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HR-Strategie

Personalprojekte im Blick behalten

Brendan Lys
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Brendan Lys
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An der Schnittstelle von Personalwesen und Data Science nutze ich umfangreiche Fachkenntnisse im Personalwesen zusammen mit den Methoden und Ansätzen der Data Science. Dieser Fokus auf die Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus Daten wurde bereits in Bereichen wie Vergütung & Benefits, Personalplanung, Rekrutierung, Arbeitsschutz, Diversität und Weiterbildung angewendet. Doch wie sieht die Anwendung von Data Science auf HR-Herausforderungen und -Chancen tatsächlich aus? Im HR-Kontext stammen unsere verwendeten Daten typischerweise direkt aus unserem HRMIS. Ein Vorteil von Data-Science-Methoden ist, dass wir zusätzliche Daten aus der Organisation oder externen Quellen einbeziehen können – Daten, die mit rein HR-analytischen Ansätzen nicht zugänglich wären. Beispielsweise beinhalten Stellenbeschreibungen eine Fülle von Daten, die wir normalerweise ignorieren, da sie nicht analysierbar vorliegen. Ein Nebenprojekt, an dem ich derzeit (April 2019) arbeite, nutzt Textmining auf Stellenbeschreibungen, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, zu welcher Berufsgruppe eine Position gehören könnte. Die Ergebnisse meiner Arbeit wurden von Organisationen aus verschiedensten Sektoren genutzt, darunter: Regierungen (Australien und Neuseeland), börsennotierte Unternehmen an ASX und NZX, Versorgungsbetriebe, Non-Profit-Organisationen sowie 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

An der Schnittstelle von Personalwesen und Data Science nutze ich umfangreiche Fachkenntnisse im Personalwesen zusammen mit den Methoden und Ansätzen der Data Science. Dieser Fokus auf die Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus Daten wurde bereits in Bereichen wie Vergütung & Benefits, Personalplanung, Rekrutierung, Arbeitsschutz, Diversität und Weiterbildung angewendet. Doch wie sieht die Anwendung von Data Science auf HR-Herausforderungen und -Chancen tatsächlich aus? Im HR-Kontext stammen unsere verwendeten Daten typischerweise direkt aus unserem HRMIS. Ein Vorteil von Data-Science-Methoden ist, dass wir zusätzliche Daten aus der Organisation oder externen Quellen einbeziehen können – Daten, die mit rein HR-analytischen Ansätzen nicht zugänglich wären. Beispielsweise beinhalten Stellenbeschreibungen eine Fülle von Daten, die wir normalerweise ignorieren, da sie nicht analysierbar vorliegen. Ein Nebenprojekt, an dem ich derzeit (April 2019) arbeite, nutzt Textmining auf Stellenbeschreibungen, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, zu welcher Berufsgruppe eine Position gehören könnte. Die Ergebnisse meiner Arbeit wurden von Organisationen aus verschiedensten Sektoren genutzt, darunter: Regierungen (Australien und Neuseeland), börsennotierte Unternehmen an ASX und NZX, Versorgungsbetriebe, Non-Profit-Organisationen sowie Hochschulen.

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