mit einem Algorithmus abgelehn-te Bewerbungen auf der Suche nach Kandidaten, die vielleicht übersehen wurden. Das Resultat: 1,5% der abgelehnten Bewerber wurden fälschlicherweise aussor-tiert – und bekamen eine zweite Chance.

SPIELEND TOP-KANDIDA-TEN FINDEN – MIT BIG

DATA

In den Handygames des Start-up-Unternehmens Knack

müssen sich Spieler durch Labyrinthe manövrieren oder in rasend schnellem Tempo Sushi servieren. Designt wurden die Spiele von Neurowissenschaft-lern, Psychologen und Data Scientists, und zwar aus einem einzigen Grund: Nachwuchs-kräfte zu finden. Denn: Wer eine halbe Stunde lang spielt, hinterlässt mehrere Megabytes an Daten. Über das Spielverhal-ten kann bestimmt werden, wie kreativ Kandidaten sind, wie schnell sie aus Fehlern lernen können, ob sie Prioritäten setzen können und über welchen Rei-fegrad an sozialer Intelligenz sie verfügen. Das Resultat ist ein viel-schichtiges Porträt der Psyche und des Intellekts der Kandidaten, das sogar darüber Auskunft gibt, ob sie als potentielle Führungskraft in Frage kommen.

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Hiergeblieben! Mit Big Data Talente fördern und Mitarbeiter binden

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Jung, sexy und kaum zu findenSo holen Sie trotzdem Big-Data-Scientists an Bord

DIE NÄHE ZUM JEWEILIGEN BUSINESS GEHÖRT DAZU, UM AUS BIG DATA SMART

DATA ZU MACHEN. Angelika Voss

Fraunhofer-Institut

Fragt man Bewerber da-nach, welche Jobs sie sexy finden, so würden vermut-

lich nur wenige den Beruf des Datenanalysten nennen. Und doch ist der Data Scientist der „sexiest job“ des 21. Jahrhun-derts – wenn man dem Voting des Harvard Business Review Glauben schenken darf.

Tatsächlich sind jene Experten, die algorithmusgestützt große Daten-mengen analysieren und daraus Prognosen ableiten können, im Moment am Markt so begehrt, dass sich die meisten Unterneh-men gar keinen Data Scientist leisten könnten. Wenn sie denn überhaupt einen fänden: Laut einer Studie von MGI und McKin-sey fehlen alleine in den USA zwischen 140.000 und 190.000 Personen auf analytischer Ebene, die in der Lage sind, aus riesigen Datenmengen Vorhersagen und

Prognosen zu errechnen.

DATA SCIENTISTS BRAUCHEN NEBEN IT- AUCH FACHKOMPETENZ

Weltweit schätzt das Statistik-Por-tal Statista einen Bedarf von mehr als vier Millionen Fachkräften für 2015. Spezifische Ausbildungen gibt es zwar, aber erst seit kurzer Zeit. Erste Absolventen werden daher erst in einigen Jahren für den Arbeitsmarkt verfügbar sein. Gebraucht werden sie aber schon jetzt: Bis 2016 werden dank Big Data 4,4 Millionen neue Jobs ent-stehen, prophezeien die Marktfor-scher von Gartner. Für den Um-gang mit Datenmengen, die in die Terabyte-Regionen reichen, ist ein solider Hintergrund im Business-Be-reich gefragt: „Gute Data Scientists wählen diejenigen Fragestellungen und Herausforderungen aus, die

den höchsten Wert für das jewei-lige Unternehmensziel darstellen“, definiert der Softwaregigant IBM den potentiellen Einsatzbereich.

Das bestätigt auch Angelika Voss vom deutschen Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Infor-mationssysteme IAIS: Sie definiert drei Felder, auf denen künftige Big-Data-Spezialisten firm sein sollten, wenn entsprechende Analysen sinnvoll im Unternehmen einge-setzt werden sollen. „Zunächst einmal müssen Data Scientists IT-Experten sein, die Systeme und Anwendungen für den Umgang mit großen Datenmengen entwi-ckeln können. Zusätzlich brauchen sie Analysekompetenzen, um aus den gewonnenen Daten auch Er-gebnisse zu extrahieren. Und nicht zuletzt ist die Fachkompetenz ganz wichtig – die Nähe zum jeweiligen Business gehört dazu, um aus Big Data Smart Data zu machen.“

DATENEXPERTEN IM EIGENEN HAUS FINDEN UND WEITERBILDEN

Das Problem, so Voss: „Genau diese Kombination ist derzeit fast nicht zu kriegen. Diese Leute werden überall gesucht.“ Unter-nehmen sollten daher versuchen, weiterbildungsfähige Talente im eigenen Haus zu entdecken: „Die meisten Firmen haben schon Datenexperten bei sich sitzen, beispielsweise in der IT oder im Bereich Business Intelligence. Der Schritt hin zum Big-Data-Spezia-listen bedeutet, ihnen das nötige Know-how an die Hand zu geben, um neben der Analyse der Ver-gangenheit auch Modelle erstel-len zu können, die eine Prognose der Zukunft möglich machen.“

Oft reicht eine einzige Person aber nicht aus, um verwertbare Voraus-

sagen erstellen zu können: „Am besten bildet man Teams aus Ge-schäftsfachleuten, Analysten und IT-Spezialisten. Jeder bringt sein eigenes Fachwissen ein, damit können Projekte im Datenbereich einfacher abgearbeitet werden“, sagt Voss. Sie rät Personalern, auch Absolventen anderer Studiengän-ge in Betracht zu ziehen, wenn es um den Aufbau von Big-Data-Teams geht. „Physiker zum Beispiel haben oft mit großen Daten- mengen und statistischen Berech-nungen zu tun, aber auch Analys-ten aus den Life Sciences. Sie alle arbeiten mit Verfahren, die man für die Verarbeitung von Big Data brauchen kann.“ Genau dieser Blick über den Tellerrand ist es, der für den Umgang mit großen Datenmengen so wertvoll ist: Es geht schließlich nicht um stures Abarbeiten von Suchalgorithmen, sondern um die Einbindung von Datenanalysen in das große Ganze.

16 - Recruiting Recruiting - 17

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Big Data is watching you

Das Schlagwort „Big Data“ im Zusammenhang mit Social Media beschäftigt Wissenschaft und Wirtschaft gleichermaßen. Die Nutzung riesiger Datenmen-gen für personalisierte Werbung etwa ist schon lange jedem geläufig. Die Idee, diese Daten zur Personalauswahl zu nutzen, aber ist relativ neu – und nicht frei von Stolperfallen.

KANDIDATEN ÜBER SOCIAL MEDIA AUSWÄHLEN?

