Big Data: Übernehmen PCs bald das Personalwesen?

digitalbusiness CLOUD: Herr Prof. Dr. Biemann, die Auswertung verschiedener Daten im HR-Bereich ist zunächst kein neues Thema. Das Stichwort lautet hier Key Performance Indicators. Darunter fallen beispielsweise HR-Kosten zum Umsatz, Altersstrukturen, Erfolg einer Recruiting-Kampagne usw. Wo genau liegt der Unterschied zwischen Personalcontrolling und Big-Data-Analytics?
Prof. Dr. Torsten Biemann: Big Data ist zunächst ein sehr unscharfer Begriff, der alle Arten großer, schwer überschaubarer Datenmengen umfasst. Was aber im Gegensatz zum Personalcontrolling bei People Analytics hinzukommt, ist der prädiktive Ansatz, also auf eine Vorhersage hin. Anstatt rein deskriptive Kennzahlen zu liefern, sollen bei People Analytics Stellschrauben identifiziert werden, wie relevante Größen im Personalmanagement beeinflusst werden können. Während also im Personalcontrolling zum Beispiel die Entwicklung der Mitarbeiterzufriedenheit über die Zeit nur dokumentiert wird, stände bei einer Analyse mit Big Data im Zentrum, wie sich die Zufriedenheit beeinflussen lässt. Hängt sie vor allem mit dem Gehalt zusammen? Oder sind es flexible Arbeitszeiten? Diese Ergebnisse können dann verwendet werden, um die Personalpraktiken im Unternehmen anzupassen. Ein gutes Personalcontrolling kann jedoch die Grundlage liefern, um von der deskriptiven Beschreibung zu Handlungsempfehlungen zu gelangen.

digitalbusiness CLOUD: Für welche HR-Bereiche lässt sich Big Data am sinnvollsten nutzen und welche Vorteile entstehen durch den Einsatz von Big-Data-Anwendungen?
Biemann: Die Einsatzbereiche sind vielfältig und der Nutzen vor allem davon abhängig, was den Unternehmen an Daten vorliegt und welches die zentralen Probleme im Personalmanagement sind. Gerade für kleine und mittelständische Unternehmen sind dabei klare Grenzen für den Einsatz gesetzt. Soll der Erfolg eines Führungskräftetrainings oder der eingesetzten Instrumente zur Personalauswahl über Big Data getestet werden, funktioniert das natürlich nur bei Unternehmen mit der entsprechenden Mitarbeiterzahl. Hier bietet es sich an, nicht nur auf die eigenen Daten zu schauen, sondern zusätzlich bestehende Befunde aus der Personalforschung zu betrachten. Beispielsweise gibt es eine sehr große Anzahl von Studien zur Qualität von Personalauswahlverfahren, die bei der Auswahl eigener Selektionsinstrumente berücksichtigt werden könnten. Aber sowohl Big-Data-Analysen wie auch die systematische Betrachtung wissenschaftlicher Evidenz sind in deutschen Unternehmen eher die Ausnahme als die Regel.

digitalbusiness CLOUD: Außerhalb Deutschlands gibt es bereits einige Unternehmen, die People Analytics anwenden. Xerox beispielsweise wählt seine Call-Center-Mitarbeiter über eine intelligente Software aus. Hierzulande wird Big Data im HR-Bereich noch nicht systematisch genutzt. Warum ist Big Data in deutschen Personalabteilungen nur wenig relevant? Liegt das an den hiesigen Datenschutzbestimmungen und dem Mitbestimmungsrecht des Betriebsrats oder gibt es weitere Ursachen?
Biemann: Datenschutz und Mitbestimmung sind sicherlich wichtige Faktoren. Darüber hinaus fehlen in vielen deutschen Personalabteilungen Mitarbeiter, die solche Analysen durchführen können. Und auch die Unterstützung durch die Geschäftsführung ist nicht immer gegeben. Oft weil der mögliche Nutzen durch Big Data nicht überzeugend demonstriert und der Business Case nicht klar für das eigene Unternehmen formuliert werden kann. Wir haben beispielsweise kürzlich in einem Projekt untersucht, ob sogenannte Shopfloor Meetings für den Produktionsbereich eines Großunternehmens sinnvoll sind. Dazu haben wir die Produktivität vor und nach Einführung dieser Maßnahme analysiert. Auch wenn das Prinzip relativ einfach ist, stellte es für das Unternehmen einen großen Mehrwert dar, da es so den Nutzen ihrer Maßnahme in Euro berechnen kann.

