HR-Datenanalyse: Wie Sie Ihre HR-Daten effektiv nutzen

Liam Reese

on May 7, 2026

Nutzen Sie Ihre Daten effizient und haben Sie dabei auch ein wenig Spaß.

In den letzten 20 Jahren habe ich mit schnell wachsenden Technologieunternehmen zusammengearbeitet und ihnen geholfen, effektive und skalierbare Teams aufzubauen.

In dieser Zeit haben meine Teams und ich uns stark auf unsere Personaldaten verlassen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Hier knüpfen wir an das an, was wir beim letzten Mal über das Schaffen der Grundlagen für HR-Daten und Kennzahlen besprochen haben, und stellen sicher, dass Sie klare und prüfbare Prozesse zur Unterstützung dieser Kennzahlen haben.

Wir besprechen, wie wir diese Kennzahlen nutzen, um Rückschlüsse auf die Gesundheit Ihrer Organisation zu ziehen und wie Führungskräfte dadurch zum Handeln motiviert werden.

Beim nächsten Schritt müssen wir überlegen, welche Trends erkennbar sind und was uns die Daten sagen. Darüber hinaus sollten wir die Daten nutzen, um die wichtigsten Fragen des Unternehmens zu beantworten.

Wir müssen auch an unser Publikum denken, das größtenteils sehr beschäftigt ist. Deshalb sollten wir die Daten so verständlich wie möglich aufbereiten und eine Geschichte erzählen.

Wir behandeln folgende Themen:

Daten aussagekräftig präsentieren
Personas für Ihre Daten erstellen
Spaß dabei haben

Wie man Daten erhebt

Gehen wir zunächst auf die Grundlagen ein. Ich werde mich hier nicht lange aufhalten, außer zu sagen: Sie sollten Ihre HR-Software mit Reporting-Funktion auswählen. Die Analyse von HR-Daten ist deutlich effektiver mit leistungsfähigen HRMS-Funktionen, um große Datenmengen zu verarbeiten.

Suchen Sie nach HR-Software mit anpassbaren Berichten, Echtzeit-Analysen und datenbasierten Einblicken für bessere Entscheidungen. Ziehen Sie außerdem fortschrittliche prädiktive Analysen, Vergleiche mit Branchenstandards und die Integration mit externen Business-Intelligence-Tools für tiefere Einblicke in Betracht.

Die Nutzung von Cloud-HR-Software kann die Analyse von HR-Daten ebenfalls vereinfachen, indem alle relevanten Informationen auf einer überall verfügbaren Plattform zentralisiert werden (das ist einer von vielen Vorteilen von Cloud-HR-Software).

Daten aussagekräftig präsentieren

Es gibt eine Fülle von Daten, die wir erfassen können, aber beginnen wir mit der grundlegendsten Kennzahl – der Anzahl der Mitarbeitenden. Eine monatliche Angabe darüber, wie viele Personen im Unternehmen arbeiten, ist nützlich.

428

Vielleicht ist es aber noch aussagekräftiger, anzugeben, ob diese Zahl im Vergleich zum letzten Monat/Vierteljahr/Jahr gestiegen oder gesunken ist:

382, 418, 420, 428….

Aber Moment, ist hier nicht ein Diagramm noch besser?

Headcount, hires, leavers monthly starter and leaver numbers graphic

Hier sehen wir auf der grundlegendsten Ebene einen Trend, der zeigt, dass die Mitarbeiterzahl steigt.

Wir haben ein paar Monate, in denen das Wachstum schneller war, und einen Monat, in dem die Anzahl gesunken ist.

Warum?

Fügen wir die monatlichen Einstiegs- und Austrittszahlen hinzu – das ergibt ein klareres Bild.

Wir erkennen hier einen Höhepunkt – aber ein Vergleich von 15 und 400 auf derselben Achse ist nicht wirklich klar, also passen wir es noch einmal an.

Headcount, hires, leavers with bar Graphic

Indem wir die Einstiegs- und Austrittszahlen als Balkendiagramm darstellen, sie monatlich gegenüberstellen und auf die rechte Achse legen, haben wir die Visualisierung stark vereinfacht.

