Warum Dein Personalleiter kein Vertrauen in die HR-Datenanalyse hat

Die HR-Datenanalyse hat in der modernen Geschäftswelt an Bedeutung gewonnen, da Unternehmen zunehmend datengetriebene Entscheidungen treffen. Trotz der vielversprechenden Aussichten sind viele Personalleiter jedoch nach wie vor skeptisch und zeigen ein geringes Vertrauen in HR-Datenanalysen.

In diesem Kontext untersuchen wir verschiedene Aspekte, die zu einem Mangel an Vertrauen führen und die Gründe hinter der Zurückhaltung Deines Personalleiters, insbesondere in Bezug auf die Datenqualität und Interpretation von HR-Analysen. Schauen wir uns genauer an, warum mangelndes Vertrauen besteht und welche Herausforderungen und Bedenken Führungskräfte dabei haben, datengestützte Erkenntnisse in ihre strategischen Entscheidungsprozesse zu integrieren.

Gründe, warum dein Personalleiter kein Vertrauen in die HR-Datenanalyse hat

Dein Personalleiter steht HR-Datenanalysen skeptisch gegenüber, was auf eine erhebliche Vertrauenslücke hindeutet. Trotz der zunehmenden Investitionen in die Analyse von Personaldaten zeigt eine Studie, die Führungskräfte weltweit umfasste, dass lediglich 35 Prozent der Befragten großes Vertrauen in die Nutzung von Daten und Analysen in ihren Unternehmen haben. Diese Bedenken spiegeln sich in weiteren Ergebnissen wider, wobei 40 Prozent angaben, sich nicht vollständig auf die von ihnen produzierten Daten und Analysen verlassen zu können, während 25 Prozent begrenztes Vertrauen oder sogar aktives Misstrauen äußerten. Dieser Vertrauensmangel wirft grundlegende Fragen zur Qualität der Analyseinstrumente und den Verantwortlichkeiten in der Entscheidungsfindung auf. Infolgedessen zögern viele Führungskräfte, auf Basis von Analysen, deren Vertrauenswürdigkeit sie anzweifeln, entscheidende Unternehmensentscheidungen zu treffen.

Dieser Unmut Deines Personalleiters wird durch die Komplexität der Datenanalyse verstärkt. Führungskräfte und Manager sehen sich mit der Herausforderung konfrontiert, auf Algorithmen und Modelle angewiesene Entscheidungen zu treffen, die sie oft weder selbst entwickelt haben noch in vollem Umfang verstehen. Die Unklarheit bezüglich der Qualität dieser Modelle schafft eine unsichere Grundlage für Entscheidungsträger, die darauf vertrauen müssen, dass die gewonnenen Erkenntnisse zuverlässig und genau sind. Diese Situation verdeutlicht die dringende Notwendigkeit, nicht nur die Technologie, sondern auch die Wissenslücken und Bedenken der Führungsebene zu adressieren, um das Vertrauen in HR-Datenanalysen zu stärken.

Schuldzuweisung an die IT - Analysenfehler in Deinen HR-Daten

In vielen Organisationen tendiert der Personalleiter dazu, bei Analysenfehlern die IT als Hauptverantwortlichen auszumachen. Die Führungsebene scheint dazu geneigt zu sein, technologiebasierte Abteilungen und externe Dienstleister für mangelnde Datenqualität und fehlerhafte Geschäftsentscheidungen verantwortlich zu machen. Laut einer Studie weisen 55 Prozent der Befragten die Hauptverantwortung für schlechte Geschäftsentscheidungen, die auf fehlerhaften Datenanalysen basieren, der Technologiefunktion und den Dienstleistern zu. Dieses Verhalten reflektiert meist nicht die Realität der komplexen Beziehung zwischen Technologie, Datenmanagement und strategischer Entscheidungsfindung.

Es ist entscheidend zu erkennen, dass die Schuldzuweisung an die IT möglicherweise zu kurz greift. Die Bewältigung von Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenqualität erfordert eine holistische Herangehensweise, bei der verschiedene Abteilungen, einschließlich der IT, gemeinsam an der Entwicklung von Lösungen arbeiten. Die Schaffung einer Kultur der Zusammenarbeit und die Förderung von Verständnis und Verantwortung in Bezug auf Datenqualität sind unerlässlich, um das Vertrauen in die HR-Datenanalyse nachhaltig zu stärken.

Signifikante Bedenken auf Seiten der Führungskräfte

Studien über die Vertrauenslücke in der Nutzung von HR-Daten enthüllen signifikante Bedenken auf Seiten der Führungskräfte. Die Umfrage unter 2.190 Führungskräften weltweit zeigt, dass lediglich 35 Prozent der Befragten großes Vertrauen in die Nutzung von Daten und Analysen in ihren Unternehmen haben. Ein besorgniserregender Aspekt ist, dass weitere 40 Prozent angeben, Bedenken zu haben, sich auf die von ihnen produzierten Daten und Analysen zu verlassen, während 25 Prozent sogar nur begrenztes Vertrauen oder aktives Misstrauen in ihre Daten und Analysen bekunden.

