04. Januar 2024

HR Analytics und Wissenschaftliche Studien?

Was ist der Zweck von HR Analytics Projekten. Beispielsweise wollen wir herausfinden, welches die Treiber sind für steigende Krankheitszahlen. Warum muss man überhaupt noch Daten analysieren, wenn man doch einfach wissenschaftliche Studien lesen kann, die schon herausgefunden haben, welches die grössten Verursacher für Krankheitsabwesenheit sind.

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HR Analytics-Projekte haben mehrere Zwecke, insbesondere in Bezug auf die Identifizierung von Treibern in einem Unternehmen, wie bspw. die Krankheitszahlen.

Warum sind solche Projekte wertvoll , auch wenn bereits wissenschaftliche Studien zu ähnlichen Themen existieren? Dafür gibt es mehrere Gründe

Spezifische Unternehmensdaten:

Jedes Unternehmen ist einzigartig, mit seiner eigenen Unternehmenskultur, Arbeitsumgebung und Mitarbeiterdemografie. Wissenschaftliche Studien bieten allgemeine Erkenntnisse, die möglicherweise nicht genau auf ein spezifisches Unternehmen zutreffen. HR Analytics ermöglicht es, Daten zu analysieren, die direkt aus dem spezifischen Unternehmenskontext stammen, und liefert somit maßgeschneiderte Einblicke.

Aktuelle und dynamische Daten:

Die Welt der Arbeit verändert sich ständig. Was in einer Studie vor einigen Jahren festgestellt wurde, könnte heute weniger relevant sein. Durch die Analyse aktueller Unternehmensdaten können Trends und Muster identifiziert werden, die in früheren Studien nicht ersichtlich waren.

Integration verschiedener Datenquellen

HR Analytics ermöglicht die Integration verschiedener Datenquellen (wie Mitarbeiterbefragungen, Leistungsdaten, Krankheitsaufzeichnungen) für eine ganzheitliche Analyse. So können komplexe Zusammenhänge bess...

Tom K.
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Wissenschaftliche Studien zeigen häufig nur Durchschnittswerte an oder beachten - je nachdem, wie sorgfältig sie durchgeführt wurden - relevante Faktoren, wie z.B. die Branche, demografische Grössen, kulturelle Gegebenheiten, nicht. Hingegen weicht die Realität bei einem konkreten Arbeitgeber in seiner einmaligen Situation mehr oder weniger von diesem Durchschnitt ab - und man will ja die eigenen Probleme gelöst haben, nicht die eines fiktiven Durchschnittarbeitgebers.
Und dann kommt natürlich noch das Not-invented-here-Syndrom hin...

Ronald B.
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Wissenschaftliche Studien zeigen vergangene Sachverhalte auf. HR Analytics aber möchte basierend auf aktuellen Daten in die Zukunft schauen und so Möglichkeiten aufzeigen, wie die Zukunft veränderbar sein könnte.

Wissenschaftlich: in der Branche X ist die durchschnittliche Krankheitsabsenz bei 2%.

Intern: Bereich A hat 2.9% und Bereich B 1.4%.

Was tust du nun?

Lässt du Personen von A nach B übertreten, so dass da wieder der wissenschaftlichen Zahl entsprochen wird? Wohl kaum.

Somit ist zu analysieren, weshalb A so abweichende Zahlen hat. Und wenn man das weiss, halt entsprechende Massnahmen ergreifen. (Höhere Auslastung der Belegschaft, ...

Peter Z.
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