Das HR-Reporting umfasst die Sammlung und Auswertung von HR-Daten, um je nach Ziel des Unternehmens unterschiedliche HR-Kennzahlen zu erheben. Die Analyse dieser Daten erfolgt über einfache Verfahren der deskriptiven Statistik oder statistische Assoziationsmaße.
Das HR-Reporting beinhaltet dabei alle Maßnahmen, die dazu dienen, Informationen über die Belegschaft festzuhalten und sie in regelmäßigen Abständen zu analysieren. Das alles passiert auf Knopfdruck, oder? Eben nicht! Die Realität sieht eher folgendermaßen aus:
- Viele hochbezahlte HR-Controller verzweifeln mitunter daran, wieviel Zeit sie für operatives HR–Reporting aufwenden.
- Sie haben keine Zeit für hochwertigere Analysen und Gespräche mit dem Management über Erkenntnisse und Entscheidungshilfen auf Basis analysierter HR-Daten.
- Die Erstellung von Personalberichten geschieht i.d.R. auf Basis zahlreicher Exceldateien; jedes Mal wird das „Rad neu erfunden“. Revisionssicherheit ist Fehlanzeige!
Trotz zahlreicher Bücher, Seminare, Praxiserfahrungen und umfassender Software-Lösungen machen sich viele Verantwortlichen die oben skizzierte Situation mitunter selbst schwer:
- So fehlt beispielsweise mitunter die Ableitung von HR-Kennzahlen aus der Unternehmens- und Personalstrategie.
- Personalbezogene Standards fließen häufig nicht konsequent in die Auswahl relevanter HR-Kennzahlen und -Reports ein.
- Analytic Process Automation wird hinsichtlich RoI und einfacher Bedienbarkeit unterschätzt.
Von John Naisbitt, einem amerikanischen Zukunftsforscher, stammt das Zitat: „Wir ertrinken in Informationen, aber hungern nach Wissen“. In diesem Beitrag stelle ich deshalb einige Erfolgsfaktoren für ein gelingendes HR-Reporting in den Vordergrund.
Ableitung aus Unternehmens- und Personalstrategie
Die Strategieentwicklung tangiert ein Unternehmen auf mehreren Ebenen: auf der Unternehmens-, der Geschäftsfeld- und der Funktionsebene – in unserem Fall Personal.
In zwei Beiträgen – „Strategischer Mut in VUCA-Zeiten“ und „Strategic HR – auch in der Umsetzung“ – habe ich mich bereits intensiv mit der Entwicklung einer Personalstrategie auseinandergesetzt.
Es ist von zentraler Bedeutung, dass diese Strategie mit Hilfe einer HR-Scorecard, eines Hoshin-Kanri-Ansatzes, bzw. mittels OKR operationalisiert wird! Hierbei sollten personalbezogene Standards sowie das von Dave Ulrich entwickelte Human Capability Framework mit eingebunden werden.
Einbindung personalbezogener Standards
Von Vanessa Sacco stammt die folgende Darstellung der Entwicklung personalbezogener Kennzahlen:
In zwei Beiträgen – „Nachhaltigkeit: Berichten Sie schon?“ und „Human Capital Reporting entlang DIN ISO 30414“ – bin ich bereits auf einige dieser Standards eingegangen.
Der HCR10 liefert insgesamt 73 Kennzahlen in sieben Reportingbereichen, von denen 45 als Muss-Kennzahlen und die verbleibenden als Kann-Kennzahlen deklariert sind.
Die aktuellste Fassung GRI-SRS (Sustainability Reporting Standards) gliedern sich 34 themenspezifische Standards, innerhalb denen 89 Kennzahlen definiert sind. 31 davon gelten als relevant für das Personalwesen.
Die DIN ISO 30414 umfasst 58 Kennzahlen in elf Kernbereichen. Für die externe Berichterstattung werden 20 Kennzahlen als geeignet für große Unternehmen angesehen, wohingegen für KMUs zehn Kennzahlen als relevant zu betrachten sind.
Analytic Process Automation
Unternehmen unterschiedlicher Branche und Größe nutzen mittlerweile eine Analytic Process Automation (APA) Platform™, um Daten und Berechnungen mit Erkenntnissen und Analysen zu vervollständigen. Eine APA Platform™ bietet End-to-End-Automatisierung von Analyse-, maschinellen Lern- und Data-Science-Prozessen. Dies ermöglicht ein Maß an Agilität, das zur Beschleunigung der digitalen Transformation erforderlich ist.
APA ist weder Robotic Process Automation (RPA) noch Business Process Automation (BPA) und auch kein Datentool. Es handelt sich um eine automatisierte Self-Service-Datenanalyseplattform, die sich in erster Linie auf die Geschäftsergebnisse konzentriert und gleichzeitig jeden im Unternehmen in die Lage versetzt, eine Analysekultur anzunehmen. Es schafft die Basis dafür, hochwertige Analysen durchzuführen, unabhängig davon, ob sie Code kennen oder nicht – Low-Code-/No-Code-Funktionen – und ob sie in Data Science geschult sind oder nicht.
Fazit
People Analytics (PA) ist ohne ein ausgefeiltes Personalberichtswesen nicht wirklich möglich, aber PA ist mehr als nur Reporting. Beide Tools dienen zum Teilen wichtiger Informationen, die Führungskräften dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.
Reporting und Analytics weisen deutliche Unterschiede auf. Die Berichterstattung konzentriert sich auf die Anordnung und Darstellung von Fakten, während Analytics umsetzbare Erkenntnisse liefert. Beide sind jedoch wichtig und miteinander verbunden.
Sie wollen mehr dazu erfahren? Dann melden Sie sich hier zur Fachtagung der STRIMacademy am 4.-5. Mai 2023 an! Im Rahmen dieser Tagung wird auch auf einschränkende rechtliche Rahmenbedingungen i.V.m. der EU-DSGVO, dem BDSG, dem BetrVG, sowie den Mitbestimmungsrechten des Betriebsrates eingegangen.
Sehr gut zusammengefasst. Oftmals nimmt man sich zu wenig Zeit, die Datenqualität und -verfügbarkeit zu optimieren, um später feststellen zu müssen, dass man keine Zeit für die Kür hat.
Sehr geehrter Herr Mag. Charwat,
herzlichen Dank für Ihren Kommentar. Da wir im Austausch miteinander stehen, kann ich sehr gut nachvollziehen, was Sie aktuell beschäftigt.
Fakt ist: Ein effektives Datenqualitätsmanagement aufzubauen ist ein Dauerlauf. Einerseits steht man vor der Herausforderung unterschiedliche Datenstrukturen aus unterschiedlichen Quellen mit unterschiedlichen Qualitätsniveaus in einen dem Zweck entsprechenden sinnvollen Zusammenhang zu bringen. Andererseits ist es erforderlich, große unternehmensinterne und -externe Datenmengen in kurzer Zeit mit hoher Qualität zu verarbeiten und für Stakeholder zur Verfügung zu stellen. Schließlich wird ein breites Wissen zum Datenmanagement von Data Governance und Data Quality Manager:innen erwartet.
Umso wichtiger ist die im Beitrag skizzierte Einbindung von Analytic Process Automation.