Die Mitarbeiterzahl wächst, aber die Neueinstellungen schwanken von Monat zu Monat, wobei der September und der Mai Ausreißer sind. Können wir das in unserer Erzählung erklären?

Wir sollten außerdem deutlicher machen, dass unser Diagramm zwei vertikale Achsen hat und den Diagrammtitel klarer gestalten.

Headcount, hires, leavers with bar 3 Graphic

Was können wir also noch aus diesem Diagramm erkennen oder was müssen wir noch sehen? Für mich sieht es so aus, als gäbe es in den letzten Monaten mehr Abgänge, aber das Unternehmen ist auch gewachsen, also ist das vielleicht zu erwarten. Wenn wir die Fluktuationsrate dem Diagramm hinzufügen, erhalten wir ein klareres Bild.

Headcount, hires, leavers with bar 3 grahic

Aha! Jetzt haben wir eine umfangreiche Sammlung von Mitarbeiterdaten über diese Gruppe von Mitarbeitenden erstellt und in einer Grafik gezeigt, dass Neueinstellungen sprunghaft verlaufen, der Personalbestand wächst, die Fluktuation ansteigt und die Zahl der Abgänge zunimmt.

Mit wenig Text können wir mit den Stakeholdern darüber „sprechen“, was in der Organisation passiert, und hoffentlich zum Handeln bewegen.

Das ist ein gutes Beispiel dafür, wie wir, indem wir die grundlegenden Datensätze (Personalbestand, Neueinstellungen, Abgänge, Fluktuation), über die wir bereits gesprochen haben, aufbauen, Trends aufzeigen und grundlegende Analysen mit einfachen Tools durchführen können (diese Tabellen können hier heruntergeladen werden).

Indem Sie Ihre Daten in ihrer einfachsten Form betrachten und sich selbst die Frage stellen: „Welche Geschichte möchte ich hier erzählen?", können Sie sich selbst Impulse geben, mit dem Layout der Diagramme experimentieren und visuell eindrucksvolle Botschaften für Ihre Stakeholder erstellen.

Datenvisualisierung ist ein wesentlicher Bestandteil der Analyse von HR-Daten. Moderne HR-Softwarelösungen verfügen oft über integrierte Analyse-Dashboards, die diese Aufgabe erleichtern können.

Sie können sogar mit Tools wie ChatGPT experimentieren, um Ihre Analyse zu unterstützen. Wenn wir z. B. das obige Diagramm nehmen und einfach beschreiben, was wir sehen, können wir ChatGPT bitten, es prägnant zusammenzufassen.

„Der Personalbestand ist in den letzten 12 Monaten von 320 auf 428 gestiegen, in 2 Monaten (September und Oktober) gab es mit 63 bzw. 28 die meisten Einstellungen, im November gab es mit 20 die meisten Abgänge und die Fluktuation ist im Lauf des Jahres von 27 % auf 36 % gestiegen.“

Wie Sie sehen, können Sie, indem Sie die wichtigsten Punkte schnell in ein Tool wie ChatGPT eingeben, eine prägnante Version Ihres Kommentars in weniger Zeit erstellen, als Sie gebraucht hätten, es selbst umzuschreiben, und Ihre Stakeholder werden beeindruckt sein (hier sind einige hilfreiche ChatGPT-Prompts für HR zur Unterstützung).

Und apropos, lassen Sie uns kurz innehalten und an unsere Stakeholder denken und dieses Beispiel noch etwas weiter ausführen.

Personas für Ihre Daten erstellen

Wenn wir mit dem obigen Beispiel fortfahren, welche zusätzlichen Daten könnten wir hinzufügen, um zu erklären, was passiert?

Ein offensichtliches Beispiel wäre der Typ/Standort/die Demografie der in Spitzenzeiten eingestellten Rollen (z. B. könnte dies eine jährliche Absolventenaufnahme sein).

Das andere Offensichtliche ist, wer geht (Rollen/Standort/Demografie), was sind die Gründe für das Verlassen und haben sie sich im Laufe der Zeit verändert – und deckt sich das mit dem, was die Leute auf den Fluren hören?

