Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Unternehmen jede Wendung ihres Personalbedarfs vorhersehen und sich nahtlos an Marktveränderungen, wirtschaftliche Schwankungen und unvorhergesehene globale Ereignisse wie Pandemien anpassen können. Das ist die aufkommende Realität im Bereich der Personalplanung, dank der Fähigkeiten der Datenanalytik.
HR-Analytik: Eine neue Ära
Neben der Personalbeschaffung spielt die Analyse von Personaldaten eine entscheidende Rolle beim Talentmanagement, bei der Leistungsbewertung und beim Engagement der Mitarbeiter. Durch die Analyse von Personaldaten können Unternehmen Muster erkennen, die Mitarbeiterfluktuation vorhersagen und sogar den künftigen Einstellungsbedarf prognostizieren.
In Abkehr von traditionellen Methoden wie Delphi und Nominalgruppentechnik (NGT) verwenden Unternehmen wie Google jetzt Modelle des maschinellen Lernens, um proaktive Strategien zu entwickeln. Der tabellarische Workflow von Google beispielsweise ist eine komplette Pipeline, die speziell für Prognoseaufgaben entwickelt wurde und bei der fundierten Entscheidungsfindung und Zukunftsplanung hilft.
Methoden der Datenerhebung
Effektive HR-Analysen und Bedarfsprognosen basieren auf einer Vielzahl von Datenquellen:
- Mitarbeiter-Feedback: Umfragedaten für Einblicke in die Arbeitszufriedenheit und die Auswirkungen der Politik.
- Leistungs- und Überprüfungsanalyse: Extrahieren von Daten aus Leistungsbeurteilungen zur Information über Schulung und Entwicklung.
- Austrittsbefragungen und Anwesenheitskontrolle: Analyse von Austritten und Arbeitsmustern zur Verbesserung der Politik und zur Messung des Wohlbefindens.
- Daten über zukünftige Jobtrends: Berücksichtigen Sie Jobtrends, demografische Daten und Daten aus dem Talentpool für Qualifikationsprognosen.
- Einblicke in den Wettbewerb: Analysedaten von Mitbewerbern für Einblicke in Kultur und Leistungen, die für die Gewinnung von Talenten unerlässlich sind.
Das Umfrage-Tool von Neeyamo bietet anpassbare und mehrsprachige Umfragen für effektives Mitarbeiter-Feedback und Engagement. Das Berichts-Tool bietet interaktive, globale HR- und Gehaltsabrechnungsberichte für strategische Unternehmenseinblicke.
Datenbereinigung und -aufbereitung
Im Bereich der Datenanalyse gilt das uralte Sprichwort "Garbage in, garbage out" besonders. Dieser Prozess stellt sicher, dass fehlende Werte ergänzt, Duplikate entfernt und die Datenkonsistenz gewahrt wird. Diese akribische Liebe zum Detail führt zu qualitativ hochwertigen Daten, die für eine tiefgreifende und aufschlussreiche Analyse geeignet sind.
Die Bedeutung der Datenintegrität bei KI-Analysesoftware für das Team-Management kann gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Saubere und gut aufbereitete Daten verbessern die Genauigkeit von Analysemodellen und rationalisieren den Prozess der Extraktion von aussagekräftigen Mustern und Trends.
Techniken der Arbeitskräfteprognose
- Predictive Analytics für die saisonale Lohnbuchhaltung:
Betrachten wir ein hypothetisches Szenario: In Zusammenarbeit mit einem Personalabrechnungsunternehmen wollte ein Gastgewerbeunternehmen saisonale Schwankungen in der Gehaltsabrechnung ausgleichen. Mithilfe von Regressionsanalysen und Zeitreihenprognosen wurden vergangene Lohndaten, Mitarbeiterstunden und Trends bei der Gästebelegung untersucht.
Diese umfassende Analyse führte zu einer erheblichen Anpassung der Gehaltsabrechnung während der Hochsaison. Durch die rasche Einführung eines flexiblen Personalansatzes konnte die Belegschaft entsprechend der saisonalen Nachfrage angepasst werden, wodurch die Personalkosten optimiert und die Flexibilität des Unternehmens verbessert wurden.
Mit dieser Strategie werden nicht nur die Ausgaben für die Gehaltsabrechnung rationalisiert, sondern auch die organisatorische Flexibilität sichergestellt. Dies ist ein Beispiel für die Fähigkeiten des Personalunternehmens bei der Anwendung prädiktiver Analysen zur Umgestaltung des strategischen Gehaltsabrechnungsmanagements.
2. Das Markov-Modell für dynamische Einblicke in die Belegschaft:
In einem anderen Beispiel sollen die Rollen in einer IT-Organisation als Zustände dargestellt werden (z. B. Junior-Entwickler zu Projektmanager, zugeordnet zu Zustand 1, Zustand 2 und so weiter...). Das Markov-Modell nutzt historische Daten zu Rollenübergängen, um die Wahrscheinlichkeit von Rollenwechseln innerhalb der Organisation zu schätzen. Diese Methode erzeugt eine Matrix, die die Verteilung der Rollen für den kommenden Zeitraum vorhersagt, was bei der Identifizierung potenzieller Qualifikationslücken von entscheidender Bedeutung ist. Diese Erkenntnisse helfen dabei, fundierte Entscheidungen in Bezug auf Schulungen und Einstellungen zu treffen und so die Belegschaft besser auf die sich entwickelnden Bedürfnisse des Unternehmens abzustimmen.
Nutzung von Predictive Analytics: Drei Erfolgsgeschichten
- Googles aufschlussreiche Teamdynamik: Das Projekt Aristoteles bei Google war ein Versuch, herauszufinden, was großartige Teams wirklich antreibt. Die Analyse umfangreicher Umfragedaten führte zu einem Durchbruch beim Verständnis der effektiven Teamzusammenarbeit.
- Die proaktive Personalplanung von Cisco: Der Einsatz von Predictive Analytics bei Cisco ist nicht nur clever, sondern auch strategisch. Durch die Integration von Marktdaten mit internen Erkenntnissen der Personalabteilung können sie zukünftige Qualifikationsanforderungen geschickt vorhersagen und sich darauf vorbereiten.
- American Express' nahtloser Wechsel zur Fernarbeit: Als die Fernarbeit zur Norm wurde, gelang American Express die Umstellung dank der Datenanalyse reibungslos. Durch die Vorhersage potenzieller IT-Probleme wurde eine problemlose Umstellung für die Mitarbeiter gewährleistet.
Die Integration von Datenanalysen in die Personalplanung hat eine Ära unvergleichlicher Anpassungsfähigkeit, Präzision und Erfolg eingeläutet. Sie versetzt Unternehmen in die Lage, die Feinheiten der Teamdynamik zu entschlüsseln und den Personalbedarf vorherzusehen, wobei datengestützte Erkenntnisse die Grundlage für proaktive Strategien bilden.
Es ist eine Welt, in der Unternehmen nicht nur mit Unsicherheiten zurechtkommen, sondern auch inmitten dieser Unsicherheiten gedeihen, indem sie die Kunst beherrschen, Veränderungen in der Belegschaft vorherzusagen, eine Erkenntnis nach der anderen.
Entdecken Sie das Potenzial von Gehaltsabrechnungsanalysen und fortschrittlichen Berichten, um Ihre Personalplanung zu verbessern. Kontaktieren Sie uns auf unserer Kontaktseite oder wenden Sie sich an irene.jones@neeyamo.com, um maßgeschneiderte Lösungen zu erhalten, die Ihren Erfolg fördern.
