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HR-Strategie

Personalprojekte im Blick behalten

Brendan Lys
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Brendan Lys
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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.

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Oft haben HR-Teams eine beträchtliche Anzahl von Projekten oder Initiativen, die zu jedem beliebigen Zeitpunkt laufen. Als HR-Manager oder HR Business Partner kann es herausfordernd sein, den Überblick über all diese zu behalten. Tatsächlich wünschen sich die meisten Manager und Business Partner eine „Fortschritt-auf-einer-Seite“-Übersicht. Der folgende YouTube-Clip, den ich zusammengestellt habe, zeigt, wie man dies […]

Oft haben HR-Teams eine beträchtliche Anzahl von Projekten oder Initiativen, die zu jedem beliebigen Zeitpunkt laufen. Als HR-Manager oder HR Business Partner kann es herausfordernd sein, den Überblick über all diese zu behalten. Tatsächlich wünschen sich die meisten Manager und Business Partner eine „Fortschritt-auf-einer-Seite“-Übersicht. Der folgende YouTube-Clip, den ich zusammengestellt habe, zeigt, wie man dies ganz einfach mit Excel erledigen kann. Dieses Tutorial entstand aus einer Tätigkeit, bei der ich ein großes Arbeitsbeziehungsteam unterstützte, das alle eingehenden Anfragen nachverfolgte. Sie wollten ihrem Director eine schnelle Übersicht auf einer Seite bieten, um zu zeigen, wie sie vorankommen.

Falls Sie mein Tutorial zu Suchen und Verweisen noch nicht gesehen haben – es ist mein beliebtestes Tutorial – schauen Sie sich auch den untenstehenden Clip an. Mit Suchen und Verweisen können wir zwei Listen zusammenführen. Das machen wir im HR-Bereich häufig, zum Beispiel habe ich das bei Vergütungsüberprüfungen genutzt, indem ich eine aktuelle Liste der Mitarbeitenden und ihrer Vergütungsniveaus genommen und dann mit Informationen aus der vorherigen Vergütungsüberprüfung zusammengeführt habe. In diesem Fall wollte ich den Managern die aktuellen Informationen der Mitarbeitenden (Gehalt, Position etc.) sowie zusätzlich ihre Leistungsbewertung aus der letzten Vergütungsüberprüfung zeigen.

Brendan Lys
By 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.

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