Kommentar von Benjamin Detzel, Ingentis Optimierung der Datenqualität in People Analytics

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People Analytics ist heute für Human-Resources (HR)-Abteilungen unverzichtbar, denn sie ermöglicht tiefere Einblicke in Mitarbeiterstruktur, Leistung und Zufriedenheit. Durch die Analyse diverser Datenquellen können fundierte Entscheidungen getroffen werden, die Effizienz und Produktivität steigern. Der Erfolg solcher Maßnahmen hängt jedoch stark von der Datenqualität ab.

Der Bericht „Creating People Advantage 2023“ der Boston Consulting Group hat aufgezeigt, dass die Digitalisierung weiterhin ein entscheidender Erfolgsfaktor für HR-Abteilungen bleibt. Allerdings mangelt es vielen Unternehmen an den notwendigen Fähigkeiten, um dies umzusetzen. Der Handlungsdruck hat sich weiter verschärft, da die zunehmende Verfügbarkeit von datengestützten Erkenntnissen das Wettbewerbsumfeld dynamischer gestaltet. Datenqualität ist in diesem Zusammenhang von entscheidender Bedeutung. Doch was passiert, wenn dieses Fundament fehlerhaft ist? Laut einer Studie von Aptitude führt das Thema Datenintegration für jedes zweite befragte Unternehmen zu Frustration, weil die Daten schwer zugänglich und analysierbar sind. So sehen die Herausforderungen im Detail aus:

1. Vielfalt der Datenquellen

HR-Abteilungen sammeln Daten aus einer Vielzahl von Systemen und Plattformen, darunter HR-Management-Systeme, Performance-Management-Tools, Mitarbeiterumfragen und externe Datenquellen wie soziale Netzwerke oder Jobportale. Diese unterschiedlichen Quellen verwenden oft verschiedene Formate und Standards, was die Integration und Harmonisierung der Daten erschwert. Diese Heterogenität stellt ein Problem dar, wenn ein konsolidiertes und kohärentes Bild der Belegschaft gezeichnet werden soll, und sie beeinträchtigt auch die Qualität und Aussagekraft der Analysen.

2. Datenintegration

Unterschiedliche Systeme verwenden oft verschiedene Datenstrukturen und Schnittstellen, was die Zusammenführung der Daten erschwert. Inkompatibilitäten zwischen den Systemen können zu Datenverlusten oder -verzerrungen führen. Darüber hinaus ist die manuelle Datenintegration fehleranfällig und zeitaufwendig. Ohne eine effektive Datenintegrationsstrategie ist es somit schwierig, vollständige und genaue Datensätze zu erstellen, die für zuverlässige Analysen notwendig sind.

3. Datenkonsistenz und -integrität

Unvollständige Daten beeinträchtigen die Datenqualität erheblich. In People Analytics ist die Datenkonsistenz jedoch entscheidend, da inkonsistente Daten zu falschen Schlussfolgerungen führen können. Beispielsweise ergeben unterschiedliche Definitionen von Leistungskennzahlen oder uneinheitliche Erfassungsmethoden widersprüchliche Ergebnisse. Datenintegritätsprobleme wie Duplikate, fehlende Werte oder veraltete Informationen verschärfen diese Herausforderungen zusätzlich. Um verlässliche Analysen zu gewährleisten, müssen Unternehmen also dafür sorgen, dass ihre Daten konsistent und vollständig sind.

4. Datensicherheit und Datenschutz

Die Sensibilität der in People Analytics verwendeten Daten erfordert besondere Aufmerksamkeit in Bezug auf Datensicherheit und Datenschutz. Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften wie der DSGVO ist unerlässlich, um die Privatsphäre der Mitarbeiter zu schützen und rechtliche Konsequenzen zu vermeiden. Unternehmen müssen deswegen sicherstellen, dass die gesammelten Daten sicher gespeichert und verarbeitet werden. Darüber hinaus ist es wichtig, klare Richtlinien und Prozesse für den Zugang zu und die Nutzung von Daten zu etablieren, um Missbrauch zu verhindern und das Vertrauen der Mitarbeiter zu gewährleisten.

Technologische und methodische Ansätze

Um die Herausforderungen der Datenqualität in People Analytics effektiv zu bewältigen, bedarf es einer Kombination aus fortschrittlichen Technologien und bewährten methodischen Ansätzen. Nur auf diese Weise lassen sich Präzision, Konsistenz und Zuverlässigkeit der Daten gewährleisten und somit fundierte Analysen und Entscheidungen ermöglichen.