Zum Beispiel wird die Bezahlung oft als Motivation für einen Wechsel genannt, aber dies über Abgänge zu messen, ist eine nachlaufende Messung (also sehr stark nach dem Ereignis), da die Personen bereits einen anderen Job gesucht, gefunden, gekündigt und ihre Kündigungsfrist gearbeitet haben.

Wenn wir also nachlaufende Messungen sehen, müssen wir Wege finden, um über Ihre Mitarbeiterbefragungsmethoden mehr Echtzeitdaten zu erhalten.

Nun wird es etwas komplexer, daher sollten wir nicht nur über die Daten selbst, sondern auch über das Gespräch, das wir anstoßen möchten, und unser Publikum nachdenken – und hier kommen interne Personas ins Spiel.

Personas werden häufig von Marketingteams verwendet, um bei der Entwicklung von Marketingkampagnen ein Bild ihrer Zielgruppe zu zeichnen. Sie können ziemlich komplex werden, aber wir zeigen hier eine vereinfachte Anwendung.

Ich zeige Ihnen einige Beispiele von Personas, die für mich in der Vergangenheit funktioniert haben, die Annahmen, die man über diese Gruppe machen kann, sowie die Daten, die sie wahrscheinlich erhalten möchten, und die Art und Weise, wie sie ihnen bereitgestellt werden.

Beispiele für interne Personas

Persona des Executive Management Teams

Diese Gruppe hat wenig Zeit und muss die langfristigen Auswirkungen dessen verstehen, was unsere Personaldaten über den Zustand der Organisation und den Fortschritt in Richtung der wichtigsten strategischen Ziele aussagen.

Sie sind außerdem Leiter eines Teams/einer Funktion, daher benötigen sie auch detaillierte Informationen darüber.

Über	Anpassungen
Beschäftigt	- Verlassen Sie sich nicht auf selbstbezogene Daten, sondern fassen Sie diese in einer Präsentation zusammen und senden Sie sie mit einer Nachverfolgung. Nehmen Sie sich Zeit für Kommentare und Erklärungen. - Präsentieren Sie prägnant, indem Sie sicherstellen, dass alles Relevante enthalten ist und halten Sie es so kurz wie möglich.
Konzentriert auf Finanzen und eine übergeordnete, breite Sicht auf die Organisation	- Fokussieren Sie auf Kennzahlen, die sich auf Finanzen beziehen - Wie verknüpfen die Kennzahlen mit übergeordneten strategischen Zielen? Z.B. Wollen Sie wachsen? Wollen Sie die Anzahl an Führungspositionen verringern?
Daten- und betriebswirtschaftlich versiert	- Sie sind komplexe Informationen gewohnt, die gut dargestellt werden. Nehmen Sie sich hier mehr Zeit.
Benötigt eine detaillierte Sicht auf ihren Funktionsbereich	- Detaillierte Darstellung ihres Funktionsbereichs einschl. Einstellungen, Abgänge, Fluktuation, Strukturen, Hierarchieebenen, Diversität, Weiterbildung, Engagement, Demografie und Mitarbeiterbeziehungen - Liefern Sie Informationen, die auf ihren Funktionsbereich zugeschnitten sind – idealerweise mit dem Rest des Unternehmens als Benchmark

Manager-Persona

Manager müssen umfassend über das Unternehmen informiert sein, um Kontext über ihre Teams und ihre Rolle zu erhalten (also viele übergreifende, leicht zugängliche Daten).

Sie werden neue Mitarbeitende im Unternehmen einarbeiten und Vorstellungsgespräche führen, daher brauchen sie die Grundlagen und etwas mehr – genug, um mit einer Geschichte beginnen zu können.

Über	Anpassungen
Die Gruppe ist verschieden über Standorte, Teams und Führungsebenen verteilt	- Benötigen solide, übergreifende und leicht zugängliche Daten - Müssen wissen, wo sie spezifischere Informationen über Teams, Standorte usw. finden - Geben Sie einige Informationen, können aber auch auf Self-Service setzen für diejenigen, die nach spezifischen Informationen suchen
Müssen informiert sein	- Weniger Fokus darauf, was sich auf Organisationsebene ändern muss, aber dennoch die Informationen geben, damit sie eigene Schlüsse ziehen können
Müssen Vorstellungsgespräche und das Onboarding begleiten	- Sie müssen wissen, wer wir sind – die Fun Facts über das Unternehmen, z.B. Demografie (siehe unten)

Mitarbeitenden-Persona

Ähnlich wie Manager benötigen sie einen breiten Überblick, aber vermutlich mit weniger Details.

