HR-Analytics - Datenanalysesoftware für HR als Erfolgsfaktor
HR-Analytics beschreibt vor allem eine effiziente Datenanalyse personalrelevanter Kennzahlen und fällt damit in den Bereich des Personalwesens. Diese Kennzahlen zu kennen und analysieren zu können erlaubt es, fundierte Entscheidungen zu treffen und trägt entsprechend dem Unternehmenserfolg bei.
Das Wichtigste in Kürze
- HR Analytics sammelt personalrelevante Daten, analysiert und leitet daraus Erkenntnisse und Maßnahmen ab
- HR Analytics KPIs lassen sich in Descriptive, - Predictive und Prescriptive Analytics unterteilen
- Datenanalysesoftware für HR wird im Rahmen der digitalen Transformation immer wichtiger
Was versteht man unter HR Analytics?
Human Resources (HR) bezeichnet die Gesamtheit aller Aktivitäten, die sich mit der Verwaltung, Betreuung, Entwicklung und strategischen Ausrichtung der Mitarbeitenden in einer Organisation befassen. Während HR traditionell stark auf administrative Prozesse und zwischenmenschliche Interaktion fokussiert war, erweitert HR Analytics diesen Aufgabenbereich um eine systematische, datengetriebene Perspektive.
Konkret bedeutet HR Analytics, personalrelevante Daten zu sammeln, zu analysieren und daraus fundierte Erkenntnisse abzuleiten. Ziel ist es, Entscheidungen im Personalbereich nicht nur auf Erfahrung und Intuition zu stützen, sondern auf messbaren Fakten. Durch den Einsatz von statistischen Methoden, Datenvisualisierung und zunehmend auch Künstlicher Intelligenz lassen sich nicht nur vergangene Entwicklungen beschreiben („Descriptive Analytics“), sondern auch Vorhersagen treffen („Predictive Analytics“) und konkrete Handlungsempfehlungen ableiten („Prescriptive Analytics“). Auf die verschiedenen Kennzahlen in den jeweiligen Bereichen gehen wir später im Text noch ein.
Meinen HR Analytics, People Analytics und Workforce Analytics das selbe?
Die drei Begriffe HR Analytics, People Analytics und Workforce Analytics werden im Alltag oft synonym verwendet, haben aber in der Fachsprache leicht unterschiedliche Nuancen:
| Begriff | Typischer Fokus | Anmerkung |
|---|---|---|
| HR Analytics | Klassisch im Personalbereich angesiedelt, Analyse von HR-Kennzahlen wie Fluktuation, Krankheitsquote, Recruiting-Erfolg oder Weiterbildungseffekt. | Traditionell stärker auf HR-Abteilung und interne Prozesse bezogen. |
| People Analytics | Weiter gefasst: Betrachtet alle Daten, die mit Menschen in einer Organisation interagieren – nicht nur Mitarbeitende, sondern z. B. auch Bewerber, Freelancer oder sogar Kundenkontaktteams. | Betont den strategischen Blick auf den „Faktor Mensch“ im gesamten Unternehmen. |
| Workforce Analytics | Schwerpunkt auf der gesamten Belegschaft (Workforce), inkl. externe Arbeitskräfte, Schichtmodelle, Kapazitätsplanung und Ressourceneinsatz. | Häufig stärker quantitativ-operativ ausgerichtet, z. B. in Produktions- oder Serviceumgebungen. |
Unterschied zwischen HR Analytics und Personalcontrolling
Sie sehen: HR-Analytics hat einen starken Bezug zu Personalcontrolling, geht aber noch einen Schritt weiter, indem Prognose gestellt werden. Essenziell dafür ist die Nutzung der richtigen HR-Software, denn so kompliziert sich das Thema zunächst anhört: Mit der richtigen Software erstellen Sie entsprechende Auswertungen mit wenigen Klicks.