Die Ergebnisse verdeutlichen, dass eine erhebliche Vertrauenslücke in Bezug auf HR-Datenanalysen besteht, was auf Herausforderungen in der Datenqualität, Analysemethoden und der Fähigkeit zur Interpretation von Ergebnissen hinweisen könnte. Die identifizierten Unsicherheiten könnten Unternehmen erheblich beeinträchtigen, da das Vertrauen in HR-Analysen entscheidend ist, um fundierte Personalentscheidungen zu treffen und langfristige strategische Ziele zu erreichen.

Sorgen der Führungskräfte über die Instrumentenvertrauenswürdigkeit

Ein entscheidendes Element der Vertrauenslücke in HR-Datenanalysen besteht in den tiefgreifenden Sorgen der Führungskräfte hinsichtlich der Vertrauenswürdigkeit der Analyseinstrumente. Die Tatsache, dass nur 35 Prozent der Führungskräfte großes Vertrauen in die Nutzung von Daten und Analysen haben, reflektiert ihre Unsicherheit bezüglich der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Instrumente. Diese Bedenken können auf die komplexe Natur von Analysealgorithmen zurückzuführen sein, die von vielen Führungskräften nicht selbst entwickelt wurden und für die sie möglicherweise kein vollständiges Verständnis besitzen.

Führungskräfte stehen vor der Herausforderung, wesentliche Entscheidungen auf der Grundlage von Algorithmen zu treffen, die sie nicht vollständig verstehen. Diese Unklarheit führt zu einem grundlegenden Vertrauensproblem, da Entscheidungsträger darauf angewiesen sind, dass die erlangten Erkenntnisse zuverlässig und präzise sind. Die Unsicherheit über die Qualität der Modelle und die mangelnde Transparenz in Bezug auf die Funktionsweise der Analyseinstrumente schaffen eine unbehagliche Situation, die das Vertrauen in die Ergebnisse und die darauf basierenden Entscheidungen untergräbt.

Herausforderungen bei der Interpretation von Personaldaten

Die Interpretation von Personaldaten stellt eine komplexe Herausforderung dar, da viele Unternehmen über unvollständige Datensätze verfügen. Analysefunktionen sind für die meisten Organisationen neu. In dem Bestreben, als datengesteuerte Unternehmen zu agieren, neigen sie dazu, eine Vielzahl von Daten zu analysieren und präsentieren, jedoch nicht immer in einer schlüssigen und aussagekräftigen Weise. Dieses Vorgehen führt nicht selten dazu, dass Führungskräfte, insbesondere auf der Ebene des Personalleiters, die Relevanz und den Nutzen der präsentierten Daten in Frage stellen, was zu einem grundlegenden Mangel an Vertrauen in die interpretierten Ergebnisse führt.

Ein weiteres Hauptproblem bei der Auswertung von Personaldaten liegt darin, dass zu stark auf quantitative Analysemethoden vertraut wird. Beispielsweise sind herkömmliche Kennzahlen im Einstellungsprozess oft schwer zu validieren. Fragen nach der Quelle der Einstellung oder der Qualität einer Neueinstellung können unklar und schwer zu messen sein. Die Vielschichtigkeit von Personaldaten erfordert daher ein tiefgehendes Verständnis und eine kritische Bewertung, um sicherzustellen, dass Analysen auf soliden Grundlagen basieren und tragfähige Erkenntnisse liefern.

Schwierigkeiten bei der Messung von Einstellungskriterien

Die Messung von Einstellungskriterien erweist sich als herausfordernd, da es oft an klaren und universellen Definitionen fehlt. Die Vielzahl von Interpretationen, was beispielsweise eine qualitativ hochwertige Neueinstellung ausmacht, führt zu Uneinheitlichkeiten in den Analyseergebnissen. Die Schwierigkeiten beginnen bereits bei grundlegenden Fragen wie dem Zeitpunkt der Einstellung und setzen sich fort in der Bewertung der Einstellungsqualität. Es gibt viele Definitionen für die Qualität einer Einstellung, jedoch keine universell gültige. Diese fehlende Standardisierung erschwert es Unternehmen, klare Kriterien zu etablieren, um die Qualität von Neueinstellungen objektiv zu bewerten.

