People Analytics: Evidenzbasiert Entscheidungsfindung im Personalmanagement

Andrea Hammermann and Christopher Thiele

No 35/2019, IW-Reports from Institut der deutschen Wirtschaft (IW) / German Economic Institute

Abstract: Die Menge an digitalen Daten steigt rasant. Im Jahr 2018 wurden 33 Zettabytes (33 Milliarden Terabytes) an Daten generiert und für 2020 werden 47 Zettabytes prognostiziert. In den meisten Unternehmen wird das Potenzial verfügbarer Daten zur Unterstützung von (Investitions-) Entscheidungen noch nicht voll ausgeschöpft. Dies gilt insbesondere für das Personalwesen, in dem Entscheidungen über die Einstellung neuer Mitarbeiter bis hin zu Entwicklungsschritten und Beförderungsentscheidungen häufig allein auf Intuition und Erfahrung basieren. Unter den Begriffen People Analytics oder HR Analytics werden vor allem in der Managementliteratur, aber zunehmend auch in der wissenschaftlichen Forschung, datenbasierte Ansätze der Entscheidungsfindung diskutiert und ihre Potenziale nicht selten überzeichnet. Vermeintliche Vorteile wie Objektivität und Diskriminierungsfreiheit einer datenbasierten Entscheidungsfindung sind aus wissenschaftlicher Sicht jedoch kritisch zu hinterfragen. Die vorliegende Studie setzt sich mit den Ansätzen, Datenquellen und Methodiken von People Analytics auseinander und diskutiert ihre Chancen und Risiken aus einer ökonomischen, rechtlichen und ethischen Betrachtung heraus. Eine klare Empfehlung für mehr People Analytics in Unternehmen gibt die Studie nicht. Die Autoren möchten vielmehr für Hemmnisse in der Datennutzung sensibilisieren, deren Überwindung für eine wertschöpfende Anwendung von People Analytics notwendig ist. Die Hemmnisse werden vor allem in der verbreiteten Rechtsunsicherheit im Umgang mit Daten, einer mit Ängsten und Vorbehalten behafteten Diskussion über die Datennutzung im Arbeitskontext und fehlenden Erfahrungen und Kompetenzen in der Datenaufbereitung und -analyse gesehen.

JEL-codes: M12 M50 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2019
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