Analýza lidí

Analýza lidí (z angličtiny lidé „lidé“ a analytika „analytici“, také: analýza lidských zdrojů nebo analýza pracovních sil ) označuje analýzu dat z lidských zdrojů (HR lidský kapitál ) v souvislosti s dalšími firemními daty . Analýza lidí je založena na oblastech výzkumu, jako je sociální psychologie , motivační psychologie a behaviorální vědy , stejně jako obchodní inteligence , prediktivní analýza a velká data .

Stanovení cílů

Mnoho rozhodnutí, která mají vliv na zaměstnance a organizaci, se provádí na základě osobních zkušeností příslušného rozhodovatele. People Analytics by měl také poskytovat hmatatelné informace, aby mohl na základě hypotéz a údajů přijímat rozhodnutí ovlivňující zaměstnance, spolupráci a komunikaci ve společnosti. Analýzu osob lze proto použít pod pojmy analýza pracovních sil, analýza lidských zdrojů, analýza talentů, analýza zaměstnanců, analýza lidského kapitálu a analýza HRIS a v oblastech náboru, nástupu, školení a rozvoje, rozvoje zaměstnanců, řízení zaměstnanců a mnoha dalších scénářů.

People Analytics se považuje za technologii rozhraní, která vyžaduje interakci mnoha podnikových oblastí: management, lidské zdroje, marketing, podniková komunikace, controlling, IT. Jelikož se jedná převážně o osobní údaje, je téma předmětem spolurozhodování v německých společnostech .

Aktuální problémy, které ovlivňují spolupráci v nejširším slova smyslu, jsou převedeny do konkrétní hypotézy , která je poté zkoumána mimo jiné pomocí statistických metod . Lze zde použít dotazníkové studie nebo kvazi experimentální návrhy. Zkušenosti a intuice vedení jsou doplněny fundovanými informacemi, aby bylo možné rozhodovat cíleněji a fundovaněji.

V kontextu analytiky lidí lze data prohlížet na různých úrovních: na úrovni společnosti, na úrovni týmu nebo oddělení a na individuální úrovni. Každý analytický projekt pro lidi vyžaduje jasné, konkrétní a transparentní nařízení o ochraně údajů.

Zejména v angličtině existují výrazné rozdíly mezi pojmy analytika lidí a HR analytika „People analytics řeší obchodní problémy. HR analytics řeší problémy HR. People analytics se dívá na práci a její sociální organizaci. HR analytics měří a integruje administrativní data HR procesy,“ říká Ben Waber, doktorand v MIT Media Lab a generální ředitel společnosti Humanyze.

Napojení na personální kontrolu

V mnoha případech jsou projekty známé pod značkou People Analytics klasickým personálním ovládáním . Analýza lidí však není jen o zobrazování dat. Zatímco v personálním controllingu je dokumentován vývoj různých proměnných , v analytice lidí je v popředí otázka, jak je proměnná ovlivněna.

Příklady

Algoritmy predikce chování

Pomocí algoritmů lze předvídat chování nebo vhodnost zaměstnanců pro určité úkoly. Například společnost Google inc. Pomocí svého algoritmu náboru předpovídají, který uchazeč má největší šanci na úspěch, pokud bude přijat. Navzdory algoritmu prochází každý uchazeč čtyřmi rozhovory ve společnosti Google, ve kterých se lidé rozhodují o svém pronájmu.

Společnosti také používají algoritmy k určení například pravděpodobnosti, že zaměstnanec opustí společnost.

Výběr a nábor zaměstnanců

V oblasti výběru zaměstnanců se používají nové diagnostické metody aptitude. Například analýza jazyka a hlasu se používá k odvození osobnostních rysů. V oblasti náboru lze pomocí aplikace People Analytics zjistit, které pracovní portály dostávají nejvíce žádostí nebo jak vysoká je kvóta vhodných uchazečů o různé inzeráty pracovních míst.

Analýza věkové struktury

S analýzou věkové struktury lze na základě podnikových a personálních údajů vypracovat budoucí scénáře personální struktury společnosti s přihlédnutím k realizovaným nebo plánovaným personálním opatřením. Analýza věkové struktury zviditelňuje aktuální věkovou strukturu ve společnosti a ukazuje budoucí scénáře. Tímto způsobem je možné simulovat, kde bude společnost za 10, 20, 30 let za stálých podmínek a které různé rámcové podmínky mohou mít na tento vývoj smysluplný vliv. Otázky k tomu mohou být například: Které společnosti / oblasti činnosti jsou zastaráváním zvláště ovlivněny? Kteří nositelé znalostí a zkušeností opouštějí společnost a kdy odejít do důchodu? Jak a kdy lze realizovat přenos znalostí? Co to znamená pro náborovou a loajální strategii zaměstnanců, pro plánování nástupnictví, pro branding zaměstnavatele?

