Die Mischung macht`s – mit Big Data zu mehr Diversity
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Die Mischung macht`s – mit Big Data zu mehr Diversity

Talent Management

Die Mischung macht`s – mit Big Data zu mehr Diversity

May 16, 2016 Michael Lazik

Deutschland ist nach den USA das zweitbeliebteste Einwanderungsland der Welt – und das nicht erst mit Beginn des massiven Flüchtlingszustroms im letzten Jahr. Bereits 2013 lebten hierzulande 16,5 Millionen Menschen mit Migrationshintergrund, das entspricht einem Bevölkerungsanteil von satten 20,5 Prozent.  

Betrachtet man allerdings „Corporate Deutschland“, ist von dieser Vielfalt herzlich wenig zu sehen. Homogenität statt Heterogenität scheint hier das allgemeine Credo, das nach wie vor ganze Bewerbergruppen ausschließt. Dass Diversität über die Mann/Frau-Debatte hinaus geht und Unternehmen – wollen sie denn Ideenreichtum fördern und sich gegen den Fachkräftemangel absichern (und davon gehen wir einfach mal aus) – mehr brauchen als die ewig gleichen Leute, die ähnlich ticken,  ähnlich handeln und einen ähnlichen kulturellen und sozialen Hintergrund haben, ist kein neuer Gedanke. Schon vor zehn Jahren wurde mit der Charta der Vielfalt eine Initiative ins Leben gerufen, um eben diese Vielfalt in Unternehmen und Institutionen zu tragen. Idee sehr gut, Umsetzung vielerorts noch mangelhaft wie eine Studie der PageGroup von 2015 zeigt: über die Hälfte der befragten Unternehmen hat sich mit dem Thema Diversity demnach noch gar nicht beschäftigt.

Gründe für mangelnde Corporate Diversity gibt es viele – angefangen von bürokratischen Hürden, einer fehlenden Willkommenskultur, Vorurteile und Diskriminierung bis hin zu fehlender fachlicher Qualifikation seitens der Migranten. Es sind also nicht immer nur die Unternehmen selbst, sondern auch äußere Rahmenbedingungen, die heterogenere Mitarbeiterstrukturen, wenn nicht unbedingt verhindern, so doch zumindest erschweren. Zugegeben, einen bunten Haufen zu managen, macht im Berufsalltag auch sicherlich mehr Arbeit. Schließlich treffen unterschiedliche Generationen, Arbeitsmoralen, Kulturen, Sprachen etc. aufeinander. Kein Grund für Diversity-Gegner sich jetzt die Hände zu reiben – denn Fakt ist auch, dass sich die Mühe lohnt: bessere Zusammenarbeit, produktivere Teams, mehr Leistungsträger, mehr Ideen. Was können Unternehmen also tun, um Vielfalt innerhalb ihrer Belegschaft zu fördern?

Der Einsatz von Big Data (in Form von Predictive Analytics, Talent Analytics, HR Analytics etc.) könnte ein möglicher Lösungsansatz sein, um Diskriminierung und Voreingenommenheit auszuschalten und dabei demografische Verschiebungen nicht aus den Augen zu verlieren. Denn bei HR Analytics geht es nicht nur um einen Haufen Rohdaten, sondern vielmehr um Einblicke. Moderne Analysetools helfen nicht nur dabei, die Vergangenheit auszuwerten, sie geben auch die Möglichkeit, einen Blick in die Zukunft zu erhaschen oder zwei oder drei. Hier einmal vier Fragen, auf die HR Analytics Antworten liefern kann – und das garantiert vorurteilsfrei:

1) Welche Variablen beeinflussen unsere Vergütungsstruktur?

