Brendan Lys

Ich arbeite an der Schnittstelle von Personalwesen und Data Science und nutze meine umfassende Fachkenntnis im Personalbereich gemeinsam mit Methoden und Herangehensweisen der Datenwissenschaft. Der Schwerpunkt liegt auf der Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus Daten, beispielsweise in Bereichen wie Vergütung & Leistungen, Personalplanung, Rekrutierung, Arbeitssicherheit, Diversität und Weiterbildung. Doch wie sieht die Anwendung von Data Science auf Herausforderungen und Chancen im Personalwesen konkret aus? Im HR-Kontext stammen die analysierten Daten meist direkt aus unserem HRMIS. Ein Vorteil datenwissenschaftlicher Methoden besteht darin, dass zusätzliche interne oder externe Datenquellen einbezogen werden können – Daten, die in einer rein analytischen HR-Herangehensweise nicht zugänglich wären. Beispiel: Stellenbeschreibungen enthalten zahlreiche Informationen, die oft ignoriert werden, weil sie nicht analysierbar erscheinen. Ein Nebenprojekt, an dem ich derzeit (April 2019) arbeite, verwendet Text Mining auf Stellenanzeigen, um herauszufinden, zu welcher Berufsgruppe eine Position gehört. Die Erkenntnisse meiner Arbeit wurden von Organisationen aus verschiedensten Branchen genutzt, darunter: Behörden (Australien und Neuseeland), an der ASX und NZX gelistete Unternehmen, Versorgungsunternehmen, Non-Profit-Organisationen und Hochschulen.