Ich wurde vor Kurzem gefragt, ob ich auf einer Fachkonferenz für HR-Controller etwas zu People Analytics Tools sagen kann. Kein Problem, dachte ich – ich rede ja gerne über Tools. Die Erwartung? Klare Empfehlungen, mit welchen Tools man „bessere“ HR-Analysen machen kann. Aber was heißt eigentlich „besser“?
Diese Frage begegnet mir ständig. Und je länger ich mich mit HR-Daten beschäftige – sei es mit Start-ups oder Konzernen – desto mehr stelle ich fest: Es sind oft die gleichen Probleme, unabhängig von der Unternehmensgröße. Deshalb möchte ich in dieser Kolumne ein bisschen Klarheit schaffen, welche potenziellen Verbesserungen es überhaupt gibt und welche Tools da wirklich helfen können.
1. Bessere Datenqualität
Wir alle kennen den Satz: Garbage in, garbage out. Oder anders gesagt: Kein Analyse-Tool der Welt kann aus schlechten Daten gute Erkenntnisse zaubern. Die Datenqualität entsteht nicht im Tool, sondern dort, wo Daten eingegeben werden – also in euren HRIS, Recruiting- oder Payroll-Systemen. Und in den meisten Fällen heißt das: Jemand tippt etwas ein. Manuell. Und wo Menschen manuell arbeiten, passieren Fehler. Das ist nicht faul oder inkompetent, das ist einfach menschlich.
Tools können helfen, Fehler sichtbar zu machen – zum Beispiel durch Visualisierungen oder Regelabweichungen in Dashboards. Aber beheben muss man sie trotzdem manuell. Hier helfen nur klare Prozesse: Ich habe gute Erfahrungen mit Data Quality Days gemacht – ein fest eingeplanter Tag, an dem gezielt Daten geprüft und bereinigt werden. Auch hilfreich: ein dediziertes Data Ownership-Konzept. In Konzernen sitzen oft viele verschiedene Menschen in verschiedenen Ländern im gleichen System – ohne zentrale Verantwortung geht das schnell schief.
2. Bessere Metriken
„Wir brauchen bessere KPIs“ – auch das höre ich oft. Aber was genau soll denn besser werden? Häufig steckt dahinter: „Die vorhandenen Reports helfen uns nicht weiter. Die meisten HRIS liefern Standard-Kennzahlen, aber keine echten Antworten. Deshalb lautet mein Ansatz: Fangt mit einer konkreten Frage an.
Zum Beispiel: „Welche Recruiting-Kanäle liefern uns die geeignetsten Kandidatinnen?“ Oder: „Welche Abteilungen sind besonders häufig und lange krank?“ Wenn man mit einer Frage startet, ergibt sich vieles automatisch: welche Daten man braucht, welche Berechnung sinnvoll ist – und auch, ob man überhaupt vergleichbare Daten hat. Eine Krankheitsquote beispielsweise macht nur Sinn, wenn man auch die Abteilungsgröße berücksichtigt. 100 Krankentage in einer Zehn-Personen-Abteilung sind halt was anderes als in einer mit 100 Leuten.
3. Bessere Darstellung
Ich liebe gute Visualisierungen – aber nicht, wenn nur eine Person im Unternehmen versteht, was sie bedeuten. Gerade in HR sehen viele Dashboards aus wie ein Raumschiff-Cockpit: zu viele Filter, zu viele Optionen, zu viele Diagramme für zu wenige Erkenntnisse.
Mein Tipp: Eine Metrik, ein Diagramm. Reduziert die kognitive Last für die Nutzerinnen und Nutzer. Zeigt die Zahl, zeigt den Trend, zeigt vielleicht einen Vergleich zum Vormonat – und gut ist. Das Ziel sollte nicht sein, alles darzustellen, was technisch möglich ist. Sondern genau das, was hilft, Entscheidungen zu treffen. Je einfacher die Darstellung, desto öfter wird das Dashboard genutzt.
4. Bessere Performance
Egal ob Excel-Export, Dashboard-Filter oder Datenabfragen – Nutzerinnen und Nutzer sind frustriert, wenn sie warten müssen. Warum ich das weiß? Weil auch die Ladeleistung von beyobie lange Zeit ein Problem war. Tausende von Datenpunkten innerhalb von wenigen Sekunden abzurufen ist technisch gesehen eine komplexe Sache und eine Wahrheit ist: viele Datenbanken sind technisch veraltet und teuer im Betrieb.
Der Wechsel auf performantere Data-Warehouses ist ein Mammutprojekt – aber auch unausweichlich, wenn man Analysen und Dashboards intern selbst aufsetzt. Denn: Die besten Metriken, die tollste Visualisierung – all das hilft nichts, wenn die Ladezeit so lang ist, dass man währenddessen Kaffee holen geht.
Mittelfristig führt meiner Meinung nach kein Weg an einer technologischen Modernisierung vorbei, wenn wir schnelle und komplexe Datenabfragen wollen. Aus Sicht der Nutzerinnen und Nutzer sind standardisierte Dashboard-Lösungen hier klar im Vorteil, denn die Leistung und Wartung liegt voll und ganz beim Anbieter.
Fazit: Erst fragen, dann toolen
„Bessere Analysen“ – klingt erstmal nach einer Tool-Frage. Aber in Wirklichkeit ist es erstmal eine Organisationsfrage. Was genau soll besser werden? Die Datenqualität? Die Metriken? Die Darstellung? Die Performance? Erst wenn das klar ist, ergibt sich auch, welches Tool wirklich hilft – oder ob es überhaupt ein neues Tool braucht.