1. Datenbereinigung und -normalisierung

Datenbereinigung umfasst Prozesse, die darauf abzielen, Fehler und Inkonsistenzen in den Datensätzen zu identifizieren und zu korrigieren. Dies beinhaltet die Entfernung von Duplikaten, die Korrektur fehlerhafter Daten und die Ergänzung fehlender Werte. Die Normalisierung wiederum sorgt dann dafür, dass Daten in ein einheitliches Format gebracht werden, was ihre Vergleichbarkeit und Konsistenz erhöht. Automatisierte Tools und Algorithmen beschleunigen diesen Prozess erheblich, indem sie Anomalien erkennen und Korrekturvorschläge unterbreiten. Durch die Implementierung regelmäßiger Datenbereinigungs- und Normalisierungsprozesse können Unternehmen darüber hinaus sicherstellen, dass ihre Datensätze präzise und aktuell bleiben, was die Grundlage für verlässliche Analysen bildet.

2. Datenvalidierung und -verifizierung

Die Datenvalidierung überprüft die Daten auf Richtigkeit und Vollständigkeit, indem sie gegen definierte Regeln und Kriterien geprüft werden. Beispielsweise kann eine Validierungsregel sicherstellen, dass alle erforderlichen Felder ausgefüllt sind und dass die eingegebenen Daten im richtigen Format vorliegen. Die Verifizierung hingegen geht einen Schritt weiter und sorgt dafür, dass die Daten durch externe Quellen oder zusätzliche interne Prüfungen bestätigt werden können. Dies kann durch Cross-Checks zwischen verschiedenen Datenquellen oder durch den Abgleich mit historischen Daten erfolgen.

3. Zusammenführung technologischer und methodischer Ansätze

Die Kombination aus Datenbereinigung, Normalisierung, Validierung und Verifizierung bildet einen ganzheitlichen Ansatz zur Verbesserung der Datenqualität. Technologiegestützte Lösungen, wie spezialisierte Software-Tools und Algorithmen, spielen dabei eine entscheidende Rolle. Sie ermöglichen eine automatisierte und kontinuierliche Überwachung der Datenqualität, wodurch Probleme frühzeitig erkannt und behoben werden können. Darüber hinaus sollten diese technologischen Maßnahmen durch methodische Ansätze wie klare Datenqualitätsrichtlinien und regelmäßige Qualitätskontrollen ergänzt werden.

Organisatorische Maßnahmen für eine hohe Datenqualität

Neben technologischen Lösungen spielen organisatorische Maßnahmen eine entscheidende Rolle bei der Sicherstellung der Datenqualität in People Analytics. Durch klare Governance-Strukturen, optimierte Prozesse und eine starke Datenkultur können Unternehmen die Qualität ihrer Daten nachhaltig sichern und verbessern.

1. Governance und Verantwortlichkeiten

Ein effektives Datenqualitätsmanagement beginnt mit der Etablierung klarer Governance-Strukturen und Verantwortlichkeiten. Dies bedeutet, dass Unternehmen spezifische Rollen und Zuständigkeiten für die Pflege und Überwachung der Datenqualität definieren müssen. Ein Chief Data Officer oder ein ähnlicher Verantwortlicher kann die übergreifende Verantwortung für die Datenstrategie und -qualität übernehmen. Zudem sollten Data Stewards in verschiedenen Abteilungen benannt werden, die die Qualität der Daten in ihren jeweiligen Bereichen überwachen. Klare Richtlinien und Verfahren zur Datenverwaltung helfen ebenfalls dabei, konsistente Standards zu gewährleisten und sicherzustellen, dass alle Mitarbeiter ihre Rolle bei der Aufrechterhaltung der Datenqualität verstehen und ernst nehmen.

2. Prozessoptimierung

Die Prozesse zur Datenerfassung, -verarbeitung und -pflege sollten regelmäßig überprüft und angepasst werden, um Effizienz und Genauigkeit zu maximieren. Automatisierte Workflows werden dann dabei helfen, menschliche Fehler zu reduzieren und die Konsistenz der Datenerfassung zu verbessern. Beispielsweise können standardisierte Formulare und Eingabemasken verwendet werden, damit alle erforderlichen Daten korrekt und vollständig erfasst werden. Darüber hinaus sollten regelmäßige Audits und Kontrollen implementiert werden, um die Datenqualität stetig zu überwachen und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Zukunftsaussichten und Trends

Die kontinuierliche Weiterentwicklung von Technologien verspricht neue Möglichkeiten zur Verbesserung der Datenqualität in People Analytics. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können dabei in Zukunft eine noch größere Rolle spielen, indem sie fortschrittliche Algorithmen zur automatischen Erkennung und Korrektur von Datenfehlern nutzen. Mit der fortschreitenden Digitalisierung und dem vermehrten Einsatz von Datenanalysen gewinnen aber auch ethische und rechtliche Aspekte an Bedeutung. Datenschutzgesetze wie die DSGVO setzen dabei hohe Standards für den Umgang mit personenbezogenen Daten und verlangen von Unternehmen, robuste Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen zu implementieren. In der Zukunft werden sich diese Regelungen weiterentwickeln und an neue technologische Gegebenheiten anpassen müssen.

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