| Aspekt | Personalcontrolling | HR Analytics |
|---|---|---|
| Fokus | Verwaltung, Planung und Kontrolle von Personalressourcen | Analyse, Prognose und Optimierung auf Basis von Personaldaten |
| Zeithorizont | Vergangenheits- und Gegenwartsdaten | Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft (Prognosen) |
| Methoden | Kennzahlenanalyse, Soll-Ist-Vergleich | Statistische Analysen, Data Mining, KI-gestützte Vorhersagen |
| Ziel | Effizienz und Kostenkontrolle | Strategische Entscheidungen, Mitarbeiterbindung, Talentförderung |
| Bezug | Operativ-administrativ | Strategisch-analytisch |
Übersicht der wichtigsten HR Analytics KPIs
Descriptive Analytics
Beschreibt den aktuellen Zustand und vergangene Entwicklungen im Personalbereich anhand folgender Kennzahlen:
- Mitarbeiterfluktuationsrate (Anteil der Beschäftigten, die das Unternehmen verlassen haben)
- Krankheitsquote (Häufigkeit und Dauer von Fehlzeiten)
- Anzahl der Neueinstellungen
- Kosten pro Einstellung
- Mitarbeiterzufriedenheit (z. B. aus Befragungen)
Predictive Analytics
Nutzen historische Daten, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen:
- Fluktuationsrisiko (Wahrscheinlichkeit, dass einzelne Mitarbeitende kündigen)
- Prognosen zu Abwesenheiten und Krankheitsausfällen
- Bedarfsvorhersage für Neueinstellungen oder Nachfolgeplanung
- Vorhersage der Wirksamkeit von Weiterbildungsmaßnahmen
- Risikoanalyse für Leistungseinbrüche
Prescriptive Analytics
Leiten auf Basis der Daten und Prognosen konkrete Handlungsempfehlungen ab:
- Optimale Anzahl und Verteilung von Neueinstellungen in verschiedenen Abteilungen
- Identifikation von Mitarbeitenden, die gezielte Fördermaßnahmen benötigen
- Empfehlungen zur Gestaltung von Weiterbildungsprogrammen mit maximaler Wirkung
- Strategien zur Reduktion der Fluktuation und Steigerung der Mitarbeiterbindung
- Ressourcenallokation für HR-Initiativen basierend auf Datenanalysen
Warum sollten Unternehmen HR-Analytics nutzen?
Richtig HR Analytics zu einem strategischen Instrument, das die klassische Personalarbeit um eine analytische Dimension ergänzt und damit einen direkten Beitrag zur Effizienzsteigerung, Mitarbeiterbindung und langfristigen Unternehmensentwicklung leistet. Beispielsweise geben die letzten sechs Monate Krankheitsfälle in Ihrem Unternehmen eine gute Grundlage für Prognosen darüber, wie die nächsten sechs Monate wahrscheinlich aussehen werden. Ähnlich verhält es sich mit der Mitarbeiterfluktuation. Und gerade da macht es Sinn, frühzeitig einzugreifen, um Talente zu halten.
Was macht dann genau ein HR Analyst?
Ein HR-Analyst wertet Personal- und Unternehmensdaten aus, um fundierte Handlungsempfehlungen für das Personalmanagement zu geben. Die Rolle verbindet Datenkompetenz mit HR-Fachwissen, um die Personalarbeit von einer reaktiven zu einer proaktiven, strategischen Funktion zu entwickeln. Typische Aufgaben sind:
- Datensammlung und -aufbereitung: Zusammenführen von Daten aus HR-Systemen, Bewerbermanagement-Tools, Zeiterfassung oder Mitarbeiterbefragungen.
- Analyse und Interpretation: Auswertung von Kennzahlen zu Fluktuation, Krankheitsquoten, Recruiting-Erfolg, Weiterbildungsmaßnahmen usw.
- Prognosen und Modellierungen: Nutzung statistischer Verfahren oder KI, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen (z. B. Fluktuationsrisiko).
- Berichtswesen: Erstellung von Dashboards, Reportings und Präsentationen für HR- und Geschäftsleitung.
- Empfehlungen ableiten: Entwicklung von Maßnahmen zur Effizienzsteigerung, Mitarbeiterbindung oder Verbesserung von HR-Prozessen.
4 Anwendungsbereiche von HR-Analytics in KMU
Wir haben bisher gelernt: HR-Analytics hilft Ihnen dabei, wichtige Entscheidungen im Personalbereich mit Zahlen zu treffen. Besonders in mittelständischen Unternehmen gibt es einige Bereiche, in denen das sehr nützlich ist:
Recruiting Analytics zum Beispiel zeigt Ihnen, wie lange es dauert, neue Mitarbeitende einzustellen (Time-to-Hire) und wie viel das kostet. So können Sie herausfinden, ob der Bewerbungsprozess schneller oder günstiger werden kann. Wenn Sie merken, dass Sie zu lange brauchen, können Sie gezielt Änderungen vornehmen, um schneller die passenden Talente zu gewinnen.
Beim Performance Management geht es darum, wie gut Ihre Mitarbeitenden arbeiten. Mit HR-Analytics können Sie die Leistungen besser vergleichen und verstehen, wer Unterstützung oder Weiterbildung braucht. Zum Beispiel sehen Sie, ob bestimmte Teams ihre Ziele erreichen oder wo es Probleme gibt.
Im Bereich Learning & Development Analytics erkennen Sie, welche Fähigkeiten in Ihrem Unternehmen fehlen. Wenn Sie zum Beispiel feststellen, dass viele Mitarbeitende keine Schulungen zu digitalen Themen besucht haben, können Sie passende Trainings anbieten. So verbessern Sie die Qualifikation Ihrer Mitarbeitenden und sorgen dafür, dass alle fit für die Zukunft sind.
