Zusammenfassung: Die dargelegten Leitlinien spiegeln die Erfahrungen bei der erfolgreichen Einführung von Analytics im Unternehmen wider. Big Data steht grundsätzlich für ein Bottom-Up-Ansatz. Erst durch ein evidenz-basiertes Management wird ein zielführendes „Gegenstromverfahren“ institutionalisiert.

 

Schlagwörter: VUCA world, Big Data, Analytics, Workforce, KPI, evidenz-basiertes Management, Kausalitäten, Data Mining, LAMP framework, Personalökonomie

FOTO ANKLICKEN Mit validen Prognosen den Nebel durchdringen und den Durchblick behalten.

Nebel im Berufsalltag wird zum Normalzustand! Wohl am besten kann man diesen mit VUCA umschreiben; einer Abkürzung für Volatility (Schwankungsfreudigkeit), Uncertainty (Unsicherheit), Complexity (Komplexität), Ambiguity (Vieldeutigkeit). In diesem „Nebel“ treffen Organisationen Entscheidungen, planen die Zukunft, managen Risiken, fördern Wandel und lösen Probleme.

Hinzu kommt: In einer VUCA world sind diese Ereignisse nicht auf Investitionsentscheidungen von morgen anwendbar. Darum benötigen wir eine hochwertige Analytik – quasi ein Radar; hochwertig im Sinne von vorausschauend und vorschreibend mit Blick auf die Strategieimplementierung.

Folgende Fragen stehen deshalb im Vordergrund:

  • Welche Leitlinien gilt es zu beachten?
  • Warum ist hierbei ein evidenz-basiertes Handeln so wichtig?
  • Warum lohnt sich die Anwendung sog. Bezugssysteme

Leitlinien für den Erfolg

Den Diskussionen um Big Data stehe ich kritisch gegenüber. M.E. geht es weniger um „big“ und um „viel“, sondern darum, mit möglichst wenigen, erfolgskritischen Daten und Informationen zu beginnen. Dabei sollte man sich auf die Rendite zu tätigender Investitionen z.B. in Bildung fokussieren. Diese Rendite kann man ermitteln – sogar im Vergleich mit Benchmarks aus der Branche und der Region/Land. Wichtig ist, dass die zugrundeliegenden Informationen belastbar sind, häufig ist die Qualität noch zu mangelhaft! In diesem Falle nützt auch Big Data nichts.

Daneben geht es immer um den Blick in die Zukunft. Vergangenheits- und Gegenwartsbezug reichen nicht aus. Zum Steuern benötigt man leading indicators! Wie in vorherigen Beiträgen bereits herausgestellt, identifiziert man diese mit Hilfe von Kausalmodellen. Wichtige Stichworte in diesem Zusammenhang sind Data Mining, statistische Verfahren und Predictive HR. Anders kann der eingangs skizzierte „Nebel“ nicht durchdrungen werden.

Wir sehen in unseren Projekten, dass dies ein interdisziplinärer Prozess ist; d.h. unterschiedliche Unternehmensbereiche bringen sich mit ihren jeweiligen Daten, Informationen und Blickrichtungen mit ein. Qualität geht eindeutig vor Quantität! Dies ist mit ein Grund dafür, dass HR Verantwortliche bisher wenig Gehör finden; man traut ihren Daten nicht.

Trotz aller Daten und aller Evidenz – siehe zugehörigen Blogbeitrag – bleibt es eine Tatsache, dass ein Gespür für wirtschaftliche Zusammenhänge zu den Daten und Analysen hinzukommen muss. Wir stellen unsere Fachtagungen deshalb unter das Motto „Analytics meets Community“. Damit drücken wir aus, dass schlussendlich immer Menschen Entscheidungen treffen. Systeme wirken nur unterstützend und hilfestellend, Modelle sind ein vereinfachendes Abbild der Realität. Menschen bestimmen das Mass an Quantität und Qualität und balancieren den Wunsch nach Genauigkeit mit den vorliegenden Informationen.

Entlang von Prognosen und Kausalitäten (Predictive HR) lassen sich also aussagekräftige Kennzahlen identifizieren und nutzen. Diese – und nur diese – sollten in die Kommunikation mit dem C-level einfliessen und dort zu einem noch besseren Verständnis über Wirkzusammenhänge beitragen.

