Human Resource Intelligence und Analytics (eBook)

Stefan Strohmeier ist Inhaber des Lehrstuhls für Management-Informationssysteme an der Universität des Saarlandes. Er forscht, lehrt und berät an der Schnittstelle von Human Resources und Informationstechnik und hat umfassend zum Themenbereich veröffentlicht.Franca Piazza ist im Bereich Lehre und Forschung am Lehrstuhl für Management-Informations­systeme sowie als Beraterin im Bereich Business Intelligence tätig. Sie promovierte zum Thema Data Mining im Personalmanagement.

Vorwort 5
Inhaltsverzeichnis 8
Über die Autoren 10
Abkürzungsverzeichnis 14
Teil I 16
Grundlagen der Human Resource Intelligence und Analytics 16
Kapitel 1 17
Analysen der Human Resource Intelligence und Analytics 17
1.1 Begriff und Kategorisierung 17
1.2 HR-Domänenbezug von Analysen 19
1.2.1 Analysen nach HR-Prozess 19
1.2.2 Analysen nach HR-Konzept 20
1.2.3 Analysen nach HR-Aspekt 21
1.2.4 Analysen nach HR-Bedeutung 22
1.3 Datenbezug von Analysen 23
1.3.1 Analysen nach Datenstrukturierung 23
1.3.2 Analysen nach Datenherkunft 24
1.3.3 Analysen nach Datenbereitstellung 25
1.3.4 Analysen nach Datenanonymität 26
1.4 Methodenbezug von Analysen 27
1.4.1 Analysen nach Methodenoutput 27
1.4.2 Analysen nach Methodenvorgehen 28
1.4.3 Analysen nach Methodenvorfertigung 57
1.4.4 Analysen nach Methodenauslöser 58
Literatur 58
Kapitel 2 62
Prozesse der Human Resource Intelligence und Analytics 62
2.1 Kategorisierung der HRIA-Prozesse 62
2.2 Planung 63
2.3 Bereitstellung 67
2.4 Implementierung 69
2.4.1 Prozessüberblick 69
2.4.2 Rechtliche Implementierung 69
2.4.3 Technische Implementierung 70
2.4.4 Organisatorische Implementierung 93
2.5 Betrieb 94
2.5.1 Prozessüberblick 94
2.5.2 Instandhaltung 94
2.5.3 Support 95
2.5.4 Sicherung 96
2.6 Anwendung 96
Literatur 98
Kapitel 3 101
Systeme der Human Resource Intelligence und Analytics 101
3.1 Architektur und Konfiguration der Human Resource Intelligence und Analytics-Lösung 101
3.2 Zentrale Systemkategorien der Human Resource Intelligence und Analytics 109
3.2.1 Data Warehouse-Systeme 109
3.2.2 ETL-Systeme 115
3.2.3 OLAP-Systeme 118
3.2.4 Reporting-Systeme 120
3.2.5 Data Mining-Systeme 122
3.2.6 Simulationssysteme 126
3.2.7 Portal-Systeme 129
3.2.8 HR-Systeme 132
Literatur 135
Kapitel 4 138
HR Intelligence und Analytics – Datenschutzrechtliche Grenzziehungen 138
4.1 Vorbemerkung 138
4.1.1 Ausgangspunkt 138
4.1.2 Rechtsquellen 139
4.2 BDSG als maßgebende Datenschutznorm 141
4.2.1 Allgemeines 141
4.2.2 Voraussetzungen für die Anwendung des BDSG 142
4.3 Verbot mit Erlaubnisvorbehalt 148
4.3.1 Allgemeines 148
4.3.2 Zulässigkeitsbestimmungen 150
4.4 Zu beteiligende Institutionen 157
4.4.1 Der Betriebsrat 157
4.4.2 Der betriebliche Datenschutzbeauftragte 158
4.5 Fallbeispiele 159
4.5.1 Fallbeispiel 1: Die Ermittlung von Fluktuationsscores mittels Klassifikationsbaumverfahrens 159
4.5.2 Fallbeispiel 2: Die Analyse getrennt erhobener personenbezogener Daten mittels OLAP 164
Literatur 168
Teil II 170
Anbieter der Human Resource Intelligence und Analytics 170
Kapitel 5 171
ROC Deutschland GmbH: Personalcontrolling aus der Cloud 171
5.1 Die Informationsfunktion des Personalcontrolling 171
5.2 RaaS – Reporting as a Service 173
5.2.1 Die Berichtslandschaft 174
5.2.2 Die einzelnen Berichtsfelder 175
5.2.3 Zielgruppen und Ebenen des personalwirtschaftlichen Berichtswesens 182
5.3 Die HCM Suite und RaaS Content Packages 185
5.4 Einführung und Anwendung der RaaS HCM Suite 189
5.4.1 Konfiguration und Nutzergruppen 189
5.4.2 Die Datengrundlage 191
5.4.3 Bereitstellungsmodelle 195
5.5 RaaS HCM wächst mit seinen Nutzern 195
Kapitel 6 197
Personalwirtschaftliches Reporting mit SAP Netweaver und Business Objects 197
6.1 Einführung 198
6.2 Systemarchitektur 201
6.3 Anwendungen im Personalbereich 204
6.3.1 Bereitstellungsmanagement 206
6.3.2 Entwicklungsmanagement und Leistungsmanagement 211
6.3.3 Vorkonfigurierte Lösungen und Services für HCM Analytics (Rapid Deployment Solutions) 216
6.4 Rechtliche Aspekte 225
6.5 Zukünftige BI-Themen 228
Kapitel 7 231
Zukunftsorientiertes Personalmanagement mit SAS als Garant wertorientierter Unternehmensführung 231
7.1 Einführung 231
7.1.1 Unternehmenseckdaten SAS 231