Ein weiteres Problem liegt in der begrenzten Möglichkeit, den gesamten Einstellungsprozess zu verfolgen und zu messen. Oftmals können Unternehmen nicht sicherstellen, dass die angegebenen Daten, wie der Zeitpunkt der Bewerbung oder die genaue Quelle des Bewerbers, korrekt erfasst werden. Dies führt zu einer Lücke in der Datenqualität und erschwert die Verlässlichkeit der Ergebnisse. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, transparente Prozesse und Kriterien zu schaffen, um die Gültigkeit von Einstellungsdaten sicherzustellen und so eine fundierte Grundlage für Analysen zu schaffen.

Verantwortlichkeitsfrage: Wer trägt die Hauptlast?

Bei fehlerhaften Geschäftsentscheidungen, die auf Datenanalysen basieren, schrieben mehr als die Hälfte der befragten Führungskräfte (55 Prozent) die Hauptverantwortung der Technologiefunktion und den Dienstleistern des Unternehmens zu. Lediglich 33 Prozent sind der Meinung, dass die Hauptverantwortung beim Kerngeschäft, wie dem CEO oder CHRO, oder bei den Fachabteilungen liegt. Diese Ergebnisse verdeutlichen, dass der Impuls der Führungskräfte darin besteht, das Kerngeschäft von Entscheidungen freizusprechen, die mithilfe von Maschinen getroffen wurden. Die Technologie wird traditionell als Support-Dienstleistung betrachtet, was es schwierig macht, die Vertrauenswürdigkeit von Analysen zu beurteilen.

Mit dem zunehmenden Einsatz von Maschinen sollten auch neue Modelle der Unternehmensführung in Betracht gezogen werden. Es sei entscheidend, dass CEO und Funktionsleiter die Verantwortung für die Maschinen übernehmen, da die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine neue Modelle der Unternehmensführung erfordert. Ein Umdenken hinsichtlich der Verantwortlichkeitsfrage ist daher notwendig, um das Vertrauen in die Ergebnisse von Datenanalysen zu stärken und eine effektive Nutzung dieser Instrumente zu ermöglichen.

Notwendigkeit einer gemeinsamen Verantwortung

Die Führungskräfte und Datenanalysten stehen vor der Herausforderung, gemeinsam eine Verantwortung für die Qualität und Zuverlässigkeit von Datenanalysen zu übernehmen. Laut Studie sahen 62 Prozent der Befragten die Hauptverantwortung für fehlerhafte Geschäftsentscheidungen aufgrund von Datenanalysen bei der IT-Abteilung. Dies deutet darauf hin, dass es eine klare Trennung zwischen den technologischen Experten und den Fachbereichen gibt. Um das Vertrauen in HR-Datenanalysen zu stärken, ist es unerlässlich, dass beide Seiten aktiv zusammenarbeiten und ihre jeweiligen Verantwortlichkeiten teilen.

Es reicht nicht aus, die Technologie traditionell als Support-Dienstleistung zu betrachten. Vielmehr müssen Unternehmen beginnen, das Verhalten von Maschinen parallel zum Verhalten von Menschen zu betrachten. Dies erfordert neue Modelle der Unternehmensführung, um die Vertrauenslücke zu überbrücken, die bei der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine entstehen kann. Eine gemeinsame Verantwortung ermöglicht es, die Qualität von Datenanalysen zu verbessern und die Akzeptanz dieser Technologien in der Unternehmenspraxis zu fördern.

Die Rolle der Personalabteilung

Die Personalabteilung spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewertung von Daten. Hierbei ist eine Kombination aus quantitativen Analysen und der Expertise, Intuition sowie dem Erfahrungsschatz der Mitarbeiter gefragt. Die Qualität von Analysen sollte nicht allein auf Zahlen basieren. Vielmehr ist es erforderlich, die Daten intelligent zu nutzen und mit menschlichem Urteilsvermögen zu kombinieren. Gute Daten verbinden quantitative Erkenntnisse mit der Erfahrung und dem Wissen, die nur Menschen einbringen können. Die Personalabteilung kann somit sicherstellen, dass Analysen nicht oberflächlich betrachtet werden, sondern einen tiefgreifenden Einblick bieten.

Es besteht die Notwendigkeit, Daten zu schätzen, die auf einer umfassenderen Sichtweise basieren. Zahlen allein können nur Einblicke bieten. Die Kombination von quantitativen Daten mit menschlicher Intuition ermöglicht es, bessere Entscheidungen zu treffen. Eine ausgewogene Integration von Daten in der HR-Analyse trägt dazu bei, die Effektivität von Entscheidungsprozessen zu steigern und das Vertrauen in die Analysemethoden zu stärken.