Spokojenost zaměstnanců

Bank of America zaznamenala ve svých call centrech míru obratu 40%. S pomocí programu analytiky lidí společnost zjistila, že spolupráce a komunikace v rámci jednotlivých oddělení silně korelovala s úspěchem zaměstnanců. Aby podpořila spolupráci napříč odděleními a volný čas pro osobní komunikaci a vytváření sítí, Bank of America změnila plány přestávek. To vedlo ke zvýšení efektivity call centra a zvýšení soudržnosti mezi zaměstnanci.

Vedoucí pracovníci

Jedním z prvních analytických projektů pro lidi ve společnosti Google byla studie Oxygen Study, pomocí níž společnost zkoumala vlastnosti, díky nimž je v technologické společnosti dobrý lídr. Výsledkem byl katalog osmi ústředních kvalit vedení, sbírka výstižných originálních prohlášení zaměstnanců a interní vzdělávací program.

Transparentnost spolupráce

Sociální intranet lze také použít pro analytiku lidí, prostřednictvím které je koordinována spolupráce v rámci společnosti a podporována komunikace a přenos znalostí. Kromě toho lze metadata použít ke zkoumání toho, jak úzce jsou firemní divize vzájemně propojeny, jak vysoká je úroveň přenosu znalostí (např. Prostřednictvím nahrávání souborů), jaká je nálada ve společnosti, kde jsou vůdci názorů nebo odborníci najdete ve společnosti. Například při zavádění analytiky lidí v souvislosti s jejich sociálním intranetem se IBM spoléhala na komplexní informace a transparentnost. Důležitým faktorem úspěchu tohoto projektu byly předpisy na ochranu soukromí vyvinuté samotnou IBM:

  • Každý uživatel má přístup ke svým vlastním údajům a může je mazat.
  • Každý uživatel se sám rozhodne, jaké informace by chtěl sdílet.
  • Správa přijímá pouze agregovaná data.

Analýza důvodů ukončení

Analýza důvodů propouštění v souvislosti s demografickými informacemi a informacemi o činnostech a oblastech společnosti pomocí analýzy osob může pomoci pochopit, co drží zaměstnance ve společnosti, a objevit příležitosti k cílené propagaci zaměstnanců. Analýzu osob lze také použít ke zjištění nejběžnějších charakteristik zaměstnanců, kteří ve společnosti pobývají déle. Trendy je možné sledovat po delší dobu.

Výzkum analytiky lidí na univerzitách

Alex Pentland, ředitel „Laboratoře lidské dynamiky“ na MIT, vyvinul myšlenku „sociální fyziky“. Zde senzorové proužky připojené k tělu shromažďují informace o chování testovaných subjektů, jako je doba trvání rozhovorů, výška hlasu, gesta, podíl mluvení a poslechu nebo fyzická poloha. Na základě těchto údajů je třeba zmapovat a předpovědět faktory úspěchu pro spolupráci v týmech.

Právní situace v Německu

People Analytics používá osobní údaje , včetně některých citlivých osobních údajů . V Německu však podléhají zvláštní ochraně podle federálního zákona o ochraně údajů. Kromě toho podléhají spolurozhodování povinnosti na závodní rady .

Zákonně nepřípustná opatření se nestávají zákonnými ani se souhlasem podnikové rady. BDSG vede k překážkám v konstrukci a výběru systémy zpracování dat z §§3a (princip dat vyhýbání , anonymizaci a pseudonymization ), §4 odst. 2 (princip přímého shromažďování údajů od subjektu údajů), §4d odst. 5 (předchozí kontrola inspektorem ochrany údajů kvůli pravidelně ovlivňovaným citlivým údajům). 6a odst. 1,2 (omezení automatizovaných individuálních rozhodnutí, která mají právní důsledky pro subjekt údajů nebo se ho významně dotýkají) §6c (používání mobilních médií) a také §§4b, 4c BDSG, pokud jde o přeshraniční zpracování údajů v země mimo EU.

Analýza obchodních e-mailů zaměstnanců byla dosud povolena, protože nespadají pod § 88 TKG . Podle judikatury Spolkového ústavního soudu končí ochrana telekomunikačního tajemství, jakmile se zpráva dostane k příjemci.

Naproti tomu bezplatné zpracování osobních údajů v dotazovacích jazycích není povoleno. Je to neslučitelné s právem na informační sebeurčení , protože to ruší vyčlenění údajů o zaměstnancích a transparentnost údajů pro zaměstnance.

