Analyse
People Analytics in der Praxis: Insights aus dem HRlab Alltag
Marlen Kothen
am 27. Februar 2026 • 1 Min. Lesezeit
Robina und Kevin von HRlab erleben täglich, wie unterschiedlich Unternehmen ihre HR-Daten nutzen: von schnellen Standard-Reports bis zu individuell aufgebauten Dashboards. Entscheidend bleibt stets derselbe Punkt: People Analytics entfaltet seinen Wert erst, wenn Daten transparent, verlässlich und handlungsorientiert genutzt werden. Wir verraten unsere Insights aus echten Kundenprojekten zu People Analytics in der Praxis.
People Analytics - der Praxis-Check mit HRlab
People Analytics beschreibt die systematische Auswertung von Personaldaten, um aus den Ergebnissen bessere Entscheidungen zu treffen. In der Praxis heißt das: Den Blick nicht nur auf Kennzahlen zu richten, sondern auf Zusammenhänge, wie etwa zwischen Abwesenheiten, Gehältern oder Fluktuation.
Viele mittelständische Unternehmen nutzen HRlab heute genau dafür: Alle relevanten Daten – von Zeiterfassung bis Demografie – werden zentral an einem Ort gebündelt und können flexibel ausgewertet werden. So entstehen Reports und Kennzahlen Dashboards, die wertvolle Erkenntnisse zeigen und die direkt in Maßnahmen übersetzt werden können. Robina aus dem HRlab-Sales-Team bringt es auf den Punkt:
Am Ende geht es darum, dass alle im Unternehmen auf denselben Punkt der Wahrheit zugreifen: auf verlässliche, aktuelle Daten, die jeder Entscheidung Substanz geben.
Standard-Reports vs. Flex-Reporting: Was bringt welchen Mehrwert in der Praxis?
Sobald die Datenbasis steht, stellt sich für viele HR-Teams die nächste Frage: Wie tief will – oder muss – ich eigentlich in die Zahlen einsteigen? Genau hier unterscheiden sich in HRlab die Standard-Reports und das Flex-Reporting. Kevin erklärt: “Standard-Reports machen immer dann Sinn, wenn man die berühmten Kennzahlen auf Knopfdruck ganz schnell haben will”. Das können zum Beispiel sein:
- Fluktuationsrate
- durchschnittliche Fehlzeiten
- Mitarbeiteranzahl pro Standort
- Projektkosten
- Altersverteilung
- Time to Hire
- Absagegründe bei Bewerbungen
- Entgelt Überblick und viele mehr
Wenn Unternehmen jedoch individuelle Fragestellungen analysieren wollen, kommt das Flex-Reporting ins Spiel. Hier lassen sich Daten frei kombinieren und filtern. Zum Beispiel:
- Wie haben sich die Gehälter im Laufe eines Jahres pro Abteilung entwickelt, in Relation zu der Anzahl der Köpfe der Mitarbeiter.
- Wie sieht denn das Gehalt in welcher Altersgruppe aus
- Wie viele Stunden haben die Mitarbeiter gearbeitet und sind dabei wie viele Tage krank gewesen?
„Das ist ideal für den schnellen Überblick“, ergänzt Kevin. „Wie bei einer Pivot-Tabelle, nur deutlich einfacher und intuitiver. So bekommt man valide Zahlen ohne tiefes Excel-Wissen.“
Welche Insights überraschen wirklich?
Wer täglich mit Menschen arbeitet, verlässt sich oft auf Erfahrung und Bauchgefühl. Doch genau hier schafft People Analytics eine neue Ebene der Objektivität und manchmal auch überraschende Erkenntnisse. „Manche Personaler sind vielleicht überrascht, wenn sie ihre eigenen Annahmen mit Daten abgleichen“, erzählt Robina. „Ein klassisches Beispiel ist die Krankenquote: Man hat das Gefühl, dass bestimmte Mitarbeiter ständig fehlen. Wenn man die Zahlen aber schwarz auf weiß sieht, zeigt sich oft, dass es nur ein paar Einzelfälle waren oder umgekehrt.“
Durch solche Analysen lassen sich Muster erkennen, die im Alltag leicht übersehen werden: Häufungen von Fehlzeiten an bestimmten Wochentagen, saisonale Belastungsspitzen oder Unterschiede zwischen Teams. Diese Fakten helfen HR, Mitarbeitergespräche fundierter zu führen und Maßnahmen gezielter zu planen. People Analytics ersetzt am Ende kein Bauchgefühl, aber es überprüft es. Und genau das macht den Unterschied zwischen reiner Intuition und datenbasierter Personalstrategie.
Von der Zahl zur Maßnahme: Kennzahlen sinnvoll verknüpfen
Die wahre Stärke von People Analytics zeigt sich erst, wenn aus Zahlen konkrete Handlungen entstehen. Ein gutes Beispiel ist der sogenannte Bradford-Faktor – eine Kennzahl, die aufzeigt, wie sich Fehlzeiten auf das Unternehmen auswirken. Dabei werden nicht nur die Krankheitstage gezählt, sondern auch, wie häufig jemand fehlt.
„Wenn ein Mitarbeiter dreißig Tage im Jahr krank war, aber am Stück, ist das etwas anderes, als wenn es dreißig einzelne Fehltage waren“, erklärt Robina. „Das kann ein Hinweis auf Unzufriedenheit, Belastung oder auch Wechselgedanken sein und sollte HR aufmerksam machen.“
Solche Kennzahlen sind wertvoll, müssen aber mit Fingerspitzengefühl interpretiert werden. Datenschutz und Fairness sind entscheidend: People Analytics darf keine Diskriminierung begründen, sondern soll Transparenz und Dialog fördern. Deshalb gilt: Daten dienen als Ausgangspunkt für Gespräche, nicht als Urteil.
Für die Praxis bedeutet das: HR kann mit Analysen Trends erkennen, wie etwa steigende Krankenquoten, sinkendes Engagement oder demografische Verschiebungen und daraus gezielte Maßnahmen ableiten. Zum Beispiel
- Wellbeing-Programme bei auffälligen Belastungsmustern
- Feedback-Initiativen bei mangelnder Teambindung,
- oder Recruiting-Anpassungen, wenn Daten auf Überalterung oder Skill-Gaps hindeuten.
Unser Fazit: Digitalisierung vor Kennzahlen
People Analytics lebt von sauberen Daten und integrierten Systemen. Damit Kennzahlen wie der Bradford-Faktor oder Fluktuationsanalysen wirken, müssen über API-Schnittstellen beispielsweise Daten aus DATEV, Microsoft oder über REST-APIs zuverlässig zusammenfließen. Nur so entsteht die entscheidende "eine Quelle der Wahrheit". Robina bringt es auf den Punkt: „Ohne Kennzahlen kann man kein Unternehmen steuern, aber ohne saubere Daten auch keine Kennzahlen." Kevin ergänzt: „Die Reise führt eben immer zur einheitlichen Datenbasis."