Grundsätzlich geht es bei Big-Data-Diagnostik um die Nutzung von Social-Media-Plattformen für die Auswahl geeigneter Bewer-ber. Das wirft sowohl rechtliche als auch ethische Fragen auf: Wie weit darf der Arbeitgeber potentielle neue Mitarbeiter „ausspähen“? Muss man die Recruiter seines zukünftigen Unternehmens auf Verlangen adden, damit diese auch persön-liche Daten einsehen können? Tut man dies nicht, entsteht ein unrechtmäßiger Nachteil gegen-über anderen Bewerbern?

Neben dem Dürfen und Können ist für den Arbeitgeber heutzu-tage vor allem das Wollen von großem Interesse: Wie will ich als Unternehmen wahrgenom-men werden? Transparenz und Authentizität sind heutzutage wichtige Merkmale eines attrak-tiven Arbeitgebers. Da tun sich Arbeitgeber schwer, die Aus-wahl geeigneter Kandidaten mit Daten einer Social-Media-Platt-form zu rechtfertigen, die eigent-lich zur privaten Kommunikation und Interaktion dient. Dagegen halten könnte man hingegen die Leichtigkeit, mit der ein solches Verfahren geeignete Bewerber ermitteln könnte. Viele Daten von Facebook sind relativ leicht quantifizierbar. Ein Algorith-mus, der diese Daten analysiert, würde langwierige und durchaus kostenintensive Auswahlprozesse deutlich vereinfachen.

FACEBOOK KÖNNTE AUSWAHLPROZESS OBJEKTIVIEREN

Außerdem wäre solch ein automatisierter Auswahlprozess

maximal objektiv: Zwei Aspekte sind die Validität der in Facebook gemachten Aussagen und der Erhebungszeitraum. Vor seinem potenziellen zukünftigen Arbeit-geber präsentiert man sich anders als im privaten (Online-) Umfeld. Sozial erwünschte Selbstdarstel-lung wird daher neutralisiert. Und: Während Tests als Auswahl-verfahren die Arbeitsleistung oder Persönlichkeit zu einem bestimmten Zeitpunkt erfassen, würde die Analyse von über Jahre gesammelten Statusupdates und Posts ein möglicherweise stabile-res Bild abliefern.

Dass das funktionieren kann, zeigten Forscher mit der Unter-suchung von 75.000 Facebook- Profilen: Die Analyse der in den Statusupdates verwendeten Wörter und Wortgruppen er-möglichte es den Forschern nicht nur, vom Facebook-Profil auf Ge-schlecht und Alter zu schließen, sondern ließ sie sogar signifikant stimmige Aussagen über Charak-terzüge auf den Dimensionen der Big Five treffen (Neurotizismus, Extraversion, Offenheit für Erfah-rungen, Verträglichkeit und Ge-wissenhaftigkeit).

18 - Personalmanagement

BIG DATA IN DER EIGNUNGSDIAGNOSTIK NOCH ZUKUNFTSTHEMA

Bleibt die Frage, wie gut man von der Persönlichkeit auf die Arbeitsleistung schließen kann. Hier halten sich Forscher eher zurück. Dennoch liefern erste Ergebnisse Hinweise darauf, dass es signifikante Zusammenhänge zwischen den anhand von Face-book-Profilen erstellten Big Five und der Arbeitsleistung gibt.

Je besser die Analyse von Social-Media-Daten zur Vorhersage der Eignung der Bewerber geeignet ist, desto attraktiver wird die Nutzung von Big Data auch in der Personalauswahl. Im Moment ist der Einsatz von Big Data im Rahmen der Eignungsdiagnostik allerdings noch ein Zukunftsthe-ma, bei dem vor der praktischen Anwendung noch umfangreiche wissenschaftliche Untersuchun-gen stehen.

Hinzu kommt die generelle Kritik an der Nutzung von Big Data. Wer will einen Arbeitge-ber, der als Einstellungskriterium

private Bilder der letzten Grill-party heranzieht? Andersherum gefragt, wie will der Arbeitgeber denn von den Bewerbern wahr-genommen werden? Transparent und fair oder doch eher als Big (Data) Brother? Für die Zukunft sollten Arbeitgeber daher über-legen, ob sie Privates nicht lieber privat lassen und bei der Bewer-ber-Auswahl eher auf Daten sozialer Netzwerke wie Xing oder LinkedIn zurückgreifen. Diese werden speziell für den beruf-lichen Kontext angelegt – und sorgen auf Bewerberseite vermutlich für höhere Akzeptanz.

Personalmanagement - 19

Wie viel Sinn macht es, Kandidaten auf Facebook auszuspähen?

Gastartikel von Nora Köhler, Daniel Gfroerer, Joachim Diercks/CyQuest


Keine Angst vor Big Data!So setzen Sie Datenprozesse im Unternehmen um

Ganz ehrlich: Wie viele Unternehmen kennen Sie, die Big Data einset-

zen? Wenn die Antwort dar-auf „keine“ lautet, befinden Sie sich Studien zufolge in bester Gesellschaft. Denn: Ob-wohl das weltweite Datenauf-kommen täglich steigt, sind nur die wenigsten Firmen für den Umgang dafür gerüstet.

Nur etwa ein Prozent der Daten weltweit werden sinnvoll analy-siert, zeigen aktuelle Daten des Marktforschungsinstituts IDC. Eine Studie von Coleman Parks Research unter 800 europäischen Informations-Managern er-gibt, dass ganze 52% der euro- päischen Unternehmen nicht wis-sen, wie sie Big Data am besten nutzen könnten. 21 Prozent pla-nen nicht einmal, etwas mit die-sem Thema anzufangen.

In Österreich ist das Verständnis für die Möglichkeiten von Big Data zwar vorhanden, es wird aber nicht ausgeschöpft, ergibt eine Umfrage des IT-Anbieters EMC: Nur 31 Prozent der befrag-ten IT-Entscheider gaben an, dass ihre Führungsebene bei wich-tigen Entscheidungen auf Big Data vertraut. Dementsprechend haben in Österreich 32 Prozent der befragten Unternehmen

keine konkreten Pläne zur Einfüh-rung von Big-Data-Technologien.

