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

Liam Reese

on May 7, 2026

Ich arbeite seit 20 Jahren mit schnell wachsenden Technologieunternehmen zusammen und unterstütze sie dabei, effektive, skalierbare Teams aufzubauen. In dieser Zeit haben meine Teams und ich uns stark auf unsere Personaldaten gestützt, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Hier bauen wir auf dem auf, was wir beim letzten Mal über die Grundlagen Ihrer HR-Daten und Metriken besprochen haben und sorgen dafür, dass Sie klare, nachvollziehbare Prozesse zur Unterstützung dieser Kennzahlen haben.

Wir besprechen, wie wir diese Kennzahlen nutzen, um Rückschlüsse auf die Gesundheit der Organisation zu ziehen und Maßnahmen von Führungskräften einzuleiten.

Wie man Daten sammelt

Gehen wir zunächst auf die Grundlagen ein. Ich werde mich hier nicht zu lange aufhalten, außer darauf hinzuweisen, dass Sie Ihre HR-Software mit Blick auf das Reporting auswählen sollten. Die Analyse von Personaldaten ist mit robusten HRMS-Funktionen effektiver, da diese große Datenmengen verarbeiten können.

Achten Sie auf HR-Software mit anpassbaren Berichten, Echtzeit-Analysen und datenbasierten Erkenntnissen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Berücksichtigen Sie auch fortgeschrittene prädiktive Analysen, Benchmarking mit Branchenstandards sowie die Integration mit externen Business-Intelligence-Tools für tiefere Einblicke.

Die Verwendung von Cloud-HR-Software kann die Auswertung von HR-Daten zudem vereinfachen, indem sie alle relevanten Informationen auf einer von überall zugänglichen Plattform zentralisiert (das ist einer der vielen Vorteile von Cloud-HR-Software).

Daten aussagekräftig präsentieren

Es gibt zahlreiche Daten, die wir erfassen können, doch beginnen wir mit der grundlegendsten Kennzahl – der Anzahl der Mitarbeitenden. Die Angabe der monatlichen Anzahl der Beschäftigten im Unternehmen ist nützlich.

428

Vielleicht ist es aber noch relevanter, zu zeigen, ob diese Zahl im Vergleich zum Vormonat/-quartal/-jahr gestiegen oder gesunken ist:

382, 418, 420, 428….

Aber Moment, ein Diagramm ist hier doch besser, oder?

Personalbestand, Neueinstellungen, Austritte monatliche Neueintritte und Austrittzahlen Grafik

Hier sehen wir auf einfachstem Niveau eine Trendlinie, die zeigt, dass der Personalbestand steigt.

Wir haben ein paar Monate, in denen das Wachstum schneller war, und einen Monat, in dem der Personalbestand sank.

Warum?

Fügen wir monatliche Einstiegs- und Austrittszahlen hinzu, ergibt sich ein besseres Bild.

Personalbestand, Neueinstellungen und Austritte Grafik

Man erkennt einen Spitzenwert, aber ein Vergleich zwischen 15 und 400 auf derselben Achse ist nicht übersichtlich, also passen wir das wieder an.

Personalbestand, Neueinstellungen, Austritte mit Balken Grafik

Indem wir die Neu- und Austritte als Balkendiagramm darstellen, sie monatlich nebeneinander vergleichen und auf die rechte Achse legen, wird es visuell einfach verständlich.

Der Personalbestand wächst, aber die Einstellungen schwanken von Monat zu Monat – mit September und Mai als Ausreißer. Können wir das in unserer Beschreibung erklären?

Außerdem müssen wir deutlicher machen, dass unser Diagramm zwei vertikale Achsen hat und auch den Titel verständlicher gestalten.

Personalbestand, Neueinstellungen, Austritte mit Balken 3 Grafik

Was können wir sonst noch erkennen oder was sollten wir noch aus dieser Grafik sehen? Es scheint, als gäbe es in den letzten Monaten mehr Austritte, aber das Unternehmen ist gewachsen, also ist das vielleicht zu erwarten. Wenn wir die Fluktuation in die Grafik einfügen, erhalten wir ein klareres Bild.

Aha! Jetzt haben wir eine umfangreiche Sammlung von Mitarbeiterdaten über diese Belegschaft erstellt und in einer Grafik gezeigt, dass Einstellungen sprunghaft erfolgen, der Personalbestand wächst, die Fluktuation steigt und die Zahl der Austritte zunimmt.

Mit begrenztem Text können wir mit den Stakeholdern „sprechen“, um zu vermitteln, was in der Organisation passiert, und hoffentlich Maßnahmen anstoßen.