digitalbusiness CLOUD: Welche Rahmenbedingungen müssen geschaffen werden, damit Big Data von den HR-Mitarbeitern sinnvoll und auch im rechtlichen Rahmen genutzt werden kann? Welche Hürden müssen noch überwunden werden?
Biemann: Im ersten Schritt muss klar im Unternehmen erarbeitet werden, welche Daten wie genutzt werden dürfen. Hier muss natürlich die Privatsphäre der Mitarbeiter beachtet werden. Für viele Einsatzgebiete von Big Data ist es aber gar nicht notwendig, detaillierte und individuelle Daten zu verwenden, beispielsweise wenn allgemein der Nutzen einer HR-Maßnahme überprüft werden soll. Eine weitere Hürde sind fehlende Erfahrungen der HR-Mitarbeiter mit statistischen Verfahren, denn eigene Datenanalysen gehörten in der Vergangenheit kaum zum Tagesgeschäft des Personalers.
digitalbusiness CLOUD: Gibt es Grenzen bei der Verwendung von Big Data für die Personalarbeit?
Biemann: Privatsphäre und unzulängliche Datenlage gerade in kleinen Unternehmen sind wichtige Grenzen. Es wird auch häufig überschätzt, was Big Data tatsächlich liefern kann. Möchte man beispielsweise die Fluktuation der Mitarbeiter erklären, so lässt sich auch mit Big Data kein Modell finden, das vorhersieht, welcher Mitarbeiter wann das Unternehmen verlassen möchte. Menschliches Verhalten ist zu komplex und vielschichtig, um es selbst mit den großen Datenmengen perfekt erklären zu können. Trotzdem kann aber selbst eine kleine Verbesserung der Prognose für Unternehmen einen großen Gewinn darstellen. In einigen Bereichen, etwa der Personalauswahl, lässt sich dieser Gewinn sogar in Euro umrechnen.

digitalbusiness CLOUD: Ein heikles Thema ist die Bewertung der Mitarbeiter-Performance nach High- und Low-Performern auf Basis von Big Data – Stichwort „der gläserne Mitarbeiter“. Lässt sich dies in deutschen Unternehmen in naher Zukunft überhaupt durchsetzen?
Biemann: Mitarbeiter werden doch schon lange nach ihrer Leistung beurteilt. Jede Beförderungsentscheidung basiert in einem großen Ausmaß auf der Bewertung der Mitarbeiter-Performance. Die Nutzung von Big Data liefert hier den Vorteil, dass sie objektiv ist und man nicht zum Low-Performer wird, weil der Chef die Kollegen lieber mag. Ein Nachteil besteht darin, dass Mitarbeiter ihr Verhalten anpassen können, wenn sie die objektiven Beurteilungskriterien kennen, dabei andere Faktoren jedoch vernachlässigen. Gehen beim Verkäufer nur Verkaufszahlen in die Leistungsbeurteilung ein, besteht kein Grund für ihn, den Kollegen zu helfen, auch wenn gegenseitige Unterstützung für das Unternehmen sicherlich von Vorteil wäre. Big Data wird in den wenigsten Fällen dazu führen, sich etwa komplett von Vorgesetztenurteilen zu verabschieden. Google beispielsweise hat sich wieder etwas stärker von der Idee entfernt, Beförderungsentscheidungen über eine Art Algorithmus zu treffen.

digitalbusiness CLOUD: Trendforscherin Birgit Gebhart ist der Meinung, dass viele HR-Bereiche durch wenige Programmierer, einzelne strategische Personalentscheider und intelligent vernetzte Software ersetzt werden. Bedeutet dies im Umkehrschluss, dass Big Data die Arbeit der Personalverantwortlichen ersetzen wird? Übernehmen also bald Roboter die Aufgaben von Recruitern?
Biemann: Diese Argumentation lässt sich doch auf alle Unternehmensbereiche übertragen. Entscheidungen zur Verwendung des Marketingbudgets? Roboter. Optimierung der Supply Chain? Roboter. Im Personalbereich geht es aber um den Menschen, der in seinem Verhalten komplexer ist als das, was einem in den meisten anderen Unternehmensbereichen begegnet. Insofern wird der HR-Bereich sicher eher spät als früh von solchen Entwicklungen betroffen sein.

digitalbusiness CLOUD: Aber wird sich People Analytics beziehungsweise. Big Data in den HR-Abteilungen deutscher Unternehmen durchsetzen können?
Biemann: Ja, aber es wird noch eine Weile dauern. Auch kann es nicht den gesunden Menschenverstand und die Erfahrung des Personalers ersetzen. Es sollte sich so entwickeln, wie es für die evidenzbasierte Medizin der Fall ist. Dort wird die Entscheidung des Arztes von drei Bereichen beeinflusst: Erstens die Erfahrung des Arztes, zweitens die Wünsche und Befürchtungen der Patienten und drittens die beste bestehende Behandlungsmethode. Entsprechend sollten bei Entscheidungen im HR-Bereich Erfahrungen des Personalers, die Unternehmenskultur aber auch mögliche Handlungsempfehlungen, abgeleitet aus Big Data und bestehenden wissenschaftlichen Erkenntnissen, Verwendung finden.

digitalbusiness CLOUD: Herr Prof. Biemann, wir bedanken uns für das Gespräch. (ak)