EFFEKTIVE PERSONAL- PLANUNG MIT BIG DATA

Dabei lassen sich gerade im Per-sonalbereich Big-Data-Analysen auf vielfältige Weise nutzen, sagt Axel Pols vom deutschen Digitalverband Bitkom. Erkennt-nisse aus großen Datenmengen könnten nicht nur eine valide Basis für Talent Management und Vergütungssysteme bilden. Big Data könne auch Einblicke liefern, „mit denen die Personal-planung und -führung effektiver wird“, sagt Pols. „Viele Daten sind bereits vorhanden.“

Das bestätigt auch Tobias Feldkamp von der deutschen Employer-Branding-Agentur wollmilchsau: „Die Top drei der intern gesammelten und analy-


sierten Daten bilden die Stamm-daten, Krankheitstage und Daten zur Entlohnung von Mitarbeitern. Sicherlich lassen sich hiermit bei-spielsweise aktuelle Strukturen und Entwicklungen hinsichtlich der eigenen Mitarbeiter und möglicherweise nötige Maßnah-men des Personalmanagements ableiten.“

Der Experte bemängelt jedoch, dass Big Data in den meisten Fällen nur zögerlich Eingang in das Anheuern neuer Mitarbeiter findet. „Wieso sollte man sich auf solche Analysen beschrän-ken, wenn man auch das Recruiting vorantreiben kann?“

Auch externe Daten oder öffent-liche Informationen aus sozialen Netzwerken bleiben im Recrui-ting-Prozess meist noch außen vor, bestätigt Axel Pols: „Ein ungenütztes Potential.“

MODELL FÜR BIG-DATA-PROZESSE

Um Big-Data-Projekte sinnvoll im Unternehmen aufzusetzen, empfiehlt die Bitkom in einem Leitfaden, sich bei der Entwick-lung an einem Vorgehensmodell zu orientieren.

„Es unterstützt Unternehmen dabei, alle Schritte und Prozesse von Big-Data-Projekten transparent und nachvollziehbar zu gestalten. Im Sinne der Nachhaltigkeit ist es wichtig, Big-Data-Projekte von der frühen Planung bis zur mittel- und

langfristigen Optimierung durch-gängig zu begleiten.“

Acht Phasen sind es, die das Modell kennzeichnen und in Summe zu sinnvollen analytischen Datenergebnissen führen sollen:

BIG-DATA-ASSESSMENT

Potenziale durch den Einsatz von Big Data werden identifiziert und Herausforderungen zu ihrer Frei-setzung ermittelt.

READINESS

Eine Grundlage für die erfolgrei-che Umsetzung von Big-Data-Projekten bildet auch der Aufbau der erforderlichen Hardware- und Software-Infrastruktur sowie der benötigten Kompetenzen.

IMPLEMENTIERUNG UND INTEGRATION

In dieser Phase geht es um das Design und die Implementierung der Big-Data-Lösung, die auch zukünftigen Anforderungen ge-wachsen sein sollte.

KONSOLIDIERUNG UND MIGRATION

Nach Aufbau und Integration der Big-Data-Lösung gilt es nun, ihre Möglichkeiten voll auszuschöp-fen. Entscheidend ist der Fokus, der mit der Big-Data-Lösung verfolgt wird.

NUTZUNG DER NEUEN DATEN

Fokus in dieser Phase ist, die neuen Datenquellen gewinnbrin-gend für das Unternehmen zu nutzen.

REPORTING UND PRE-DICTIVE ANALYTICS

Die neuen Daten und die daraus abgeleiteten Erkenntnisse bilden die Grundlage für die Optimie-rung vorhandener Reporting-Prozesse und ermöglichen Prognosen zukünftiger Trends.

END-TO-END-PROZESSE

Komplettes Monitoring von Geschäftsprozessen eröffnet Wege zur Optimierung vorhan-dener und Entwicklung neuer Geschäftsprozesse.

OPTIMIERUNG

Nach dem Aufbau einer Big- Data-Landschaft gelangt ihr zu-verlässiger Betrieb und ihre wei-tere Optimierung in den Fokus.

Quelle: BITKOM: Management von Big-

Data-Projekten-Leitfaden.


„DIE DATEN SIND VORHANDEN.“Axel Pols

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Unzufriedene Mitarbeiter? Dank Big Data kein Problem mehr. Gas geben im Personalmanagement – mit Big Data

Das Problem ist, dass Personaler teilweise nicht wissen, was Algo-rithmen mittlerweile alles leisten können. Ein Beispiel dafür ist die Software der Firma Joberate. Da-bei lässt sich in Echtzeit die Kün-digungswahrscheinlichkeit be-stimmter Mitarbeiter berechnen. Dies geschieht über die Auswer-tung riesiger Datenmengen, die wir alle täglich – bewusst oder unbewusst – im Netz hinterlas-sen. Laut einer Schätzung von IBM produzieren wir alle zusam-men täglich rund 2,5 Quintillio-nen Bytes an Daten, was grob 50 Quadrillionen vollgeschriebenen DIN-A4-Blättern Text entspricht.

ALLE HINTERLASSEN DATEN-SPUREN – BEWUSST ODER UNBEWUSST

Dabei ist es egal, ob wir das mehr oder weniger bewusst und ge-

steuert tun. Gewisse Meinungen über den Twitteraccount, eine Suche via Google oder der Einkauf bei Amazon geschehen offen. Im Verborgenen hingegen erstellt etwa Facebook „Bewegungspro-file im Netz“ – auch wenn ich gar nicht bei Facebook angemeldet bin. Apple und Google können mein „echtes“ Bewegungsprofil anhand von Standortdaten er-mitteln. Wieder andere Websites zeichnen etwa auf, mit welchem Gerät oder Browser ich im Netz unterwegs bin. All diese Infor-mationen werden gespeichert und stehen für Analysen zur Verfügung.

Die Software von Joberate nun sucht sich gezielt Informatio-nen, die sich aus Aktivitäten in sozialen Netzwerken ergeben: Offen zugängliche Informationen aus beruflichen Netzwerken wie XING oder LinkedIn, Kontakte,


Inhalte und Aktivitäten bei Twit-ter und Facebook – und vieles mehr. Das wandert alles vollauto-matisiert in Datenbanken von so genannten Social-Data-Aggrega-toren. Sie handeln mit Daten wie Tankstellen mit Benzin – und sind damit die Rohstoff-Konzerne des digitalen Zeitalters.

WAS TWITTER ÜBER DIE KÜNDIGUNGSWAHR-SCHEINLICHKEIT VERRÄT

Das Prinzip von Big Data ist es, mit immenser Rechnerleistung, innerhalb dieses Datenschatzes nach Strukturen zu suchen. Dabei

steht nicht die Kausalität im Zen-trum der Betrachtung, sondern die Korrelation. Erst einmal wird geschaut, ob gewisse Merkma-le häufig gemeinsam auftreten. Erst dann wird, wenn überhaupt, nach einem möglichen Grund dafür gesucht. Im Falle von Jobe-rate nun geht es darum, aus dem immensen verfügbaren Fundus an Informationen einen zentra-len Wert zu berechnen: Die Job-wechsel-Wahrscheinlichkeit, aus-gedrückt durch den sogenannten „J-Score“.

