Big Data Analytics: (k)ein Blick in die Glaskugel

Was bringt die Zukunft in puncto Recruiting? Wann wird welcher Angestellte kündigen? Für Fragen wie diese ist einst eine Glaskugel erforderlich gewesen. Mit Big Data Analytics hat sich dies nun geändert. Das Morgen lässt sich mithilfe von Big Data und damit einer Flut an Daten verhältnismäßig gut vorhersagen. Das optimiert die Personalplanung und unternehmerische Prozesse, was letztlich Zeit, Geld und Mühe spart.

Big Data Definition

Die Big Data Definition ist simpel: Dahinter verbirgt sich das Sammeln und Analysieren immenser Datenmengen aus den verschiedensten Quellen. Speziell im Recruiting sind dies beispielsweise:

- Mitarbeitergespräche

- Mitarbeiterbeurteilungen

- Onlinedaten aus dem Recruitingprozess

- Gehaltsdaten

So einfach wie die Big Data Definition auch ist, die Datenmenge dahinter ist umso komplexer. Hierzu ein Zahlenbeispiel: Bis zum Jahr 2025 prognostiziert das Cloud-Software-Unternehmen "Domo" eine Datenmenge von weltweit 463 Exabyte pro Tag. In dieser Datenflut stecken die unterschiedlichsten Informationen, die sich als äußerst wertvoll für den Unternehmenserfolg erweisen können. Damit ist Big Data kein flüchtiger Hype, sondern der Datenanalyse gehört die Zukunft.

Anwendungen von Big Data Analytics im Recruiting

Welche Anwendungen gibt es für Big Data im Recruiting? Das ist eine Frage, die viele Personalverantwortlichen umtreibt. Möglichkeiten gibt es unzählige, wie Großkonzerne wie IBM, Google und Walmart beweisen. Hierzu ein paar beispielhafte Anwendungen smarter HR-Software zur Big-Data-Analyse aus der Praxis:

Wann braucht welche Abteilung welche Art von neuen Mitarbeitern?

In welchem Team ist der Zufriedenheitsgrad zu niedrig?

Sind bestimmte Mitarbeiter auf dem Absprung?

Welche Charaktereigenschaften braucht ein Bewerber, damit er ins Team passt und nicht rasch kündigt?

Wie sieht das Rundum-Profil eines Bewerbers aus?

Wie gestaltet sich das Suchverhalten von Bewerbern?

Wie erfolgreich ist die Stellenanzeige?

Wie lange schauen sich Interessenten die Stellenanzeige an?

Wo suchen geeignete Bewerber nach neuen Jobmöglichkeiten?

Wie zufrieden sind Bewerber mit dem Bewerberprozess?

Wie hoch ist die Abbruchquote beim Bewerberprozess?

Was sind die Gründe für das Abbrechen des Bewerberprozesses?

 


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Antworten auf diese Fragen sind überaus hilfreich. Mit diesem Wissen ist es den Verantwortlichen möglich, rechtzeitig einem umsatzschwächenden Personalausfall entgegenzusteuern. Auch hierzu ein konkretes Beispiel: Ergibt die Datenanalyse, dass Mitarbeiter mit einem Arbeitsweg von mehr als 60 min oft nach spätestens sechs Monaten kündigen, lässt sich hier beim Personalmanagement ansetzen. Die Konsequenz könnte sein, dass Bewerber mit einer weiter entfernten Wohnadresse erst gar nicht berücksichtigt werden. Alternativ dazu könnte sich das Unternehmen überlegen, inwiefern ein langer Arbeitsweg problemfreier wird. Lösungsansätze wären Fahrkostenzuschüsse oder Fahrdienste.

 

Erfolgversprechende Big Data Analytics braucht smarte Software

Um Big Data zuverlässig und effizient zu nutzen, ist eine intelligente Software notwendig. Sie evaluiert, welche Daten aus dem Datenmeer relevant sind, um die erforderlichen Informationen daraus zu ziehen. Mögliche Datenquellen sind neben unternehmenseigenen Daten Social-Media-Profile, Vereinstätigkeiten, Onlineverhalten, Lesepräferenzen etc. Doch Achtung: Bei der Datenerhebung ist grundsätzlich Vorsicht angebracht. So unterstehen Datenverwendung und Datenverarbeitung dem Datenschutz. Es ist daher unerlässlich, die umfangreichen rechtlichen Bestimmungen von Anfang an abzuklären.

Vorteile und Nachteile von Big Data

Um die Vorteile und die zahlreichen Anwendungsmöglichkeiten von Big Data Analytics zu nutzen, ist ein intelligenter Umgang mit der Datenflut erforderlich. Ansonsten nützen selbst die aussagekräftigsten Daten nichts. Darüber hinaus müssen sie in den richtigen Kontext gesetzt werden, um aus den Kennzahlen eine zielführende Strategie abzuleiten. Wird Big Data gekonnt analysiert, profitiert das Unternehmen von Prognosen mit hoher Treffergenauigkeit. Zudem lassen sich wertvolle Informationen aus dem Vergangenen ziehen, was erlaubt, das Jetzt und Morgen zu optimieren. Richtig eingesetzt spart ein Unternehmen mit Big Data Analytics somit Zeit und Geld. Gleichzeitig wird der Unternehmenserfolg verbessert. Auch die Mitarbeiterzufriedenheit steigt, was sich wiederum auf den Umsatz auswirkt.

Der Nachteil von Big Data liegt in den Grenzen der künstlichen Intelligenz. So kann eine Software vieles, aber nicht alles leisten. Insbesondere in Branchen mit eklatantem Fachkräftemangel legen Jobkandidaten auf ein umfangreiches „Umwerben“ viel Wert. Somit darf trotz revolutionärer und automatisierter Technik das Persönliche nicht zu kurz kommen.

Beachtenswert ist ferner, dass Computer (noch) keine echte emotionale Intelligenz besitzen. Somit kann ein erfahrener Personalverantwortlicher oft besser entscheiden, ob ein Bewerber ins Team passt oder nicht. Und was passiert mit Talenten, die aufgrund ihrer ungewöhnlichen Vita vom Algorithmus des Computers nicht berücksichtigt werden? Manche von ihnen wären für die Stellenbesetzung vielleicht ideal oder sie würden sich für eine Jobqualifizierung durch ein Training on the Job eignen. Intelligente Software hat damit noch Grenzen, die es zu beachten gilt, um das Beste aus ihr herauszuholen. Ob sich diese „Mängel“ künftig korrigieren lassen, bleibt abzuwarten. Fest steht: Software für Big Data Analytics wird zunehmend smarter.

 

Big Data ist im Recruiting unverzichtbar

Die Anwendungen von Big Data im Recruiting sind vielfältig, revolutionär und maßgebend. Sie ermöglichen, effizient Vergangenheit und Gegenwart zu analysieren sowie daraus neue Handlungsmöglichkeiten abzuleiten. Auch die Zukunft lässt sich mit hoher Genauigkeit prognostizieren, wodurch Mitarbeiter und Unternehmenserfolg profitieren. Hierbei darf jedoch niemand vergessen, dass der Mensch keine reine Menge an Daten ist. Seele, Geist, Verstand und ethnische Normen sollten Berücksichtigung finden, denn Menschsein definiert sich auch und gerade dadurch.

 


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