Dies ist ein gutes Beispiel dafür, wie wir durch das Erstellen der grundlegenden Datensätze (Mitarbeiterzahl, Einstellungen, Austritte, Fluktuation), über die wir zuvor gesprochen haben, Trends aufzeigen und einfache Analysen mithilfe einfacher Tools durchführen können (diese Tabellen sind hier zum Download verfügbar).

Wenn Sie sich Ihre Daten in ihrer einfachsten Form ansehen und sich die Frage stellen „Welche Geschichte möchte ich hier erzählen?“, können Sie sich selbst Denkanstöße geben, das Layout der Diagramme variieren und eine visuell wirkungsvolle Botschaft für Ihre Stakeholder gestalten.

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

Sie können sogar mit Tools wie ChatGPT experimentieren, um Ihre Analyse zu unterstützen. Wenn wir zum Beispiel das oben gezeigte Diagramm nehmen und einfach beschreiben, was wir sehen, können wir ChatGPT darum bitten, es prägnant zusammenzufassen.

„Die Mitarbeiterzahl ist in den letzten 12 Monaten von 320 auf 428 gestiegen, in 2 Monaten (September und Oktober) gab es die meisten Einstellungen mit 63 bzw. 28, im November gab es die meisten Austritte mit 20 und die Fluktuation ist im Jahresverlauf von 27 % auf 36 % gestiegen.“

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

Und apropos, nehmen wir uns einen Moment Zeit, um über unsere Stakeholder nachzudenken und dieses Beispiel etwas weiter auszuarbeiten.

Personas für Ihre Daten erstellen

Wenn wir das obige Beispiel weiterführen, welche zusätzlichen Daten können wir hinzufügen, um zu erklären, was passiert?

Ein offensichtliches Beispiel wären die Art/der Standort/die Demografie der eingestellten Positionen, insbesondere bei den Ausschlägen (z. B. könnte dies eine jährliche Einstellung von Absolventen sein?).

Ein weiterer naheliegender Bereich ist, wer das Unternehmen verlässt (Positionen/Standorte/Demografie), was sind ihre Gründe für den Austritt und haben sich diese im Laufe der Zeit verändert, und stimmen sie mit dem überein, was die Menschen im Unternehmen wahrnehmen?

Häufig wird zum Beispiel die Bezahlung als Grund für einen Austritt genannt, aber die Messung über Austritte ist eine nachgelagerte Kennzahl (also deutlich nach dem Ereignis), da die Personen bereits einen neuen Job gesucht, gefunden, gekündigt und ausgearbeitet haben.

Wenn also nachgelagerte Kennzahlen hervorgehoben werden, müssen wir Wege finden, um über Ihre Methoden zur Mitarbeiterbefragung mehr Echtzeitdaten zu erhalten.

Jetzt wird es etwas tiefer und komplexer, daher müssen wir sorgfältig darüber nachdenken – nicht nur hinsichtlich der Daten, sondern auch über das Gespräch, das wir anstoßen wollen, und unser Publikum. Und hier kommt der Einsatz von internen Personas ins Spiel.

Personas werden oft von Marketingteams genutzt, um ein Bild ihrer Zielkundschaft zu zeichnen, wenn sie Marketingkampagnen entwickeln. Sie können ziemlich komplex werden, aber wir verwenden sie hier in einer einfachen Form.

Ich zeige Ihnen einige Beispiele für Personas, die in der Vergangenheit für mich funktioniert haben, welche Annahmen Sie über diese Gruppe treffen können und welche Daten sie voraussichtlich erhalten möchten sowie auf welche Weise sie sie bekommen.

Beispiele interner Personas

Persona des Executive Management Teams

Diese Gruppe hat wenig Zeit und muss die langfristigen Auswirkungen dessen verstehen, was unsere Personaldaten über die organisatorische Gesundheit und den Fortschritt in Bezug auf die wichtigsten strategischen Ziele aussagen.

Sie führen außerdem ein Team/eine Funktion und benötigen daher auch detaillierte Einblicke dazu.