Dieser Wert wird aus allen mög-lichen Datenquellen berechnet: Welchen Personen folge ich bei Twitter, wer folgt mir? Mit wem habe ich mich in letzter Zeit bei LinkedIn vernetzt? Was sind das für Leute, wem folgen die, wer folgt denen, mit wem sind die-se vernetzt? Was sind Themen, über die ich schreibe, und bei


Gastartikel von Joachim Diercks/ Cyquest

Was haben Mit- arbeiterzufrieden-heit, Big Data,

künstliche Intelligenz und hochkomplexe Algorithmen miteinander zu tun? Sieht man sich aktuell verfügbare Soft-ware an, lautet die Antwort: eine ganze Menge. Lutz Finger von LinkedIn ist überzeugt: Big Data kann die Zukunft nicht voraussagen, aber Muster erkennen, die die Wahrschein-lichkeit erhöhen, dass Kandidat und Unternehmen zusammen-passen – was wiederum die Mitarbeiterzufriedenheit er-höht.

www.stepstone.at

dann kann man das am steigen-den J-Score ablesen.

GUTE MITARBEITER LANGE HALTEN – BIG DATA MACHTS MÖGLICH

Wenn umgekehrt etwa die Einführung eines Mindestlohns zu mehr Zufriedenheit führt, dann wird das in einem sinken-den J-Score münden. Damit ergeben sich interessante Ein-satzmöglichkeiten dieser Infor-mation in Bezug auf Retention-Fragestellungen. Vor allem rund um die Frage, wie eigentlich gute Mitarbeiter möglichst lange im Unternehmen gehalten werden können. In diesem Zusammen-hang ist auch der „J-Index“ zu sehen. Dabei handelt es sich um einen aggregierten J-Score für größere Einheiten wie Abtei-lungen, Unternehmensbereiche

oder ganze Unternehmen. So hatte beispielsweise Wal-Mart in den USA immer einen rela-tiv hohen J-Index, was auf eine hohe Wechselbereitschaft und niedrige Job-Zufriedenheit der Belegschaft hindeutete. Dann führte Wal-Mart einen Mindest-lohn ein – und der J-Index sank dramatisch. Die Auswirkungen personalpolitischer Maßnahmen lassen sich anhand dieser Daten nahezu unvermittelt ablesen – das macht Strategien zum Thema Retention und Mitarbeiterbin-dung transparent und messbar.

24 - Personalmanagement Personalmanagement - 25

welchen dieser Themen reagiert meine Followerschaft wie? Was retweete ich, was like ich, was kommentiere ich? Und auch – se-mantische Analyse lässt grüßen – was genau sage ich eigentlich inhaltlich?

Kenne ich diesen Wert, kann ich im Personalmanagement darauf reagieren. Die Jobwechsel-Wahr-scheinlichkeit ist keine statische Größe, sondern verändert sich konstant. Diese Veränderung drückt sich im Verhalten und damit auch in den Datenspuren aus. Wenn also nach dem, aus Sicht des Mitarbeiters, vielleicht unerfreulich verlaufenen Jahres-gespräch auf einmal verschie-dene Facebook-Karriereseiten aufgerufen und/oder gelikt wer-den, Kontakte mit Recruitern bei XING geknüpft werden oder bei Amazon nach einem Bewer-bungsratgeber gesucht wird,

Wissen Sie, was Ihre Mitarbeiter über Sie denken?Mit Big Data am Puls von Belegschaft und Talenten

Er ist davon überzeugt: „Big Data hilft Unternehmen, mehr über sich und ihre Mitarbeitenden zu erfahren.“ Gerade datengesteu-ertes HRM sei eine gute Mög-lichkeit, das Humankapital eines Unternehmens dynamisch an eine sich rasch verändernde Um-welt anzupassen. „Organisati-onsstruktur, Marke, Belegschaft, Kompetenzen und Wissensflüs-se wechseln laufend ihre Form. Dabei merkt sich die Organisa-tion durch konstante Erhebung und Auswertung von Daten, welche Anpassungsstrategien in der Vergangenheit am besten funktioniert haben. Die Organi-sation wird zur lernenden Orga-nisation.“

Was verraten Mails über die Stim-mung im Unterneh-

men? Welche Rekrutierungs- kanäle führen zum Erfolg? Wie wirken sich Ferien auf die Motivation von Mitarbeitern aus? Wer sich bei der Antwort auf diese Fragen schwer tut, dem könnte der Einsatz von Big Data helfen. Waren früher Bauchgefühl und persönliche Einschätzung das Mittel der Wahl, können heute Daten dabei helfen, längerfristige Personalstrategien zu entwi-ckeln.

Dafür muss man allerdings wis-sen, welche Fragen man dem Berg an Daten stellen muss, den Unternehmen mittlerweile über ihre Angestellten angesam-melt haben, sagt der Schweizer Forscher und Big-Data-Experte Joël Luc Cachelin. „Fragen nach Zusammenhängen und Trends sollten an Geschäftsprozesse und Unternehmensstrategie ge-bunden sein. Ohne Bezug zum Unternehmen macht jede noch so spannende Fragestellung in einem letztlich geldgetriebenen System wenig Sinn.“



In seiner Studie hat er anschau-liche Praxisbeispiele entwickelt, ,wie Big Data, Personalverant-wortliche bei Entscheidungen unterstützen und deren Bauch-gefühl mit handfesten Daten untermauern kann. Die besten Beispiele haben wir für Sie im Folgenden zusammengefasst.

WAS VERRATEN MAILS ÜBER DIE STIMMUNG IM UNTERNEHMEN?

Durch die Analyse von Mails und Social Media lässt sich die Stimmung im Unternehmen auf-zeigen. Dabei wird gezielt nach Emotionen gesucht, welche die Mitarbeitenden äußern. Das Unternehmen erkennt Unter-schiede in den Abteilungen sowie Veränderungen über die Zeit und kann so gezielt intervenieren.

WAS SAGT SOCIAL MEDIA ÜBER EMPLOYER BRAND AUS?

Social Media verrät, was (po-tenzielle) Mitarbeitende von ei-nem Arbeitgeber halten. Die Suche in XING, Twitter, Kununu und Co. zeigt, wie ein Unterneh-men wahrgenommen wird. So werden Vergleiche mit dem Soll-Image und gezielte Investitionen in Employer Brand möglich.

WELCHE REKRUTIER- UNGSKANÄLE FÜHREN ZUM ERFOLG?

Der Vergleich der Dauer des Arbeitsverhältnisses mit dem ursprünglichen Rekrutierungskanal zeigt, woher die langfristig erfolg-reichen Rekrutierungen kommen.

Die Auswertung kann mit nicht berücksichtigten Bewerbungen sowie den jährlichen Mitarbeiter-qualifikationen kombiniert werden. Das Unternehmen erkennt, welche Rekrutierungskanäle verstärkt ge-nutzt werden sollten.

WIE WIRKEN SICH FERIEN AUF DIE MITARBEITEN- DEN AUS?