Über	Anpassungen
Gruppe ist in verschiedenen Standorten, Teams und Ebenen vertreten.	- Benötigen solide, übergeordnete und einfach zugängliche Daten - Geben Sie einige Informationen, können aber auch auf Self-Service setzen für diejenigen, die nach spezifischen Informationen suchen
Müssen Vorstellungsgespräche und Onboarding begleiten.	Sie müssen wissen, wer wir sind – die Fun Facts über Ihr Unternehmen

Personalabteilungs-Persona

Ihr HR-Team benötigt andere Informationen als Mitarbeitende und Manager, da sie Strategien entwickeln und Geschichten erklären.

Beispielsweise möchte die Geschäftsleitung vielleicht die durchschnittliche Anzahl an Bewerbungen pro ausgeschriebener Stelle wissen oder die Gesamtanzahl der Bewerbungen in einem bestimmten Monat. Ihr Talent-Acquisition-Team hingegen muss diese Daten aufgeschlüsselt pro Stelle sehen und möchte zudem die unvollständigen Bewerbungen sowie Klicks auf die Karriereseite kennen, um den gesamten Bewerbungsprozess effektiv steuern zu können.

Dadurch können sie z. B. die Effektivität des gesamten Recruiting-Marketings bewerten oder bestimmte Stellenausschreibungen analysieren, um ggf. Anpassungen vorzunehmen.

Über	Anpassung
HR-Leitung und Analysten	- Benötigen Zugang zu geeigneten Daten, um Schlussfolgerungen ziehen und Einblicke gewinnen zu können
HR-Business Partner	- Benötigen Zugang zu daten, die für ihre Rolle bzw. ihre betreute Gruppe relevant sind

Ich habe festgestellt, dass die Erstellung von Personas äußerst hilfreich ist, um Klarheit darüber zu gewinnen, warum wir bestimmte Daten teilen und was deren Zweck ist.

Die vier einfachen Persona-Beispiele oben zeigen, dass wir mit demselben Kern-Datensatz die gleichen Daten mit passendem Kommentar, Handlungsaufforderungen und verschiedenen Detailebenen bereitstellen können.

Mit unserem Beispiel zu Fluktuation, Einstellungen, Abgängen und Headcount von oben – diese Informationen sind am relevantesten für das Führungsteam (sowohl abteilungsübergreifend als auch für deren Fachbereiche), Manager (übergreifend, jedoch mit Anleitung zur Selbstbedienung für die eigenen Teams, falls zutreffend) sowie HR (Selbstbedienung nach Rollentyp möglich).

Wenn Sie die Personas auf diese Weise nutzen, können Sie echten Mehrwert daraus ziehen und sparen viel Zeit und Aufwand.

Nehmen Sie die 40 KPIs aus unserem vorigen Beispiel: Sie können sie den Personas zuordnen – hier ein schnelles Beispiel aus dem Abschnitt Recruiting-Metriken aus jenem Artikel:

KPI-Name	EMT	Manager	Mitarbeiter	HR
Wie viele Personen stellen Sie ein und in welchem Standort/exekutiven Bereich?	Ja für das Unternehmen und die Funktion Ja für das spezifische geführte Org sowie alle zusätzlichen Informationen, die Sie haben	Ja für das Unternehmen und die Funktion	Ja für das Unternehmen	Talent Acquisition: alle Details Business Partner: alle Details für ihren Bereich Rest: Ja für das Unternehmen und die Funktion
Wie lange dauert es, jemanden für bestimmte Rollen einzustellen?	Ja für relevante Rollen in Bezug auf strategische Ziele in der Organisation Ja für die übergeordnete Zahl	Nein, aber Self-Service ermöglichen	Nein	Ja für Business Partner und Talent Acquisition

Dadurch erstellen Sie eine einfache Datenbank darüber, wer was benötigt und warum. Ich würde auch die Berechnungsmethode, Datenquelle, Visualisierung und den zugrunde liegenden/prüfbaren Prozess für jeden dieser Punkte dokumentieren, sodass alles an einem einfach zugänglichen Ort vorhanden ist.