Ein weiterer wichtiger Bereich ist die Compensation & Benefits Analytics. Hier schauen Sie sich an, ob die Gehälter und Zusatzleistungen (Benefits) fair und attraktiv sind. Wenn zum Beispiel Ihre Mitarbeitenden durch vergleichbare Jobs bei anderen Firmen besser bezahlt werden, kann das zu Fluktuation führen. Dann wissen Sie, wo Sie nachbessern sollten, um Ihre Mitarbeitenden zu halten.
Expertentipp: Mit People Analytics bei der Nachfolgeplanung profitieren
"Wenn das Thema erstmal sitzt, verschafft es Kapazitäten und Einblicke, um Strategien und Pläne zu erarbeiten und daraus klare Entscheidungen abzuleiten." Marie Kanellopulos von DONE! Berlin in unserem Expertenpodcast “von HR für HR”.
Digitalisierung unterstützen mit Datenanalysesoftware im HR
In Zeiten der digitalen Transformation verändert sich die Arbeitswelt rasant und damit auch die Anforderungen an die Personalabteilung. Datenanalysesoftware für HR wird deshalb immer wichtiger, weil sie Personalverantwortlichen hilft, große Datenmengen schnell und zuverlässig auszuwerten.
Eine moderne HR-Software mit integrierten HR Analytics-Funktion ermöglicht es, Trends wie Mitarbeiterfluktuation oder Qualifikationslücken frühzeitig zu erkennen. Außerdem unterstützt sie dabei, Prozesse zu automatisieren und personalstrategische Maßnahmen zielgerichtet zu planen.
Beste HR Analytics Software für das eigene Unternehmen finden
Bei der Auswahl der besten Datenanalysesoftware sollten Sie darauf achten, dass sie sich gut in Ihre bestehende IT-Landschaft integrieren lässt – zum Beispiel durch Schnittstellen (APIs) zu Ihrer Lohnbuchhaltung oder Ihrem Recruiting-System. Wichtig ist auch, dass die Software benutzerfreundlich ist und aussagekräftige Reports bietet, die sich einfach erstellen und interpretieren lassen.
Darüber hinaus sollten Sie sicherstellen, dass die Lösung datenschutzkonform ist und regelmäßig aktualisiert wird, um mit den technischen und rechtlichen Anforderungen Schritt zu halten. Nur so profitieren Sie voll von den Chancen der digitalen Transformation und bringen Ihre HR-Arbeit auf das nächste Level.
Video: So sehen die HR Analytics Funktionen mit HRlab aus
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FAQ - Die wichtigsten Fragen auf einen Blick
Human Resources (HR) bezeichnet den Unternehmensbereich, der sich mit der Verwaltung, Betreuung und Entwicklung der Mitarbeiter beschäftigt. Dazu gehören unter anderem Personalgewinnung (Recruiting), Einarbeitung, Weiterbildung, Gehalts- und Vertragswesen, Arbeitsrecht, Mitarbeiterbindung und die Förderung einer positiven Unternehmenskultur.
Kurz gesagt: HR kümmert sich um alle Themen rund um „die Ressource Mensch“ im Unternehmen, von der Einstellung bis zum Austritt von Mitarbeitenden in Unternehmen.
HR Analytics (auch People Analytics oder Workforce Analytics) bezeichnet die systematische Analyse von Personaldaten, um fundierte Entscheidungen im Personalmanagement zu treffen.
Dabei werden Daten zu z. B. Mitarbeiterleistung, Fluktuation, Bewerbungsprozessen oder Weiterbildung ausgewertet, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Ziel ist es, personalrelevante Maßnahmen datenbasiert zu planen und deren Wirkung zu messen. Zum Beispiel:
- Welche Faktoren tragen zur Mitarbeiterbindung bei?
- Welche Recruiting-Kanäle sind am effektivsten?
- Wie wirken sich Weiterbildungsprogramme auf die Leistung aus?
- Kurz: HR Analytics macht aus Bauchgefühl datengetriebene Entscheidungen im Personalbereich.
Rechtliche Vorgaben sind für HR-Analytics essenziell, um Vertrauen zu schaffen und Risiken zu vermeiden.
- Datenschutz (DSGVO): Beim Sammeln und Analysieren von Personaldaten müssen Unternehmen die Datenschutz-Grundverordnung strikt einhalten. Persönliche Daten dürfen nur mit Einwilligung oder auf rechtlicher Grundlage verarbeitet werden.
- Datenminimierung: Es sollten nur Daten erhoben und genutzt werden, die für den jeweiligen Zweck wirklich notwendig sind.
- Transparenz: Mitarbeitende müssen darüber informiert werden, welche Daten verarbeitet werden und zu welchem Zweck.
- Bias Detection: HR-Analytics muss so gestaltet sein, dass keine Diskriminierung durch verzerrte Daten oder Algorithmen entsteht.
- Aufbewahrung & Zugriff: Personaldaten müssen sicher gespeichert und der Zugriff streng kontrolliert werden, um Missbrauch zu verhindern.
Disclaimer
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