Der Vergleich der bezogenen Ferien mit Verkaufszahlen, Zu-friedenheit, verschickten Mails und bearbeiteten Dokumenten gibt Einblick in die Wirkung von Ferien. Interessant ist neben der Feriendauer auch die Verteilung der bezogenen Ferien über das Jahr. Das Unternehmen erkennt, welche Ferienpläne und -formen sinnvoll sind.

WAS VERRÄT DIE VER- GANGENHEIT ÜBER DIE PERSONALPLANUNG?

Die vergangene Personalplanung zeigt im Vergleich mit Kunden- und Verkaufszahlen, wie diese in Zukunft optimiert werden könn-te. Durch die Defizite und Über-schüsse der Vergangenheit sowie Prognosen lässt sich der Personal-bedarf planen. Das Unternehmen erkennt nicht nur, wo es mehr oder weniger Personal braucht, sondern auch, welche Kompe-tenzen wann benötigt werden.

WELCHE DIVERSITY FÜHRT ZUM ERFOLG?

Der Vergleich der Stammdaten mit Erfolgskennzahlen zeigt, welche Form der Diversity am meisten Erfolg bringt. Diversity umfasst neben den demographi-

schen Variablen auch die Inter-netnutzung, die fachliche Exper-tise oder die Netzwerkqualität. Unternehmen können ihre Teams besser zusammenstellen bezie-hungsweise gezielter rekrutieren.

WARUM VERLASSEN MIT- ARBEITENDE UNSER UNTERNEHMEN?

Austrittsgespräche geben Hin-weise, warum Mitarbeitende ein Unternehmen verlassen. Dieses Wissen kann mit dem Mitarbei-terverhalten verglichen werden, das sich im Surf- und Mailverhal-ten, in Mitarbeiterqualifikationen oder bearbeiteten Dokumenten spiegelt. Unternehmen erken-nen, wie sie Fluktuation verrin-gern können und erhalten ein Warnsystem, um Talente präven-tiv zu binden.

WELCHE STELLEN PASSEN EIGENTLICH ZU UNSEREN MITARBEITEN- DEN?

Durch den Vergleich von Anfor-derungsprofilen mit Mitarbei-terverhalten und 360°-Beurtei-lungen lässt sich testen, ob die Mitarbeitenden in den richtigen Stellen sind. So kann überprüft werden, wie gut ein Unterneh-men von seinem Humankapital profitiert. Unternehmen könnten in Zukunft statt Mitarbeitende für Stellen zu suchen, Stellen und Laufbahnen für ihre Mitarbeiten-den designen.

WAS MACHT UNSERE MITARBEITENDEN ERFOLGREICH?


PASSEN ORGANISATION UND BÜROKONZEPT ZUM INFORMATIONS- FLUSS?

Der Vergleich des internen Mail-verkehrs mit dem Organigramm sowie der räumlichen Verteilung der Mitarbeitenden zeigt, welche Hindernisse im Informationsfluss bestehen. Informationsflüsse hal-ten sich weder an physische noch an organisatorische Beschränkun-gen. Die Organisation erkennt, welche Eingriffe in Raumkonzept und Hierarchie den Informations-fluss optimieren könnten.

WELCHE MITARBEITENDEN SIND IN WELCHEN THEMEN EXPERTEN?

Die abgerufenen Seiten auf Wiki-pedia zeigen, für welche Themen sich die Mitarbeitenden interes-sieren. Die von den Mitarbeiten-den abgerufenen Seiten geben Einblick in thematische Netz-werke. Das Unternehmen kann diese Information nutzen, um

ein Verzeichnis mit den Experten (-netzen) zu erstellen.

WELCHE KOMPETENZ- DEFIZITE HAT UNSER UNTERNEHMEN?

Die Aggregation der jährlichen Mitarbeiterbeurteilungen zeigt, in welchen Kompetenzbereichen die Mitarbeitenden über Defizite verfügen. Dieses Wissen kann ge-nutzt werden, um verschiedene Typen von Kompetenzdefiziten zu identifizieren. Das Unterneh-men kann so die Personalent-wicklung differenziert an diesen Zielgruppen ausrichten.

Quelle: Big Data Mining im HRM. Wie die Transparenz der Daten bessere Entscheidungen im HRM ermöglicht. Studie

6 der Wissensfabrik / September 2013

Die bei der Bewerbung bekann-ten Fakten über Mitarbeitende können mit deren Loyalität und deren beruflichem Erfolg vergli-chen werden.

Dabei stellt sich die Frage, wie sich Aus- und Weiterbildung, be-stimmte Universitäten oder spezi-fische Berufserfahrungen auf die Verweildauer, den Umfang der Boni oder die Mitarbeiterbeur-teilung auswirken. Unternehmen können so gezielter rekrutieren.

WIE HÄNGEN ANREISE UND KRANKHEITSTAGE ZUSAMMEN?

Die Anreisewege der Mitarbei-tenden unterscheiden sich im Hinblick auf Fahrzeug und Länge.

Der Vergleich der Anreise mit den Krankheitstagen schafft Einblick in gesundheitsfördernde und -schädigende Wege. Unterneh-men können so rekrutieren, dass schlechte Arbeitswege nicht erst entstehen.


Daten wissen mehr als ein Mensch allein. Sie können Ergebnisse ob-

jektiv interpretieren und Prog-nosen für die Zukunft liefern. Als unbestechliche Experten sind ihre Einschätzungen neutral und von Fakten geleitet. Und doch sehen sich mehr als die Hälfte aller befragten Entscheider nicht in der Lage, Daten adäquat zu nutzen und sich damit einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, zeigt eine Studie von PwC unter 1.100 Führungskräften.

Trotzdem ist die Mehrheit davon überzeugt, dass Big Data Ent-scheidungsprozesse verändern wird. Inwiefern das passieren wird, und welche neuen Fähig-keiten Entscheider dafür brau-chen, sagt der deutsche Organi-sationsforscher Ayad Al-Ani im

Gespräch mit one step ahead.

ONE STEP AHEAD: HERR AL-ANI, INWIEFERN WAN- DELT SICH DAS MANAGE- MENT IM DIGITALEN ZEIT- ALTER?

Es gibt im Moment zwei Trends: Zum einen werden Management-Entscheidungen empirischer. Die intuitiven Entscheidungen von früher werden zu Lasten empiri-scher Beweise zurückgedrängt. Prinzipiell ist die Intuition ja nichts anderes als ein menschliches Re-chenmodell, mit dem wir auf-grund unserer Erfahrungswerte Entscheidungen treffen. Das wird nun durch Big Data und Algo-rithmen verwissenschaftlicht. Frei nach Amazon-Chef Jim Bezos: „Diese Firma trifft keine Entschei-dungen mehr, die nicht empirisch

belegbar sind.“

WAS IST DER ZWEITE TREND?