Mal etwas Spaß

Ich möchte hier ein weiteres Beispiel aufführen, das für alle Ihre Unternehmen und sogar für externe Personen relevant ist – wie zeigen wir unsere Unternehmensdemografie?

Wenn man die Geschichte eines Unternehmens erzählt, habe ich immer festgestellt, dass Menschen am meisten interessiert, "wer wir sind" – und die einprägsamste Information für mich war stets die Anzahl der Nationalitäten im Unternehmen.

Nehmen wir einige einfache Beispiele.

Geschlecht
Nationalität
Alter
Betriebszugehörigkeit

Nehmen wir an, wir haben entsprechende Daten dazu (alle hier gezeigten Zahlen sind übrigens fiktiv).

Geschlecht: 45% männlich, 55% weiblich
Nationalitäten: (Insgesamt 13) Top 3: Britisch 59%, Französisch 12%, Italienisch 8%
Alter: (Durchschnitt 34): <30 42%, 31-40 28%, 41-50 27%, 51+ 3%
Betriebszugehörigkeit: <1 Jahr 26%, 1-2 24%, 2-3 22%, 3-4 12%, 4-5 6%, 5+ 10%

Alles klar, aber wirklich ansprechend ist das nicht gerade, oder?

Gender Nationalities Ages Tenure Graphic

Mit Hilfe von 4 Diagrammen, die aus Google Sheets oder Slidesgo (beide kostenlos) erzeugt werden, können Sie in nur wenigen Minuten eine Zahlenliste in etwas Anschauliches verwandeln, das die Geschichte Ihrer Organisation erzählt.

Solche Visualisierungen lassen sich auch für eine andere Zielgruppe nutzen – nämlich Personen außerhalb Ihres Unternehmens – und können auf Ihrer Website oder anderen externen Kanälen veröffentlicht werden, um Ihr Unternehmen einer breiteren Öffentlichkeit zu präsentieren.

Auch intern und nach Ländern/Funktionen/Abteilungen aufgeteilt, liefern sie wertvolle Einblicke für die eigene Organisation.

Bilder und Diagramme lassen sich auf diese Weise einfach erstellen und benötigen wenig Erfahrung. Sie müssen einfach damit herumprobieren – es gibt Hunderte kostenlose Youtube-Videos oder Online-Demos dazu.

Indem Sie Funktionen von HR-Informationssystemen für die Datenanalyse so nutzen, können Sie Entscheidungen und strategische Planung verbessern.

Durch die Nutzung Ihrer Daten auf diese Weise binden Sie Ihre Nutzer ein und erhalten das Feedback, das Sie benötigen, um den nächsten Schritt zu gehen.

HR-Kennzahlen und KI

Künstliche Intelligenz (KI) hilft dabei, HR-Kennzahlen zu verstehen, indem sie Muster oder Trends schneller erkennt, als Menschen es können. Zum Beispiel kann KI vorhersagen, ob ein Mitarbeiter das Unternehmen verlassen könnte, oder Möglichkeiten zur Verbesserung des Einstellungsprozesses vorschlagen. Durch den Einsatz von KI können HR-Teams bessere Entscheidungen treffen, die die Mitarbeiterzufriedenheit und den Erfolg des Unternehmens steigern.

Hier sind einige Beispiele, wie KI für HR-Analysen genutzt werden kann:

Vorhersage von Mitarbeiterfluktuation: KI kann Verhaltensmuster von Mitarbeitenden analysieren, wie z. B. Zufriedenheitswerte oder Fehlzeiten, um vorherzusagen, wer das Unternehmen verlassen könnte.
Optimierung des Recruitings: KI-Tools können Lebensläufe schnell durchsuchen und Bewerbende anhand ihrer Qualifikationen einstufen, wodurch der Einstellungsprozess schneller und präziser wird.
Analyse der Mitarbeitendenbindung: KI kann Umfragen, E-Mails oder Chatdaten auswerten, um Stimmungen im Team zu erkennen und Hinweise zur Verbesserung der Arbeitsmoral zu geben.
Leistungsüberwachung: KI kann Leistungskennzahlen wie Projektabschlussquoten überwachen, Top-Performer hervorheben und diejenigen identifizieren, die Unterstützung benötigen.
Erkenntnisse zu Vielfalt und Inklusion: KI kann HR-Teams dabei unterstützen, Einstellungs- und Beförderungstrends zu analysieren, um sicherzustellen, dass Diversitätsziele erreicht und Vorurteile minimiert werden.
Empfehlungen für Lernen und Entwicklung: KI kann Mitarbeitenden individuell zugeschnittene Weiterbildungsprogramme vorschlagen, basierend auf ihren Fähigkeiten und Karrierezielen.
Vorhersage von Fehlzeiten: KI kann Muster von Fehlzeiten prognostizieren und Lösungen vorschlagen, um Ausfallzeiten zu reduzieren.
Vergütungsanalyse: KI kann HR-Teams bei der Überprüfung von Vergütungsstrukturen helfen, um Marktgerechtigkeit und Fairness sicherzustellen.

Viele Enterprise-HR-Systeme nutzen KI-gestützte Analysen, um aus HR-Daten umsetzbare Einblicke zu gewinnen.

Wichtige Erkenntnisse

In den beiden Artikeln haben wir also behandelt, wie man:

Daten effektiv prüft und dokumentiert
Personas nutzt, um zu bestimmen, wer welche Informationen sehen muss
Zahlen nutzt und diese mithilfe einfacher oder fortschrittlicher Visualisierungen anschaulicher darstellt
Neues bei den Visualisierungen ausprobiert, um sie attraktiver zu gestalten, z. B. mit kostenlosen Online-Ressourcen
Bestimmte Schlüsseldaten herausarbeitet, die (fast) alle sehen müssen – selbst wenn sie unterschiedlich aufbereitet werden
Grundlegende Trends in den wichtigsten Daten erkennt.

Jetzt bist du wirklich in einer guten Position, um konsistent zu kommunizieren, was du deiner Zielgruppe sagen möchtest. Sobald du dazu in der Lage bist:

Die meisten der 40 wichtigsten Kennzahlen zu berechnen
Fluktuation, Personalbestand, Einstellungen und Abgänge als Visualisierungen aufzubereiten und diese für jede relevante Gruppe darzustellen
Wichtige demografische Daten für jede Persona visuell zu präsentieren
Diese Informationen regelmäßig zu verteilen (monatlich oder quartalsweise, je nach Bedarf)
Eine interaktive HR-Datenbank/Tabelle für deine Kennzahlen, deren Methodik und die Empfänger zu erstellen.

Du erzählst deinem Unternehmen dadurch eine interessante Geschichte und forderst jede Persona durch verschiedene Fragestellungen auf, dir Rückmeldung zu geben.

Auch wenn du mit komplexen Problemen und Fragestellungen konfrontiert bist, ist es sinnvoll, mit den Grundlagen zu starten und Stück für Stück darauf aufzubauen. Monat für Monat kannst du neue Datenpunkte und Diagramme hinzufügen, um die Geschichte immer reicher zu machen.

Die gleichen Prinzipien gelten, wenn du eine Vielzahl von Tools und Systemen hast, die für dich Berichte erstellen: Nimm dir die Zeit, sicherzustellen, dass Berechnungen einheitlich und verständlich sind und die Grundlagen auf konsistente Weise mit den richtigen Personas geteilt werden.

Die wichtigste Erkenntnis ist: Wenn du beginnst, dich mit Kennzahlen und Analysen auseinanderzusetzen, kannst du schnell viel erreichen – ganz ohne Datenexpert*in zu sein – und schaffst die Basis für weitergehende People Analytics in der Zukunft.

Die passenden Tools sind verfügbar – du brauchst nur dein Fachwissen über die Daten und deinen Geschäftssinn, um herauszufinden, wie sie dir helfen können.

So findest du heraus, wie du die Informationen möglichst verständlich weitergeben kannst. Bestimmt hast du dabei sogar Spaß und lernst dein Unternehmen noch besser kennen.

Weiterführende Literatur für deinen Datenweg:

Keep Reading—and Keep Leading Smarter