Stärkung des Vertrauens durch Schulung und Kompetenzgewinn

Um das Vertrauen in die Nutzung von HR-Daten zu stärken, ist eine gezielte Schulung und Kompetenzentwicklung erforderlich. Studien zeigen, dass mangelnde Analysefähigkeiten und geringes Selbstbewusstsein bei vielen HR-Fachkräften zu Unsicherheiten führen, wenn es darum geht, Daten effektiv im Personalwesen zu nutzen. Eine umfassende Schulung kann dazu beitragen, diese Lücken zu schließen und das Selbstvertrauen der Mitarbeiter in den Umgang mit HR-Daten zu stärken.

Es ist entscheidend, die Aufgaben und Fähigkeiten zu identifizieren, die für die effektive Nutzung von Daten im Personalwesen erforderlich sind. Durch das Erkennen von Wissenslücken können gezielte Schulungsprogramme entwickelt werden, um die Analysefähigkeiten der HR-Profis zu verbessern. Durch Schulung und Kompetenzgewinn können HR-Fachleute nicht nur besser mit Daten umgehen, sondern auch fundierte HR-Entscheidungen treffen und somit das Vertrauen in die Datennutzung im gesamten Unternehmen stärken.

Wie Kenjo helfen kann, wenn Dein Personalleiter kein Vertrauen in die HR-Datenanalyse hat

Kenjo steht als zuverlässiger Partner bereit, um Unternehmen dabei zu unterstützen, wenn der Personalleiter Zweifel an der HR-Datenanalyse hegt. Die Plattform bietet nicht nur fortschrittliche Analysewerkzeuge, sondern legt auch großen Wert auf transparente Datenqualität und Interpretation. Durch die Kombination von benutzerfreundlichen Visualisierungen und umfassenden Schulungsressourcen ermöglicht Kenjo eine klare Sicht auf HR-Analysen. Dies trägt dazu bei, Unsicherheiten in Bezug auf die Datenqualität zu minimieren und das Vertrauen der Führungskräfte in die Genauigkeit der HR-Daten zu stärken.

Darüber hinaus fördert Kenjo eine kollaborative Verantwortung zwischen IT-Abteilung, Führungsebene und der Personalabteilung. Durch gezielte Schulungsinitiativen werden nicht nur die Analysefähigkeiten der HR-Profis gestärkt, sondern auch das Verständnis der Führungskräfte für die technologischen Aspekte der Datenanalyse vertieft. Kenjo geht aktiv auf die Herausforderungen bei der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine ein, indem es neue Modelle der Unternehmensführung unterstützt. Dieser integrative Ansatz trägt dazu bei, die Vertrauenslücke zu überbrücken und die Akzeptanz von HR-Datenanalysen als grundlegende Entscheidungshilfe im Unternehmen zu festigen.

Wie die HR-Analyse mit Kenjo funktioniert

Kenjo bietet Lösungen, die Unternehmen dabei unterstützen, das Vertrauen in die HR-Datenanalyse zu stärken, selbst wenn der Personalleiter skeptisch ist. Durch automatisierte Transparenzregeln gemäß dem Entgelttransparenzgesetz sowie die Möglichkeit, Statistiken und Diagramme zum Lohnunterschied zwischen den Geschlechtern anzuzeigen und Daten nach Geschäftsstellen, Teams und Abteilungen zu filtern, erleichtert Kenjo den Zugang zu wichtigen Informationen und fördert die Lohngerechtigkeit.

People Analytics

People Analytics bietet eine benutzerfreundliche Dashboard-Ansicht, um wichtige KPIs für Recruiting, People Management und Operations zu generieren, Datenkompetenz im Unternehmen zu fördern und datengetriebene Entscheidungsprozesse zur Optimierung von Produktivität und Mitarbeiterzufriedenheit zu initiieren.

Auf HR-Analytics basierende Entscheidungen

HR-Analytics ermöglicht datenbasierte Entscheidungen und die Verfolgung wichtiger Daten wie Neueinstellungen, Kündigungen, Gehälter, Urlaubs- vs. Krankheitstage und mehr. Zudem bietet es die Möglichkeit, Abwesenheiten nach Wochentagen zu überprüfen und zeitsparende, vordefinierte HR-Berichte zu generieren, die an die spezifischen Filter und Daten des Unternehmens angepasst werden können, und sie können für weitere Analysezwecke in CSV oder Excel exportiert werden.

Mehr Lohngerechtigkeit dank automatisierter Transparenzregeln

Dank automatisierter Transparenzregeln gemäß dem Entgelttransparenzgesetz wird mehr Lohngerechtigkeit erreicht, insbesondere für Frauen, durch einfache, digitale und automatisierte Prozesse. Dies beinhaltet die Anzeige von Statistiken und Diagrammen zum prozentualen Lohnunterschied zwischen den Geschlechtern sowie die Darstellung von Durchschnitts- und Mediangehältern, Boni und Lohnnebenleistungen, gegliedert nach Geschlecht, Geschäftsstellen, Teams und Abteilungen.