Mit dem Empirismus ändert sich auch die Rolle des Managements. Es wird introvertierter. Bislang glaubte man, dass Manager-persönlichkeiten Charisma und Ausstrahlungskraft aufweisen müssen, um Mitarbeiter anzulei-ten und zu motivieren. In einer Welt, in der wir alle digital ver-netzt sind, ist das nicht mehr so wichtig. Ob man nun Marketing-, Produktions- oder Führungsauf-gaben wahrnimmt: Kunden, Ab-läufe und Mitarbeiter werden vor allem über digitale Plattformen und Schnittstellen gesteuert. Typische Aufgaben für introver-tierte Menschen eben.

28 - Leadership

Manager müssen Leidenschaften freilegen

Führungskräfte im Zeitalter von Big Data

Ayad Al-AniOrganisationsforscher

JEDER WIRD NUR MEHR NACH DEM BEWERTET,

WAS ER ODER SIE WIRKLICH LEISTET.

„ INWIEFERN WIRKT SICH DAS AUF DEN ALLTAG AUS?

Das Management wird indirekter. Jeder Mitarbeiter wird einen vir-tuellen Arbeitsplatz haben, und damit wird transparent, was, wie viel, und wann er es tut. Viele operative Managementaufgaben werden von Tools und Plattfor-men wahrgenommen, die Steue-rung der Mitarbeiter erfolgt über Algorithmen.

MACHT DAS FÜHRUNGSKRÄFTE ÜBERFLÜSSIG?

Nein. Ich glaube aber, dass die Re-levanz von Führungskräften nicht mehr in der rein generischen, inhaltsfreien Führung liegen wird. Das Management muss dafür sorgen, Interessen, Leidenschaf-ten und Ideen von Mitarbeitern freizulegen und diese mit spezi-fischen Herausforderungen des Unternehmens zu verknüpfen. In der neuen Digitalökonomie ist es sinnvoller, Leute an Themen arbeiten zu lassen, die sie auch wirklich interessieren. Dieser in-novative Funkenflug funktioniert am besten weitgehend selbstge-steuert.

DIE ROLLE DER FÜHRUNG ÄNDERT SICH WEG VON DER KONTROLLE HIN ZUR INSPIRATION?

Wenn alles, was ich tue, trans-parent ist, spielen sowohl Kon-trolle als auch Misstrauen keine Rolle mehr. Jeder wird nur mehr nach dem bewertet, was er oder sie wirklich leistet. Das führt zu einem völlig anderen Führungs-modell, in dem sich Mitarbei-ter über weite Strecken selbst führen. Ein reiner Machttechni-ker ist in der digitalen Ökonomie daher nicht mehr so wichtig. Als Chef muss ich eher dafür sorgen, dass Ideen und Innovationen stattfinden und zwar kontinuier-lich und in einem immer schnel-leren Tempo.

STÄNDIGE INNOVATION UND IDEENSCHLEUDERN – IST DAS NICHT EIN BISSCHEN VIEL VON DEN MITARBEITERN VERLANGT?

Entweder habe ich die Ideen als Unternehmen selbst oder ich suche mir Quellen dafür. Bei acht Milliarden Menschen ist die statistische Wahrscheinlich-keit, dass jemand Externes mein unternehmensinternes Problem lösen kann, höher als die An-nahme, dass es die Mitarbeiterin XY bis Montag Morgen schafft.

Führungskräfte müssen daher die gesamte Wertschöpfungs-kette im Auge behalten: Von den Kunden über Lieferanten bis hin zu externen Experten und am Thema Interessierten. Die Gren-zen zwischen Unternehmen und Außenwelt weichen auf. Natür-lich führt dieser Management-stil zu Kontrollverlusten. Aber, und das ist der Vorteil: Probleme werden schneller, zielsicherer und genauer gelöst. Nur weiß ich als Manager nicht immer im Vorhin-ein, von wem.

WIE SCHNELL WIRD DIESE VERÄNDERUNG IHRER EINSCHÄTZUNG NACH VOR SICH GEHEN?

In den nächsten 10 bis 15 Jahren werden wir ein beidhändi-ges Management erleben: Inner-halb von Organisationen wird es Teilbereiche geben, wo alles noch traditionell funktioniert, aber auch Abteilungen, in denen nach den neuen Prinzipien gearbei-tet wird. Führungskräfte werden darauf achten müssen, dass sich diese unterschiedlichen Work-forces möglichst gut ergänzen. Schlussendlich entsteht das neue Unternehmensmodell aus einer Mischung aus Alt und Neu.

Leadership - 29www.stepstone.at www.stepstone.at

Der moderne Mensch produziert Da-ten, wo er geht und

steht. Gerade im berufli-chen Kontext gäbe es da einige, die bei Arbeitgebern Begehrlichkeiten wecken: Zum Beispiel, auf welchen Seiten sich die Mitarbeiter im Netz tummeln, welche Social-Media-Angebote sie nutzen,

oder wonach sie googeln. Wer die Datenspur seiner Beleg-schaft aber ungefragt erfasst und womöglich noch für Big-Data-Analysen nutzt, macht sich laut österreichischem Datenschutzrecht strafbar, sagt Jurist Rainer Knyrim im Gespräch mit one step ahead. Und das kann ganz schön teuer werden.

ONE STEP AHEAD: HERR KNYRIM, WELCHE DATENSCHUTZRECHT-LICHEN HERAUSFOR-DERUNGEN GIBT ES IN UNTERNEHMEN, DIE BIG DATA EINSETZEN WOLLEN?

30 - HR & Recht

100 Millionen Euro StrafeWer den Datenschutz missachtet, wird zur Kasse gebeten

Grundsätzlich gilt: Sobald Sie Daten verarbeiten wollen, brauchen Sie eine Rechtsgrund-lage. Ansonsten ist Datenverar-beitung eigentlich verboten. Es gibt ein Grundrecht auf Daten-schutz und Privatsphäre, sogar im Verfassungsrang. Sie müssen zwar eine Krankenstandsstatis-tik führen und sind gesetzlich verpflichtet, die Arbeitszeiten aufzuzeichnen. Das heißt aber noch nicht, dass Sie Daten, die Sie für diesen speziellen Zweck sammeln, für andere Zwecke weiterverwenden dürfen.

EIGENTLICH DARF ICH ALSO FAST KEINE DATEN ÜBER MEINE MITARBEITER SAMMELN?

Sie müssen schauen, welche Daten Sie als Arbeitgeber unbe-dingt brauchen, weil Sie sonst als Unternehmen nicht bestehen können. Wenn Sie aber keine Rechtsgrundlage dafür haben, dürfen Sie keine Daten sam-meln. Sie können den Mitarbei-ter um Zustimmung fragen, aber die muss freiwillig sein. Wenn Mitarbeiter nur unterschreiben, um nicht hinausgeschmissen zu werden, stehen sie dabei unter

Druck – und man kann davon ausgehen, dass das nicht frei-willig geschieht. Oft schreiben Unternehmen auch Klauseln in Arbeitsverträge, dass die Mitar-beiter der Verarbeitung all ihrer Daten zustimmen. Diese sind ungültig, weil komplett intrans-parent.