Nepřípustné jsou také biometrické identifikační procesy, které nejen kontrolují totožnost, ale také umožňují činit prohlášení o stavu mysli, zdravotním stavu nebo charakteru, protože činí jednotlivce pouhým předmětem procesu a zbavují je jejich soukromí (viz také mezní číslo 201, §94, odst. 39, 48 s dalšími odkazy)

Polohovací systémy, které mohou spojovat údaje o pohybu, například. Pořizování dat , např. Pomocí navigačních systémů podporovaných GPS , technologie RFID nebo mobilních telefonů, je povoleno pouze ve výjimečných případech s ohledem na osobní práva (např. Pro osoby vstupující do nebezpečných oblastí a opouštějící je, ale nikdy např. V soukromých oblastech). Profily plynulého pohybu nejsou povoleny. Rovněž je zakázáno šíření údajů o zdraví zaměstnanců.

Viz také

literatura

  • Tracey Smith: HR Analytics: The What, Why and How…: 2013, ISBN 978-1492739166
  • Jac Fitz-enz John Mattox: Predictive Analytics for Human Resources (Wiley and SAS Business Series): 2014, ISBN 978-1118893678
  • James C. Sesil: Uplatnění Advanced Analytics na rozhodnutí HR Management, Pearson Education (Us): 2013, ISBN 978-0133064605
  • Gene Pease: Optimize Your Greatest Asset - Your People: How to Apply Analytics to Big Data to Improve Your Human Capital Investments, Wiley: 2015, ISBN 978-1119004387
  • Brenda L. Dietrich, Emily C. Plachy, Maureen F. Norton: Analytics Across the Enterprise: How IBM Realists Business Value from Big Data and Analytics, IBM Press: 2014, ISBN 978-0133833034
  • Bryan Wempen: Dancing with Big Data: Conversations with the Experts, Inheritance Press LLC: 2015, ISBN 978-0982385975
  • Gene Pease Barbara Beresford, Lew Walker: Rozvoj lidského kapitálu: Využití analytiky k plánování a optimalizaci vašich investic do učení a rozvoje (Wiley a SAS Business Series): 2014
  • Jean Paul Isson, Jesse S.Harriott, Jac Fitz-enz: People Analytics in the Era of Big Data: Changing the Way You Attract, Acquire, Develop, and Retain Talent, John Wiley & Sons: 2016, ISBN 978-1119050780

webové odkazy

Individuální důkazy

  1. ^ Thomas H. Davenport, Jeanne Harris, Jeremy Shapiro: Soutěž o talentovou analýzu , Harvard Business Review, říjen 2010
  2. ↑ People Analytics: MIT 24. července 2017 | Zkoušející HR. Citováno 2. dubna 2020 (americká angličtina).
  3. ↑ Dr. John Sullivan, Jak Google využívá analýzu lidí k úplnému obnovení lidských zdrojů , Ere Media, únor 2013
  4. ↑ David Woods, [1]
  5. ↑ Rachel Emma Silverman a Nikki Waller [2]
  6. ^ Stephan Strohmeier & Franca Piazza: Human Resource Intelligence and Analytics, Springer Gabler: 2015, ISBN 978-3-658-03595-2
  7. ↑ Ben Waber: People Analytics: How Social Sensing Technology will transform business and what it tell us about the future of work, Financial Times Prent.: 2013, ISBN 978-0133158311
  8. ↑ „Oxygen“ - velká studie vedení společnosti Google ( vzpomínka na originál z 24. září 2015 v internetovém archivu ) Informace: Odkaz na archiv byl vložen automaticky a dosud nebyl zkontrolován. Zkontrolujte prosím původní a archivovaný odkaz podle pokynů a poté toto oznámení odstraňte. „Dobré vedení fóra: 2013 @ 1@ 2Šablona: Webachiv / IABot / www.forum-gute-fuehrung.de
  9. ↑ Melanie Petersen, People Analytics: 6 vzrušujících případů použití pro personální rozhodnutí založená na datech [# rp15], t3n: 2015
  10. ↑ Video: Marie Wallace: Ochrana osobních údajů podle návrhu: humanizující analytika , TED Institute: 2014
  11. ↑ Alex „Sandy“ Pentland: Nová věda o budování skvělých týmů , Harvard Business Review: 2012
  12. ^ Alex Pentland: Sociální fyzika: Jak se šíří dobré nápady - poučení z nové vědy, Penguin Press: 2014, ISBN 978-1594205651
  13. ↑ viz „Limity pro zpracování osobních údajů “ - bund.online