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Ich habe an einer Reihe von Vielfalt- und Inklusionsprojekten gearbeitet und diese geleitet, einige davon waren eher bescheiden, andere bewegten sich im Millionenbereich. Unabhängig von Ihrem Budget können Sie Folgendes mit den bereits vorhandenen Personen und Werkzeugen tun – der Fakt ist: Ich habe Folgendes allein mit öffentlich verfügbaren Daten und MS Excel gemacht.

Auslöser für diesen Beitrag war ein Artikel über eine Organisation, die sich das Ziel gesetzt hatte, bis zu einem bestimmten Datum X Personen aus einer EEO-Gruppe einzustellen. Und ja, ich unterstütze diese Initiativen, aber zunächst sollte man wirklich grundlegende Analysen durchführen, um sicherzustellen, dass der Aufwand in die richtige Richtung geht.

Schauen Sie auf Ihre lokale Bevölkerung, schauen Sie sich die Personen an, aus denen Sie Talente rekrutieren. Wie ich bereits erwähnt habe, war ich in der Telekommunikationsbranche tätig, und dort gab es Bedenken hinsichtlich der Anzahl von Frauen in technischen Positionen. Das Senior Management war der Meinung, dass der Anteil repräsentativ für die Gesamtbevölkerung – also 50/50 – sein sollte. Sie hatten damit im Prinzip recht, allerdings war ihr Verständnis von "Bevölkerung" völlig falsch. Sie betrachteten die Gesamtbevölkerung, dabei benötigten diese Positionen Absolventen mit einem Studienabschluss in Informatik und Programmierung – also eine ganz andere Zielgruppe. Als wir die Absolventenzahlen der Universitäten in Neuseeland genauer betrachteten, stellten wir fest, dass der Frauenanteil im Unternehmen sehr wohl dem Anteil weiblicher Absolventen entsprach.

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Ich habe auch in größeren Bereichen wie der Regierung gearbeitet, wo der Fokus nicht nur auf einem Berufsfeld lag (wie IT im obigen Beispiel), sondern auf verschiedenen Bereichen des öffentlichen Dienstes (Polizei, Lehrkräfte, Fachkräfte, Verwaltung, Mitarbeiter im Außendienst usw.). Eine meiner Aufgaben war die Arbeit an einem Standort, an dem eine große Minderheit der Bevölkerung zu einer im öffentlichen Dienst unterrepräsentierten EEO-Gruppe gehörte.

Bei der Analyse hat sich jedoch gezeigt, dass diese Gruppe tatsächlich nicht in dem Maße unterrepräsentiert war, wie die Öffentlichkeit und Interessensgruppen glaubten. Wenn Faktoren wie Altersstruktur der Bevölkerung, Lese- und Rechenfähigkeiten sowie Lebenserwartung berücksichtigt wurden, leistete die Organisation tatsächlich hervorragende Arbeit als Arbeitgeber.

In beiden Fällen hatten die Führungskräfte sowohl Herz als auch Verstand am richtigen Platz, um die Vielfalt der Organisation zu erhöhen und verantwortungsvolle Unternehmensbürger zu sein. Allerdings waren die ursprünglich geplanten Maßnahmen zur Umsetzung dieser Programme (einige davon wurden trotzdem durchgeführt) grundlegend fehlerhaft.

Im Beispiel des Telekommunikationsunternehmens war dieses bereits ein guter Arbeitgeber. Anstatt die Art und Weise der Rekrutierung zu verändern, wäre es sinnvoller gewesen, Stipendien anzubieten und mehr Frauen dazu zu ermutigen, sich in den relevanten Studiengängen einzuschreiben.

Ähnlich war es bei der Regierungsorganisation: Auch hier war das Unternehmen ein guter Arbeitgeber, musste jedoch nicht die externe Recruiting-Methode ändern, sondern sollte sich stärker auf Bildung und Gesundheitsversorgung innerhalb der Zielgruppe konzentrieren – um so den verfügbaren Talentpool zu erweitern.

Sofern Ihr Unternehmen nicht gezielt Praktiken verfolgt, die bestimmte Gruppen von der Einstellung ausschließen, müssen Diversitätsstrategien meist langfristig angelegt sein, statt auf kurzfristige Lösungen zu setzen.

Ihre Aufgabe als HR-Fachkraft ist es, Ihren Stakeholdern – ob Geschäftsleitung oder Vorstand – eine genaue Datenanalyse zum Recruiting bereitzustellen, damit sie fundierte Entscheidungen treffen können.

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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.