IN WELCHEN BEREICHEN KANN ICH ÜBERHAUPT FREIWILLIGE DATEN ERHEBEN?

Wenn Sie eine Zustimmung haben wollen, muss das einen konkreten Fall betreffen. Sie müssen genau angeben, welche Daten Sie erheben, wo die verar-beitet werden und wozu. Sinnvoll könnte das beispielsweise beim Thema Weiterbildungen sein. Auch wenn Sie eine überfüllte Kantine besser steuern wollen und daher wissen wollen, wann welche Mitarbeiter wie lange essen gehen, können Sie sich die freiwillige Zustimmung leichter holen. Aber einfach aus Jux und Tollerei zu erfassen, wer wann wie lange essen geht, das geht nicht. Möglich wäre so etwas nur dann, wenn man mit anonymi-sierten Daten arbeitet.

IMMER WIEDER IST AUCH DIE REDE VON DEN DATENSPUREN, DIE MITARBEITER IM NETZ UND VOR ALLEM SOCIAL MEDIA HINTERLASSEN. WIE VIEL DAVON DARF ICH ALS ARBEITGEBER ÜBERHAUPT NUTZEN?

Das ist ganz heikel. Wenn man erhebt, was die Leute privat in Social Media machen, ist das eine Überwachungsmaßnahme – außer, es handelt sich um den Social-Media-Betreuer im Un-ternehmen. Auch was die Leu-te am Dienstrechner im Internet

HR & Recht - 31www.stepstone.at www.stepstone.at

surfen, darf man nicht einfach auswerten. Dafür braucht man eine Betriebsvereinbarung, wenn man einen Betriebsrat hat – weil das alles Richtung Überwachung oder Kontrolle der Mitarbeiter geht. Hat man keinen Betriebs-rat, dann benötigt man die Zu-stimmung jedes einzelnen Mit-arbeiters. Gerade im Bereich der Mitarbeiterdaten schaut die Datenschutzbehörde sehr genau hin, weil sich die Mitarbeiter in einer wirtschaftlichen Abhängig-keit vom Unternehmen befinden.

WAS IST MIT LEUTEN, DIE NOCH GAR NICHT BEI MIR ARBEITEN? DARF ICH MIR DIE ÖFFENTLICHEN SOCIAL-MEDIA-PROFILE VON POTENTIELLEN KAN-DIDATEN ANSCHAUEN?

Da gab es vor allem in Deutsch-land einiges an Diskussionen zu dem Thema und man wollte ein Gesetz schaffen, welches das ausdrücklich verbietet. Dieses gibt es aber derzeit weder in Deutschland noch in Österreich.

ANGENOMMEN, ICH HABE DIE ZUSTIMMUNG MEINER MITARBEITER, DATEN ZU SAMMELN. GIBT ES DAFÜR AUCH DAS BERÜHMTE „RECHT AUF VERGESSEN“?

Grundsätzlich sagt das Daten-schutzrecht, wenn ich Daten nicht mehr brauche, muss ich sie wieder löschen. Es gibt also ein „Recht auf Vergessen“ in diesem Sinne. Ein Mitarbeiter hat laut österreichischem Datenschutz-recht ein definitives Löschungs-recht, sofern das Unternehmen

keine Aufbewahrungspflichten oder -rechte hat. Grundsätz-lich habe ich als Unternehmen die Verpflichtung, Datensicher-heitsmaßnahmen für meine Mit-arbeiterdaten einzuhalten. Ich muss Passwörter und Server- räume schützen und Leute, die mit diesen Daten arbeiten, schu-len. Wenn ich das nicht ordentlich mache, bin ich haft- und strafbar und auch schadenersatzpflichtig.

KANN MEIN MITARBEI-TER AUCH AUSKUNFT ÜBER DIE DATEN VER-LANGEN, DIE ÜBER IHN VERARBEITET WERDEN?

Mitarbeiter haben ein Auskunfts-recht über ihre Daten. Sie können verlangen, dass das Unterneh-men ihnen binnen acht Wochen sagt, welche Daten das sind. Die-

32 - HR & Recht

ser Auskunftsanspruch ist verfas-sungsrechtlich geschützt. Wird ihm nicht entsprochen, kann der Mitarbeiter bei der Daten-schutzbehörde eine Beschwerde erheben.

KLINGT, ALS WÜRDEN DIE NACHTEILE VOM UMGANG MIT DATEN DIE VORTEILE ÜBERWIEGEN?

Natürlich muss ich als Unter-nehmen diese Risiken in den Griff kriegen. Wenn ich das aber rechtlich korrekt mache, habe ich eine gute Datenbasis, mit der ich gut arbeiten kann. Eine Lösung wäre es beispielsweise, Daten in anonymisierter Art und Weise zu erheben, damit ich sie firmenin-tern vergleichen kann. Bei Ge-haltsvergleichen könnte man etwa Namen und Personalnum-mer herausnehmen, damit ein-

zelne Mitarbeiter nicht erkennbar sind. Grundsätzlich gilt: Auch länderübergreifend darf man nur in Ausnahmefällen Daten verarbeiten, in denen die Person erkennbar ist. Auch dann, wenn es sich um ein- und denselben Konzern handelt.

ABER MIT ANONYMEN DATEN KANN ICH MACHEN, WAS ICH WILL?

Wenn Sie die Daten wirklich gut anonymisiert haben, können Sie damit machen, was Sie wollen. Sie können sie ins Internet stellen oder auf der ganzen Welt hin- und herschicken.

Aber sobald ein Personenbezug da ist, müssen Sie sehr genau aufpassen, was Sie tun.

WENN ICH ALS UNTER-NEHMEN MIT BIG DATA STARTEN MÖCHTE, WELCHE RECHTLICHEN SCHRITTE SOLLTE ICH SETZEN?

Ein formales Thema, mit dem man gut beginnen kann, ist eine Meldung beim österreichischen Datenverarbeitungsregister. Man hat als Unternehmen Melde-pflichten für Datenverarbeitun-gen, auch im Mitarbeiter- und Personaldatenbereich. Das sollte man einmal aufarbeiten, und dann kann man mit einer saube-ren und rechtlich abgesicherten Datenbasis das Thema Big Data in Angriff nehmen.

EINE FRAGE NOCH ZUM SCHLUSS: WAS PASSIERT, WENN ICH ALS UNTER-NEHMEN NICHT AUF DATENSCHUTZRECHTE ACHTE?

