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{"id":1207,"date":"2024-10-01T21:49:03","date_gmt":"2024-10-01T19:49:06","guid":{"rendered":"urn:uuid:5782ce68-f4e0-41f4-851c-535af2ee953e"},"modified":"2024-10-01T20:39:44","modified_gmt":"2024-10-01T18:39:44","slug":"mit-hr-analytics-zu-erfolgreichem-dei-management","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.diversity-inclusion-platform.ch\/en\/mit-hr-analytics-zu-erfolgreichem-dei-management\/","title":{"rendered":"Mit HR Analytics zu erfolgreichem DE&amp;I Management"},"content":{"rendered":"\n<p>In Zeiten von Big Data und KI, wo findet sich da die HR-Datenanalyse? Gem\u00e4ss einer Trendstudie der FHNW (2023) analysiert ein Grossteil der Schweizer Firmen ihre Mitarbeitenden-Daten. Fast 90% der Grossunternehmen machen Auswertungen, aber auch etwa die H\u00e4lfte der KMU. Tendenz steigend.<\/p>\n\n\n\n            <h3\n            class=\"wp-block-mind-heading heading-3\"\n            id=\"prognosen-mit-potenzial\"\n        ><span>Prognosen mit Potenzial<\/span><\/h3>\n    \n\n\n<p>Erfolgreiches DE&amp;I-Management braucht eine gute Datengrundlage und eine saubere deskriptive Analyse. Inzwischen werden Daten aber auch so verwendet, um Trends und Prognosen f\u00fcr die Zukunft zu berechnen. Es stellt sich die Frage, ob es sich lohnt den Aufwand zu betreiben und in datenbasiertes HR-Management und speziell Predictive Analytics zu investieren?<\/p>\n\n\n\n\n<p>Studien zeigen, dass Organisationen von genauerer Personalplanung, besseren Gesch\u00e4ftsergebnissen und erh\u00f6hter Mitarbeitendenzufriedenheit profitieren k\u00f6nnen, wenn sie sich auf HR-datenbasierte Massnahmen st\u00fctzen. Diese Vorteile sind nicht nur grossen Unternehmen vorbehalten, sondern stehen auch kleineren Firmen offen.<\/p>\n\n\n\n            <h3\n            class=\"wp-block-mind-heading heading-3\"\n            id=\"diversity-in-technology-der-fall-intel\"\n        ><span>\u00abDiversity in Technology\u00bb - Der Fall Intel<\/span><\/h3>\n    \n\n\n<p>2015 startete Intel die Initiative \"Diversity in Technology\". Ziel der Initiative: Frauen, afro- und lateinamerikanische Menschen, und andere Minderheiten in der Technikbranche zu f\u00f6rdern. Daten zu Einstellungspraktiken, Bef\u00f6rderungen, Mitarbeitendenzufriedenheit und die Fluktuationsraten von unterrepr\u00e4sentierten Gruppen wurden analysiert. Im Rahmen dieser Initiative konnten unbewusste Vorurteile in den Rekrutierungsprozessen identifiziert und eliminiert werden. Bereits Ende 2018 erreicht Intel die gesetzten Ziele - zwei Jahre fr\u00fcher als geplant!<\/p>\n\n\n\n            <h3\n            class=\"wp-block-mind-heading heading-3\"\n            id=\"die-datengrundlage-ist-das-fundament-fur-eine-erfolgreiche-dei-datenanalyse\"\n        ><span>Die Datengrundlage ist das Fundament f\u00fcr eine erfolgreiche DE&amp;I Datenanalyse<\/span><\/h3>\n    \n\n\n<p>Ein solches Projekt funktioniert allerdings nur, wenn gewisse Voraussetzungen gegeben sind oder geschaffen werden: Es braucht die f\u00fcr die Fragestellung relevanten Daten. Diese m\u00fcssen ausreichend aktuell und zuverl\u00e4ssig sein \u2013 und idealerweise in einem einheitlichen Format und gesammelt in einem einzigen Tool vorliegen. Die Auswertung der Daten schliesslich braucht nicht nur Zeit und Ressourcen, sondern setzt Kompetenzen in Form von Fachwissen und Analyse-Skills voraus. Die Kennzahlen n\u00fctzen wenig, wenn sie nicht richtig interpretiert werden. Hier fungiert HR als \u00dcbersetzer:in f\u00fcr die Daten, ist jedoch darauf angewiesen, von den entsprechenden Stakeholdern (Gesch\u00e4ftsleitung, HR-Business-Partner:innen, Linienverantwortlichen) in Entscheidungsprozesse eingebunden zu werden.