7.1.2 Business Intelligence versus Business Analytics 232
7.2 Fachliche Konzeption 233
7.2.1 Unternehmenssteuerung 233
7.2.2 Strategisches Personalmanagement im Kontext 234
7.3 Anwendung im Personalbereich 235
7.3.1 Nachhaltige Ziele – nachhaltiges Personalmanagement 237
7.3.2 Planung und Steuerung abgeleitet aus der Personalstrategie 239
7.3.3 HR Analytics und der Mehrwert 243
7.3.4 Beispiele strategischer HR-Anwendungen von SAS 246
7.4 Zukünftige Business Intelligence-/Business Analytics-Themen und ihre Relevanz 248
7.4.1 Social Media 248
7.4.2 Big Data und Visual Analytics 249
7.5 Technische Konzeption 251
7.6 Beschreibung der SAS-Vorgehensweise 252
Literatur 258
Teil III 259
Erfahrungen mit Human Resource Intelligence und Analytics 259
Kapitel 8 260
Human Resource Intelligence und Analytics für die Strategische Planung 260
8.1 Einleitung 260
8.2 Planungsperspektive 261
8.3 Strategische Personalplanung als Baustein eines Demografie Managements 262
8.4 Wie langfristig kann eine Personalplanung sein? 266
8.5 Predicitve Analytics – Was zeichnet eine gute IT Unterstützung für die Strategische Personalplanung aus? 267
8.6 Planung auf Basis von Jobfamilien oder Mitarbeitergruppen 277
8.7 Das Planungsmodell in der Praxis 277
8.8 Strategische Personalplanung – Ein Nutzen für die Unternehmens- und Personalstrategie 279
Literatur 282
Kapitel 9 283
BI im Personalmanagement bei Kromberg & Schubert
9.1 Einführung 284
9.1.1 Kromberg & Schubert stellt sich vor
9.1.2 Personalsystem KRONOS 285
9.1.3 Entscheidungsfindung für ein BI-System 286
9.1.4 Umsetzung des Projekts 286
9.2 Systemarchitektur 288
9.2.1 Installation 288
9.2.2 Datenquellen 289
9.3 Anwendungen im Personalbereich 289
9.3.1 Einheitliche Datenbasis 290
9.3.2 Weltweites HR Management Reporting 294
9.4 Anwendung an der Schnittstelle Personalbereich und Produktion 302
9.4.1 Grundlagen des Produktionssteuerungssystems „AttoL – Attendance on Line“ 302
9.4.2 AttoL-Reporting mit BI 303
9.5 Zugriff auf zentrale Management-Informationen 305
9.5.1 Web-basierter Zugriff für Key-User 305
9.5.2 Konventionelle Management-Information 307
9.5.3 Dashboard als Management-Information 307
9.6 Datenschutz und Betriebsrat 308
9.6.1 Datenschutzbestimmungen 308
9.6.2 Technische Datensicherheit 308
9.6.3 Zugriffsrechte 310
9.7 Zusammenfassung und Ausblick 310
9.7.1 Zusammenfassung 310
9.7.2 Einbindung weiterer Fachbereiche in das BI 310
9.7.3 Technologische Weiterentwicklung 311
Kapitel 10 312
HR Analytics bei F. Hoffmann-La Roche Ltd. 312
10.1 Einführung 313
10.1.1 Roche Überblick 313
10.1.2 HR Analytics bei Roche 313
10.1.3 Systemzugang 315
10.2 Systemarchitektur 315
10.3 Anwendungen im Personalbereich 315
10.3.1 Bereitstellungsmanagement 315
10.3.2 Entwicklungsmanagement 325
10.3.3 Leistungsmanagement („Performance Management“) 327
10.3.4 Vergütungsmanagement 329
10.3.5 Cockpits 331
10.4 Allgemeine Aspekt im HR Berichtswesen 332
10.4.1 Anwendergruppen im HR Berichtswesen 332
10.4.2 Flexible Standardberichte vs. individuell erstellte Berichte? 333
10.4.3 Wiederverwendbarkeit von Corporate Reports durch andere Anwendergruppen 333
10.4.4 Analytisches Berichtswesen und Berichtswesen zur Prozessunterstützung 334
10.4.5 Listen-Reporting mit BI-Tools 336
10.4.6 Listen-Reporting und die Akzeptanz von Endanwendern 337
10.5 Neue Trends aus Sicht von Endanwendern 338
10.5.1 Echtzeit-Reporting von großen Datenmengen 338
10.5.2 Mobile Reporting 338
10.5.3 Textbasiertes Reporting 339
10.5.4 Kombination mit eigenen Daten (Collaborative BI) 340
10.5.5 HR Analytics, HR Prozesse und Social Networks 340
10.5.6 Cloud Computing 341
Teil IV 343
Trends der Human Resource Intelligence und Analytics 343
Kapitel 11 344
Trends der Human Resource Intelligence und Analytics 344
11.1 HRIA-Technologieradar 345
11.2 HRIA-Technologietrends 347
11.2.1 Predictive HR Analytics 347
11.2.2 HR Process Analytics 349
11.2.3 HR Text und Sentiment Analytics 352
11.2.4 Operational HR Analytics 355
11.2.5 Self Service HR Analytics 357
11.2.6 Collaborative HR Analytics 359
11.2.7 Visual HR Analytics 360
11.2.8 Mobile HR Analytics 362
11.2.9 Real Time HR Analytics 364
11.2.10 Big HR Data Analytics 367
11.2.11 Inmemory HR Analytics 368
Literatur 370
Sachverzeichnis 373