Da sollten Sie genug Geld parat haben. Momentan gibt es Geld-strafen bis zu 25.000 Euro pro Verstoß. Es ist aber ein neues, europäisches Datenschutzrecht in Arbeit, das bald in Kraft tre-ten soll. Und da kommen dann gigantische Strafen auf Firmen zu. Auf bis zu 100 Millionen oder fünf Prozent des globa-len Konzernumsatzes gehen die politischen Forderungen bei der Strafhöhe. Die Sanktionen sind deshalb so dramatisch, damit die Unternehmen verstehen, dass sie auf Kunden- und Mitarbeiter- daten aufpassen müssen.

HR & Recht - 33

Rainer KnyrimJuristQuelle: https://web-assets.domo.com/blog/wp-content/uploads/2014/04/DataNeverSleeps_2.0_v2.jpg


Machen Sie Ihre Kandidaten glücklichWie Sie mit Big Data Ihre Candidate Journey optimieren

Fachkräftemangel, fehlen-der IT-Nachwuchs, keine Nachwuchskräfte in Sicht:

Um Talente wird heutzuta-ge heiß gekämpft. Gelockt werden sie mit Gehältern, Entwicklungsmöglichkeiten, Fringe Benefits oder flexiblen Arbeitszeiten. Eine Strategie jedoch ist noch sehr selten in Gebrauch: Nämlich die bes-ten Nachwuchskräfte mit dem Einsatz von Big Data an Bord zu holen.

Mithilfe von Datenanalysen können Zugänge personalisiert, höhere Antwortraten erzielt und damit die „richtigen“ Talente an Bord geholt werden. Dafür müs-sen Unternehmen wissen, wie sie Daten richtig einsetzen – und damit die Candidate Experience verbessern können. Das ist noch nicht bei vielen Firmen der Fall, machten aktuelle Studien deut-

lich: Drei Viertel aller Arbeitgeber verfügen über keine Algorith-men, die grundlegende Bench-marks für die Candidate Journey errechnen könnten.

Dabei sei mittlerweile bereits einiges machbar, sagt der Autor und Wirtschaftsforscher Christian Scholz im Interview mit one step ahead: „Die gesamte Recruit- ment-Prozessstruktur kann analy-siert werden. Das geht von dem Zeitpunkt, an dem sich der Kan-didat mit dem Unternehmen in Verbindung setzt, bis hin zur end-gültigen Entscheidung für oder gegen einen Kandidaten. Für all diese Kontaktpunkte können Daten gesammelt und analysiert werden.“

Sogenannte „Candidate Journey Maps“ stellen den Verlauf eines Bewerbungsprozesses anschau-lich dar und lassen an jedem

34 - Employer Branding

Christian ScholzWirtschaftsforscher

einzelnen Kontaktpunkt Rück-schlüsse auf künftiges Bewer-berverhalten zu. Dafür müssen passende Daten von jedem der Touchpoints gesammelt werden, etwa in Form von Feedbackmög-lichkeiten, kurzen Interviews oder Fragebögen, die Kandidaten ab-schließend ausfüllen. Geschieht diese Erhebung struk-turiert und über einen Zeitraum hinweg, der Vergleiche möglich macht, kann mithilfe von passen-den Algorithmen nach Mustern gesucht werden.

AN WELCHEN KONTAKT-PUNKTEN FÜHLT SICH DER KANDIDAT AM BESTEN?

An welchen Kontaktpunkten fühlt sich der Bewerber noch wohl, wo ist die Absprungrate am höchsten? Ist vielleicht das erste Kennenlerngespräch noch im po-sitiven Erfahrungsbereich, kann das zweite Interview mit dem Abteilungsleiter schon wieder einen negativen Eindruck hin-terlassen haben. Ziel ist es, die gesamte Candidate Journey von negativen Erlebnissen zu befrei-en – und so zu verhindern, dass

Talente vorzeitig aus dem Bewer-bungsprozess aussteigen.

Ziel: Die Candidate Journey von negativen Erlebnissen befreien

Vor allem drei Dinge sind den Kandidaten von heute wichtig, sagt Scholz: „Das Unternehmen muss einerseits Transparenz leben und klar machen, welche Daten zu welchem Zweck gesammelt werden. Andererseits wollen die Kandidaten authentische Infor-mationen über den Job – keine Schönfärberei. Und schließlich ist den Bewerbern die Usability ganz wichtig: mittlerweile gehen immer mehr Leute eher mit ihrem Handy als mit dem PC ins Netz. Um die zu erreichen, müssen Unternehmen ansprechende Websites bauen, von denen Job-suchende nicht nach zwei Klicks schon wieder abspringen.“

Sind die Bewerber erst einmal auf der Seite gelandet, könne man anhand von Algorithmen sehr genau analysieren, an welchen Kontaktpunkten es hakt – und gegebenenfalls nachbessern, so der Experte. „Der eine schaut mehr auf Bilder, der andere ach-

tet mehr auf Zahlen. Mit Big Data können Unternehmen den gesamten Prozess evaluieren. Damit wird deutlich, an welcher Stelle Bewerber aussteigen. Das wiederum führt zur Verbesse-rung des Bewerbungsprozes-ses, wodurch letztlich auch die Candidate Experience neu gestal-tet werden kann.“

MIT BIG DATA ZIELGENAU KANDIDATEN ANSPRECHEN

Ähnlich wie es große Firmen jetzt schon tun, könne Big Data auch genutzt werden, um spezifische Jobangebote an individuelle Kandidaten auszuspielen, sagt Scholz: „Wir werden Webseiten haben, die genau wissen, wer der Nutzer ist und auf welchen Seiten der Nutzer vorher war. Je nachdem verändert sich die Seite dann in ihrem Auftritt. Um auf das Beispiel von vorhin zurückzu-greifen: Dem einen werden dann mehr Bilder von Mitarbeitern ge-zeigt. Einem anderen vielleicht eher Statistiken über die Un-ternehmenserfolge. So werden unterschiedliche Nutzertypen individuell angesprochen.“

Bis dahin sei es jedoch noch ein weiter Weg, sagt der Forscher. „Der beste Big-Data-Algorithmus nützt nichts, wenn eine Unter-nehmenswebsite von der Ziel-gruppe nicht wahrgenommen wird. Die Talente aus der Gene-ration Z wollen kurze, prägnante Inhalte und haben kein Interesse an zu vielen Details. Sie wünschen sich konkrete Ansprechpartner, professionell gemachte Videos und eine übersichtliche Seite. Das Entscheidende ist, dass Sie den Bewerbungsprozess so einfach wie möglich halten – und dabei nicht die Ästhetik vergessen.“

Employer Branding - 35

Quelle: http://talentsum.com/wp-content/uploads/2015/04/candidate-journey-map-image.png

DER GESAMTE RECRUITINGS-PROZESS

KANN VERMESSEN UND ANALYSIERT WERDEN.

„


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