Über	Anpassungen
Viel beschäftigt	- Verlassen Sie sich nicht auf eigenständig abrufbare Daten, stellen Sie sie in einer Präsentation zusammen und senden Sie diese mit einer Nachverfolgung. Nehmen Sie sich Zeit für Kommentare und Erläuterungen. - Präsentieren Sie alles so knapp wie möglich, indem Sie sicherstellen, dass alles Relevante enthalten ist, und fassen Sie sich möglichst kurz.
Fokussiert auf Finanzen und einen umfassenden, überblicksartigen Blick auf die Organisation	- Fokussieren Sie sich auf die Kennzahlen, die sich auf die Finanzen beziehen. - Wie hängen die Kennzahlen mit den übergeordneten strategischen Zielen zusammen? Zum Beispiel: Soll die Organisation wachsen? Sollen Managementfunktionen reduziert werden?
Daten- und geschäftsorientiert	- Sie sind komplexe Informationen gewohnt, die gut aufbereitet sind – nehmen Sie sich für diese Gruppe mehr Zeit
Benötigen detaillierte Einblicke in ihre Funktion	- Detaillierte Darstellung ihrer Funktion, einschließlich Einstellungen, Austritte, Fluktuation, Strukturen, Ebenen, Diversität, Lernen, Engagement, Demografie und Mitarbeiterbeziehungen. - Informationen bereitstellen, die auf ihre Funktion zugeschnitten sind, idealerweise mit dem Rest der Organisation als Vergleichsmaßstab.

Manager-Persona

Führungskräfte müssen umfassend über die Organisation informiert sein, um ihnen Kontext zu ihren Teams und ihrer Rolle zu geben (also viele übergeordnete, leicht zugängliche Daten).

Sie werden neue Mitarbeitende im Unternehmen einarbeiten und potenzielle Personen interviewen, daher müssen sie die Grundlagen und etwas mehr wissen – genug, um anfangen zu können, eine Geschichte zu erzählen.

Über	Anpassungen
Die Gruppe ist unterschiedlich hinsichtlich Standorten, Teams und Senioritätslevel	- Benötigen solide, übergeordnete, leicht zugängliche Daten - Müssen wissen, wo sie spezifischere Daten zu Teams, Standorten usw. finden können - Es werden einige Informationen bereitgestellt, man kann aber auch auf Self-Service setzen, wenn jemand spezifische Informationen sucht
Müssen informiert sein	- Weniger Fokus darauf, ihnen zu sagen, was sich auf Organisationsebene ändern muss, aber dennoch die nötigen Informationen geben, damit sie eigene Rückschlüsse ziehen können
Müssen Interviews und Einarbeitungen begleiten	- Sie müssen wissen, wer wir sind – die interessanten Fakten über die Organisation, z. B. Demografie (siehe unten)

Mitarbeitenden-Persona

Ähnlich wie Führungskräfte brauchen sie einen Überblick, aber mit vermutlich weniger Detailtiefe.

Über	Anpassungen
Die Gruppe ist an unterschiedlichen Standorten, Teams und mit unterschiedlicher Seniorität vertreten.	- Benötigen solide, übergeordnete, leicht zugängliche Daten - Es werden einige Informationen bereitgestellt, man kann aber auch auf Self-Service setzen, falls jemand spezifische Informationen sucht
Müssen Interviews und Onboarding begleiten.	Sie müssen wissen, wer wir sind — die interessanten Fakten über Ihre Organisation

Personas für Personalabteilung

Ihr HR-Team benötigt andere Informationen als die Mitarbeiter- und Führungsgemeinschaft, da sie Strategien entwickeln und die Geschichte der Organisation erzählen.

Beispielsweise möchte das Unternehmen vielleicht die durchschnittliche Anzahl von Bewerbungen pro Stelle oder die Gesamtzahl der Bewerbungen in einem bestimmten Monat wissen, aber Ihr Talent-Acquisition-Team muss diese Daten pro Stelle sehen und möchte auch die unvollständigen Bewerbungen sowie die Zugriffe auf die Karriereseite sehen, um den Bewerbungsprozess effektiv zu steuern.

Sie schauen sich dann beispielsweise die Gesamteffektivität des Recruitment-Marketings oder konkrete Stellenbeschreibungen an, um gegebenenfalls Anpassungen vorzunehmen.

Über	Anpassung
HR-Leitung und Analysten	- Benötigen Zugang zu den relevanten Daten, um Rückschlüsse zu ziehen und Einblicke zu gewinnen
HR Business Partner	- Benötigen Zugriff auf Daten, die spezifisch für ihre Rolle/Kundenbereiche sind

Ich habe festgestellt, dass das Entwickeln von Personas extrem hilfreich ist, um klar zu machen, warum wir bestimmte Daten teilen und welchem Zweck sie dienen.

Die vier einfachen Beispiel-Personas oben zeigen, dass wir aus denselben Kerndaten dieselben Informationen mit passendem Kommentar, Handlungsaufrufen und unterschiedlichen Detaillierungsgraden liefern können.