Bevor in-memory-Technologien auf den Markt kamen, waren alle HR-Daten – Fluktuationsraten, Gehaltslisten, Daten zur Mitarbeiterentwicklung oder auch Listen offener Stellen – auf verschiedenen Datenträgern in einer Datenbank gespeichert. Wollte man beispielweise Gehälter mit Fluktuationsrate oder Geschlecht abgleichen, gings erst einmal ans Lokalisieren und Konsolidieren, was gerne einmal ein paar Wochen Zeit in Anspruch genommen hat.  

In-memory-Analysen beschleunigen diesen Prozess enorm. Komplexe Daten können dadurch  nahezu in Echtzeit gesteuert und beeinflusst werden. Nehmen wir als Beispiel das Thema Boni: Heute kann HR schnell und detailliert einen Bericht über Boniverteilungen der letzten zwanzig Jahre rauslaufen lassen und mit verschiedenen Parametern vergleichen wie Arbeitsjahre, Abteilungsumsatz, Umsätze je Standort, Geschlecht, Mann/Frau-Verhältnis. Auf diese Weise lässt sich leicht herausstellen, nach welchem Muster Boni bisher verteilt wurden. Diskriminierungen können beseitigt und Bonusstrukturen auf eine solide Datenbasis gestellt werden.  

2) Wer ist auf dem Absprung?

Unternehmen können Predictive Analytics auch nutzen, um Mitarbeiterabgängen vorzubeugen. „Divers“ zu rekruitieren ist die eine Sache. Wenn Sie unter diesen Minderheiten aber eine hohe freiwillige Fluktuationsrate verzeichnen, haben Sie letztlich nicht wirklich viel unternommen, um die Vielfalt in ihrem Unternehmen zu stärken. Mithilfe von Predictive Analytics lassen sich die Fluktuationsraten und damit das Abwanderungsrisiko füri bestimmten Bevölkerungsgruppen feststellen. HR kann diese Informationen nutzen, um beispielsweise Initiativen ins Leben zu rufen, die die Arbeitsplatzerfahrung dieser Bevölkerungsgruppen verbessert.

3) Wird sich ein Kandidat in Ihrem Unternehmen wohlfühlen?

Daten können auch dazu verwendet werden, um Kernwerte und Verhaltensmerkmale zwischen potenziellen Kandidaten und Unternehmen abzugleichen. Die Firma  Saberr aus London hat mithilfe von Algorithmen ein Verfahren entwickelt, um Werte, Verhaltenskompatibilität und Vielfalt zu vergleichen. Dieses virtuelle Matching zielt darauf ab,  die potenzielle Stärke der zwischenmenschlichen Beziehungen zwischen bestimmten Bewerber und potenzielle Arbeitgeber zu prognostizieren. Sie tun dies anhand eines Fragebogens, der beide Seiten beleuchtet (Bewerber + Unternehmen) und der auch bisherige Fähigkeiten und Referenzen einbezieht.

4) Müssen wir dieses Problem wirklich lösen?

Die Möglichkeit, Daten zu visualisieren und damit Probleme, Entwicklungen etc. konkret zu veranschaulichen, gehört sicherlich zu den größten Stärken von HR-Analytics. Die Daten können in grafischen und statistischen Berichte vorgelegt werden, die einprägsam und einfach zu verstehen sind. Auf diese Weise kann HR den Führungsetagen helfen, das „big picture“, das große Ganze zu sehen und zu entscheiden, wo Handlungsbedarf besteht und wo nicht.  

Die genannten Beispiele geben nur einen kleinen Einblick in die Möglichkeiten von Big Data. Die Daten an sich sind dabei allerdings nicht die Lösung, um Diversity zu fördern. Genauso wenig, wie Bewerbungen ohne Fotos anzunehmen oder rein nach Referenzen auszuwählen.  Damit datengestützte Entscheidungsfindung funktioniert, gilt es, die richtigen Fragen zu stellen. Dies zeigt auch die jüngste IDC-Studie von Cornerstone, welche demonstriert, dass das Potenzial zwischen Big Data und Personalmanagement immer noch nicht effektiv ausgeschöpft wird.

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