<\/p>\n\n\n\n            <h3\n            class=\"wp-block-mind-heading heading-3\"\n            id=\"eine-anleitung-fur-eine-erfolgreiche-dei-datenanalyse\"\n        ><span>Eine Anleitung f\u00fcr eine erfolgreiche DE&amp;I-Datenanalyse<\/span><\/h3>\n    \n\n\n<ol class=\"wp-block-core-list\"><li>Fokus definieren: Ein erster Schritt besteht darin, zu definieren, welches Thema oder welche Fragestellungen im Fokus stehen sollen. Diese k\u00f6nnen sich aus der HR-Strategie ergeben oder auch von der Gesch\u00e4ftsleitung oder F\u00fchrungskr\u00e4ften an das HR herangetragen werden.<\/li><li>Daten sammeln: Diese finden sich oft in den Personalakten und bestehen u.a. aus grundlegenden demografischen Daten wie Geschlecht, Alter und Nationalit\u00e4t. Datenschutzgesetze (z.B. DSGVO der EU)) k\u00f6nnen es Unternehmen erschweren, sensible Daten \u00fcber ihre Mitarbeitenden zu sammeln und zu verwenden. Besonders sch\u00fctzenswerte Pers\u00f6nlichkeitsmerkmale (wie ethnische Herkunft, sexuelle Orientierung oder eine Behinderung und andere relevante Diversit\u00e4tsmerkmale) k\u00f6nnen ausschliesslich \u00fcber Self-Disclosure \u2013 das freiwillige Offenlegen pers\u00f6nlicher Daten \u2013 erhoben werden. Hier muss aber besonders sensibel vorgegangen werden, um Mitarbeitende f\u00fcr diesen Schritt zu motivieren. Daten m\u00fcssen anonymisiert und vertraulich behandelt werden und es braucht eine klare Kommunikation, f\u00fcr welche Zwecke die Daten verwendet werden. Daten zu Rekrutierung und Bef\u00f6rderungen, Fluktuationsraten, Daten aus Mitarbeitendenbefragungen und aus Lohnanalysen sollten ebenfalls gesammelt werden. Was oft auf den ersten Blick einfach erscheint, kann sich in der Praxis als schwierig erweisen, z.B. wenn die Daten aus verschiedenen Tools zusammengestellt werden m\u00fcssen. Unvollst\u00e4ndige oder inkonsistente Daten k\u00f6nnen zudem die Analysen verf\u00e4lschen und zu falschen Schlussfolgerungen f\u00fchren.<\/li><li>Kennzahlen definieren: Allgemein sollten dabei die unterschiedlichen Diversit\u00e4tsdimensionen beleuchtet werden in der Belegschaft, in F\u00fchrungspositionen und evtl. erg\u00e4nzend noch in speziellen Rollen (Profit-and-Loss, Personalverantwortung) oder auch nach Abteilungen (IT, Verkauf, Unterhalt). Die Kennzahlen sollten auch Schritte im HR-Prozess oder Auswertungen zu Inklusion (etwa aus Mitarbeitendenumfragen) beinhalten. Ganz wichtig: die Kennzahlen sollen helfen, Aussagen zum Thema oder der Fragestellung zu machen.<\/li><li>Analyse von Daten und Trends: Vergleichen sie unterschiedliche Gruppen, um Ungleichheiten zu entdecken. Branchenspezifische Diversity Benchmarks k\u00f6nnen aufzeigen, wo Nachholbedarf besteht und, wo man die Vorreiterrolle einnimmt. Analysen \u00fcber mehrere Jahre hinweg machen Trends sichtbar und sind oft ein guter Indikator, um zu sehen, ob gesetzte Massnahmen wirksam sind. Nicht ausreichend detaillierte Analysen k\u00f6nnen Ungleichbehandlungen verbergen: z.B. wenn ausl\u00e4ndische Kaderfrauen bei Bef\u00f6rderungen st\u00e4rker ber\u00fccksichtigt werden und gleichzeitig ausl\u00e4ndische Kaderm\u00e4nner benachteiligt werden, \u00abverschwindet\u00bb die Ungleichbehandlung, wenn bei der Analyse alle ausl\u00e4ndischen Kadermitarbeitenden \u00abin einen Topf\u00bb geworfen werden. Daher empfiehlt bei der Analyse der Diversit\u00e4tsdimensionen immer auch eine intersektionale Perspektive, also die Kombination zweier oder mehrerer Merkmale (z.B. Geschlecht und Nationalit\u00e4t).