Anhand unseres Beispiels zur Fluktuation, Einstellungen, Abgängen und zur Mitarbeiterzahl von vorhin wäre diese Information am relevantesten für das Executive Management Team (sowohl unternehmensweit als auch für deren Bereiche), Führungskräfte (unternehmensweit, aber weisen Sie auf Self-Service-Optionen für deren Teams hin, falls zutreffend) und HR (zugänglich nach Rollentyp über Self-Service).

Wenn Sie die Personas in dieser Form verwenden, ziehen Sie echten Nutzen daraus und sparen viel Zeit und Aufwand.

Nimmt man die 40 KPIs, die wir uns zuvor angeschaut haben, können Sie diese den Personas zuordnen – hier ein kurzes Beispiel aus dem Bereich Recruiting-Kennzahlen aus dem Artikel:

KPI-Name	EMT	Führungskräfte	Mitarbeitende	HR
Wie viele Personen stellen Sie ein und an welchem Standort/in welcher Exekutivabteilung?	Ja für Unternehmen und Funktion Ja für die spezifische Organisation, die sie leiten, und weitere Infos, sofern vorhanden	Ja für Unternehmen und Funktion	Ja für Unternehmen	Talent Acquisition: alle Details Business Partner: alle Details für deren Funktion Restliche: Ja für Unternehmen und Funktion
Wie lange dauert es, jemanden für bestimmte Positionen einzustellen?	Ja für relevante Funktionen gemäß der strategischen Ziele der Organisation Ja für die übergeordnete Zahl	Nein, aber Self-Service ermöglichen	Nein	Ja für Business Partner und Talent Acquisition

So bauen Sie sich letztlich eine einfache Datenbank auf, wer was braucht und warum. Zusätzlich würde ich für jede dieser Kennzahlen die Berechnungsmethode, Datenquelle, Visualisierung sowie den zugrundeliegenden Audit-Prozess dokumentieren, damit Sie alles zentral an einem leicht zugänglichen Ort vorliegen haben.

Spaß haben

Ich möchte hier auf ein weiteres Beispiel eingehen, das für alle Ihre Unternehmen und sogar Personen außerhalb davon relevant ist – wie präsentieren wir unsere Unternehmensdemografie?

Wenn ich über ein Unternehmen erzähle, fand ich immer am interessantesten, welches Bild Menschen von „wer wir sind“ haben, und die „prägnanteste“ Zahl, die ich je gefunden habe, war die Anzahl der Nationalitäten in einem Unternehmen.

Nehmen wir dazu ein paar einfache Beispiele.

Geschlecht
Nationalität
Alter
Betriebszugehörigkeit

Nehmen wir an, wir haben dazu die Daten (alle hier gezeigten Daten 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 Jahre 24 %, 2–3 Jahre 22 %, 3–4 Jahre 12 %, 4–5 Jahre 6 %, 5+ Jahre 10 %

Alles klar, aber nicht besonders ansprechend, oder?

Gender Nationalities Ages Tenure Graphic

Mit vier Grafiken, die aus Google Sheets oder Slidesgo (beide kostenlos) stammen, kannst du innerhalb weniger Minuten eine Liste von Zahlen in etwas verwandeln, das anspricht und eine Geschichte über dein Unternehmen erzählt.

Solche Visualisierungen können auch für eine andere Zielgruppe genutzt werden – also für Personen außerhalb deines Unternehmens – und auf deiner Website oder anderen externen Kanälen veröffentlicht werden, um dein Unternehmen einer breiteren Öffentlichkeit vorzustellen.

Sie lassen sich aber auch intern verwenden und z. B. nach Land, Funktion oder Abteilung aufschlüsseln, um intern wertvolle Einblicke zu liefern.

Bilder und Grafiken lassen sich auf diese Weise leicht erstellen und erfordern nicht viel Erfahrung – du musst einfach herumprobieren, und es gibt Hunderte kostenloser Youtube-Videos oder Web-Demos, wie das geht.

Wenn du HR-Informationssysteme auf diese Weise für Datenanalysen einsetzt, kann das die Entscheidungsfindung und die strategische Planung verbessern.

Wenn du deine Daten so nutzt, bindest du deine Nutzer:innen aktiv ein und erhältst das Feedback, das du brauchst, um weiterzukommen.

HR-Kennzahlen und KI

Künstliche Intelligenz (KI) hilft dabei, HR-Kennzahlen zu interpretieren, indem sie Muster oder Trends schneller erkennt als Menschen. So kann KI beispielsweise vorhersagen, ob ein:e Mitarbeiter:in das Unternehmen verlassen könnte, oder Wege zur Optimierung von Einstellungsprozessen vorschlagen. Mithilfe von KI können HR-Teams bessere Entscheidungen treffen, die die Zufriedenheit der Mitarbeitenden und den Unternehmenserfolg steigern.