Anwendung von Bezugssystemen

Zwei Bezugssysteme sind bei der Anwendung der genannten Leitlinien zu beachten. Diese möchte ich deshalb kurz vorstellen:

  • das Decision Framework, und
  • das LAMP Framework.

Ein Decision Framework stellt die logische Verknüpfungen zwischen Entscheidungen über eine Ressource (z.B. Finanzressourcen, Marketingressourcen, Personalressourcen) und dem strategischen Erfolg einer Organisation her. Was im Marketing ausgedrückt wird durch Ausgaben, Rückmeldung und Kundenwert, im Finanzwesen durch Leverage, Rentabilität des Vermögens und Marge wird im Personalwesen dargestellt durch Effizienz, Effektivität und Auswirkung. Häufig sind HR Scorecards und Dashboards derzeit noch gespickt von Effizienzkennzahlen!

Messen ist nur dann sinnvoll, wenn es wichtige Entscheidungsfindungen unterstützt! Hierzu sind nicht nur mehr und bessere Kennzahlen notwendig, sondern ein integrierter Ansatz der diese Messgrössen verbindet mit Logik, Analytics, und Wissens-Prozessen. In der unten zur Verfügung gestellten Präsentation erläutere ich entlang dieses LAMP Framework das Themengebiet Trennungsrate.

Welche Unternehmen sind Vorreiter?

Soviel vorneweg: Es hat nichts mit Unternehmensgrösse oder Mächtigkeit des zugrundeliegenden IT-Systems zu tun; sehr wohl aber etwas mit gelebter Unternehmenskultur und dem Selbstverständnis handelnder Personen.

Ich berichte über ausgewählte Vorreiter im Rahmen des ORACLE SWISS CLOUD APPLICATIONS DAY 2014 am 25.März in Zürich.

Im Herbst dieses Jahres finden drei Fachtagungen zum Thema „Human Capital Analytics“ – wahlweise am 19. September in Zürich, am 17. Oktober in Edesheim und am 30. Oktober in Wien – statt, wo u.a. aktuelle Erfahrungsberichte vorgestellt werden.

Die Registrierung resp. Anmeldung können Sie auf folgende Weise vornehmen:

Die nachfolgende Präsentation werde ich am 25. März 2014 in Zürich verwenden.

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Fazit

Der Einstieg in Analytics ist gut vorzubereiten. Der im Februar vorgestellte Leitfaden für Analytics-Initiativen stellte bereits den Nutzen eines evidenz-basierten Managements heraus und skizzierte ein Vorgehensmodell, das sich an den in diesem Beitrag dargelegten Leitlinien orientiert.

Daneben gehören Bezugssysteme, wie das LAMP Framework, zu einer guten Vorbereitung bzw. einem guten Einstieg hinzu. Damit kann die Frage „Messen Sie noch, oder entscheiden Sie schon?“ guten Gewissens mit JA beantwortet werden.

Bisherige Erfahrungen sind in diesem Beitrag als Leitlinien zusammengefasst. Diese stehen in den folgenden Keynotes, Fachvorträgen und Tagungen dieses Jahres im Vordergrund. Mit Ihren Kommentaren, auf die ich während der Vorträge sehr gerne eingehen werde, tragen Sie zu einem lebhaften Dialog bei.

Hier finden Sie noch weitere Informationen resp. Beiträge zum Thema:

Was meinen Sie dazu? Wie stehen Sie zu folgenden Leitfragen:

  • Wie beurteilen Sie die in diesem Beitrag skizzierten Leitlinien?
  • Welche Rolle spielt für Sie ein evidenz-basiertes Handeln?
  • Haben Sie bereits Erfahrungen zum LAMP Framework oder zu anderen Bezugssystemen gesammelt?
  • Welche Fragen (zum Vorgehen, zum Einstieg in das Thema, zu kritischen Erfolgsfaktoren, etc.) sollten in meinen Vorträgen zu diesem Thema beantwortet werden?
  • Bitte geben Sie – wenn Sie mögen – im Kommentar kurz Auskunft zur Unternehmensgrösse!