<\/li><li>Ergebnisse zug\u00e4nglich machen: DE&amp;I-Berichte oder Dashboards sind zwei M\u00f6glichkeiten die Ergebnisse intern f\u00fcr das Management oder f\u00fcr externe Stakeholder zug\u00e4nglich zu machen und Fakten zu schaffen. Die Herausforderung besteht hier oft darin, Daten und Kennzahlen so zu kommunizieren, dass diese f\u00fcr die unterschiedlichen Stakeholder klar verst\u00e4ndlich sind. \u00abData is only useful as long as you are able to read it\u00bb. Die sogenannte Datenkompetenz ist eine der Kernkompetenzen von professionellen DE&amp;I-Fachpersonen. Sie m\u00fcssen Kennzahlen verstehen und mit Gesch\u00e4ftsleitungen und F\u00fchrungskr\u00e4ften diskutieren k\u00f6nnen.<\/li><li>Massnahmen setzen und optimieren: Die Datenanalyse schafft eine objektive Grundlage, um strategische Schwerpunkte zu identifizieren. Gerade in Verbindung mit einem externen Branchenbenchmark k\u00f6nnen Kennzahlen Handlungsbedarf aufzeigen (z.B. die \u00fcberdurchschnittlich hohe Fluktuation von M\u00e4nnern in Teilzeitpensum) und bieten die M\u00f6glichkeit, messbare Ziele zu definieren. &nbsp;Ausserdem tragen Auswertungen dazu bei, dass man Probleme fr\u00fchzeitig bemerkt und gezielte Massnahmen ergreifen kann. Regelm\u00e4ssige Auswertungen mit einem Set an Kennzahlen (z.B. Diversity Scorecard) helfen, getroffene Massnahmen zu evaluieren und Fortschritte zu messen. Kennzahlen k\u00f6nnen dabei einen Motivationsschub geben, wenn sich erste Erfolge einstellen (z.B. wenn die Kennzahlen zur Rekrutierung ins Kader hinsichtlich Geschlecht ausgewogen sind, nachdem ein anonymisierte Bewerbungsverfahren eingef\u00fchrt wurde).<\/li><\/ol>\n\n\n\n            <h3\n            class=\"wp-block-mind-heading heading-3\"\n            id=\"machen-sie-hr-analytics-zur-strategischen-prioritat\"\n        ><span>Machen Sie HR Analytics zur strategischen Priorit\u00e4t<\/span><\/h3>\n    \n\n\n<p>In Zukunft wird datenbasiertes HR-Management und speziell Predictive HR Analytics an Relevanz gewinnen. Wenn Sie auf HR Analytics setzen wollen, lohnt es sich, in finanzielle und zeitliche Ressourcen zu investieren. Dabei ist es entscheidend, sich zun\u00e4chst zu \u00fcberlegen, welche gesch\u00e4ftlichen Herausforderungen Sie mit HR-Daten angehen m\u00f6chten. Ob es um die Reduzierung der Mitarbeiterfluktuation oder die F\u00f6rderung von Diversit\u00e4t geht \u2013 definieren Sie klare Ziele und Kennzahlen, um den Erfolg Ihrer Massnahmen in Bereichen wie Mitarbeiterbindung, Zufriedenheit oder Rekrutierung zu messen. Nur mit qualitativ hochwertigen Daten k\u00f6nnen fundierte Entscheidungen getroffen werden.&nbsp;<\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In Zeiten von Big Data und KI, wo findet sich da die HR-Datenanalyse? Gem\u00e4ss einer Trendstudie der FHNW (2023) analysiert ein Grossteil der Schweizer Firmen ihre Mitarbeitenden-Daten. Fast 90% der Grossunternehmen machen Auswertungen, aber auch etwa die H\u00e4lfte der KMU. Tendenz steigend. Erfolgreiches DE&amp;I-Management braucht eine gute Datengrundlage und eine saubere deskriptive Analyse. 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