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

Vorhersage von Mitarbeiterfluktuation: KI kann Verhaltensmuster, wie z.B. Zufriedenheitswerte oder Fehlzeiten, analysieren, um vorherzusagen, wer das Unternehmen verlassen könnte.
Verbesserung der Rekrutierung: KI-Tools können Bewerbungen schnell durchsuchen und Kandidat:innen nach Qualifikationen sortieren, wodurch der Einstellungsprozess schneller und präziser wird.
Analyse des Mitarbeiterengagements: KI kann Umfragen, E-Mails oder Chatdaten auswerten, um die Stimmung der Mitarbeitenden zu erkennen und Hinweise zur Verbesserung des Betriebsklimas zu geben.
Leistungsüberwachung: KI kann Leistungskennzahlen wie Projektabschlussquoten überwachen, Top-Performer identifizieren und die erkennen, die Unterstützung benötigen.
Einblicke zu Diversität und Inklusion: KI hilft HR-Teams, Einstellungs- und Beförderungstrends zu analysieren, um Diversitätsziele zu erreichen und Vorurteile zu minimieren.
Empfehlungen für Lernen und Entwicklung: KI kann Mitarbeitenden individuelle Weiterbildungsprogramme vorschlagen, basierend auf ihren Fähigkeiten und Karrierezielen.
Prognose von Fehlzeiten: KI kann Muster bei Fehlzeiten vorhersagen und Vorschläge machen, wie Ausfallzeiten reduziert werden können.
Vergütungsanalyse: KI kann HR-Teams dabei unterstützen, Gehaltsstrukturen zu überprüfen, damit diese fair und wettbewerbsfähig sind.

Viele HR-Systeme auf Unternehmensebene nutzen KI-basierte Analysen, um aus HR-Daten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Wesentliche Erkenntnisse

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

Daten effektiv prüfen und dokumentieren kann
Personas verwendet, um zu identifizieren, wer welche Informationen benötigt
Zahlen in einfache oder fortgeschrittenere visuelle Darstellungen umsetzt, damit unsere Daten verständlicher werden
Neues an unseren Visualisierungen ausprobiert, um sie ansprechender zu gestalten, z. B. durch Nutzung kostenfreier Webressourcen
Bestimmte Schlüsseldaten identifiziert, die fast alle sehen sollten, auch wenn sie unterschiedlich aufbereitet werden
Grundlegende Trends in den wichtigsten Daten erkennt

Du bist nun an einem sehr guten Punkt, um konsistent zu sein mit dem, was du deinem Publikum mitteilst. Sobald du an den Punkt kommst, an dem du:

Berechne die meisten der 40 wichtigsten Kennzahlen
Stelle Fluktuation, Mitarbeiterbestand, Einstellungen und Austritte mithilfe von Visualisierungen dar und unterteile sie nach jeder relevanten Gruppe
Teile Schlüsseldaten zur Demografie visuell für jede Persona
Verteile diese Informationen regelmäßig (monatlich oder vierteljährlich, je nach Bedarf)
Erstelle eine interaktive HR-Datenbank/Tabellenkalkulation für deine Kennzahlen, deren Methodik und die jeweiligen Empfänger.

Du erzählst deinem Unternehmen eine interessante Geschichte und stellst jeder Persona verschiedene Fragen, auf die sie dir Feedback geben kann.

Auch wenn du komplexe Probleme und Fragen hast, solltest du mit den Grundlagen beginnen und darauf Schritt für Schritt aufbauen. Monat für Monat kannst du neue Daten und neue Diagramme hinzufügen, um eine immer reichhaltigere Geschichte zu erzählen.

Diese Prinzipien gelten auch, wenn du eine Vielzahl an Tools und Systemen hast, die Berichte für dich erstellen; nimm dir die Zeit sicherzustellen, dass Berechnungen konsistent und nachvollziehbar sind und dass die Grundlagen den richtigen Personas auf konsistente Weise übermittelt werden.

Die wichtigste Erkenntnis daraus ist, dass du – sobald du dich entschließt, mit Kennzahlen und Analysen zu beginnen – auch ohne Data-Expertise schnell weit kommst und das Fundament für fortgeschrittenere People Analytics in der Zukunft legst.

Die Tools sind vorhanden – du musst nur dein Fachwissen über die Daten und dein Geschäftsverständnis einbringen, um herauszufinden, wie sie helfen können.

So findest du den für dich am besten konsumierbaren Weg zur Weitergabe – und ganz bestimmt wirst du dabei Spaß haben und mehr über dein Unternehmen lernen.

Hier ein paar weiterführende Lesetipps für deinen Data-Journey: