Big Data Talent Management

Big Data Talent Management, HR, Datenschutz: gleich mehrere Schlagwörter, die dem Laien durch den Kopf gehen, wenn es um Talent Management und die Nutzung großer Datenmengen geht. Dass hier teilweise falsche Assoziationsketten gebildet werden, erläutert im folgenden Interview Michael Lazik, Director Strategic Accounts EMEA bei Cornerstone – nebst Einschätzungen, wo mit dem Thema die Reise mittelfristig hingeht… Auf geht’s: 

saatkorn.: Bitte stellen Sie sich und Cornerstone den saatkorn. LeserInnen doch kurz vor.
Michael Lazik von Cornerstone
Ich bin seit November 2013 bei Cornerstone und betreue als Director Strategic Accounts EMEA mit meinem Team einige unserer größten Kunden in Europa. Cornerstone entwickelt seit 1999 innovative Cloud-basierte Softwarelösungen für Learning und Talent Management und ist dabei kontinuierlich gewachsen, sehr stark auch in West-Europa. Heute zählen wir mit mehr als 19,1 Millionen Anwendern in 191 Ländern zu den weltweit führenden Anbietern in diesem Bereich. Aus meiner Arbeit mit mittelständischen und großen Unternehmen kann ich auf 14 Jahre Talent-Management-Erfahrung über alle Bereiche hinweg zurückgreifen – angefangen beim Recruiting über Learning bis hin zu Performance Management und Nachfolgeplanung. Nach Stationen in Deutschland, Österreich, der Schweiz, Norwegen und Schweden verantworte ich nun von London aus den Bereich Strategic Accounts für Cornerstone in EMEA.

saatkorn.: Das Thema „Big Data“ ist in aller Munde. Nun haben Sie mit „Cornerstone Insights“ ein Produkt in diesem Kontext entwickelt. Was macht das?
Kurz zum Verständnis: Cornerstone ist kein Big Data-Technologieanbieter, sondern entwickelt eigene Lösungen für seine Talent-Management-Suite. Das heißt, wir wenden Big Data Algorithmen auf unsere eigenen aggregierten Daten an – wir sprechen hier von 15 Jahren Datenhistorie – und nutzen diese dann für Trendprognosen zu Anforderungen unserer Kunden. Das funktioniert ein bisschen wie bei der Wettervorhersage: Es geht nicht um 100-prozentige Vorhersagen, sondern vielmehr darum, Muster zu erkennen, daraus Trends abzuleiten und Handlungsempfehlungen zu entwickeln. Als Cloud-Anbieter haben wir den Vorteil, dass wir die Datenpunkte nicht über verschiedenste Quellen konsolidieren müssen, sondern in einer einheitlichen Struktur vorliegen haben.

Cornerstone Insights

Vor diesem Hintergrund haben wir Cornerstone Insights entwickelt. Das Analysetool liefert Echtzeit-Informationen auf Basis eines der präzisesten Machine-Learning-Systeme für Talent Management. Unternehmen können damit auf verwertbare Erkenntnisse bis auf die Ebene des einzelnen Mitarbeiters einschließlich unmittelbarer Risiken, Chancen und Empfehlungen zurückgreifen. Nehmen wir das Beispiel Compliance- Risiken. Das Tool zeigt auf, welche Mitarbeitergruppen Gefahr laufen, ihre verpflichtenden Schulungen nicht rechtzeitig abzuschließen und warum. Gleichzeitig erhält ein Personaler konkrete Handlungsempfehlungen, wie sich die Abschlussrate steigern lässt – als simples Beispiel durch das Verschieben des Fälligkeitstermins. Und genau an diesem Punkt sprechen wir von „Predictive Analytics“.

saatkorn.: „Predictive Analytics“ ist aufgrund der Zukunftsbetrachtung ein spannendes Thema, wo sehen Sie konkrete Anwendungsfälle für HR Abteilungen, gibt es bereits spannende Cases?
Dieses Thema ist für alle HR-Prozesse relevant – das Stichwort lautet datengestützte Entscheidungsfindung (Data Driven desicions). Je mehr verwertbare Daten Personalern zur Verfügung stehen, umso besser. Im Recruiting kann eine entsprechende Datenanalyse nicht nur Aufschluss darüber geben, wer den erwarteten Anforderungen entspricht, sie kann sogar die Erfolgswahrscheinlichkeit eines Kandidaten in einer bestimmten Position ermitteln. Um die Entwicklung entsprechender Lösungen für HR zu beschleunigen, haben wir im letzten Jahr den Big-Data-Spezialisten Evolv übernommen. Zusammen mit den Algorithmen in unserer Machine-Learning-Engine und den Kompetenzen unserer Data Scientists, die seit der Akquisition zu uns gehören, eröffnen sich hier spannende Chancen und große Mehrwerte für unsere Kunden.

So konnte das Technologie- und Dienstleistungsunternehmen Xerox die Mitarbeiterfluktuation in all seinen Callcentern um etwa 50 Prozent reduzieren, nachdem es Cornerstone Selection im Rahmen der Überprüfung der Bewerbungen einsetzte. Das Tool nutzt explizite und implizite Daten von Kandidaten bei der Bewerbungsanalyse, um eine Vorhersage zu erstellen, wie lange der Bewerber im Job bleibt und wie seine Leistungsprognose ist. Bislang hatte das Unternehmen bei der Mitarbeiterauswahl vor allem auf Praxiserfahrung gesetzt. Die Auswertung der Daten ergab jedoch, dass die Persönlichkeit eine weitaus gewichtigere Rolle spielt für die Dauer der Betriebszugehörigkeit. Bei Trainingskosten von ca. $5.000 pro neuem Mitarbeiter ist der ROI eines solchen Projektes schnell ersichtlich.

saatkorn.: Wie sieht es mit dem Thema Datenschutz aus? − In Deutschland gelten ja teilweise deutlich striktere Gesetzesvorgaben als in anderen Ländern und viele HRler stehen digitalen Themen aus Datenschutzgründen oft skeptisch gegenüber. Was sagen Sie denen?
An dieser Stelle gilt es mit einem Mythos aufzuräumen. Es geht bei Big Data – in HR und im Allgemeinen – nicht zwangsläufig um persönliche Daten wie private Emails, Gehaltabrechnungen oder dergleichen. Vielmehr geht es um die Analyse von Prozess- und Bewegungsabläufen und um deren sinnvolle Kombination. Unternehmen müssen klar kommunizieren, welche Daten sie für welche Zwecke einsetzen, um eine höhere Akzeptanz des Themas zu erreichen. Zudem ist es Fakt, dass die internen Risiken für Datenkriminalität durch die Mitarbeiter nach wie vor deutlich größer sind als die externen in Form von Hackerangriffen. Bei Cornerstone nehmen wir die Datenschutzbedenken unserer Kunden sehr ernst und reagieren darauf, indem beispielsweise alle europäischen Daten auf unseren Rechenzentren in Europa gespeichert werden, die den umfassenden Sicherheitsauflagen der EU unterliegen.Weiterhin sind wir DIN ISO 27001 konform. Im Falle einer Big-Data-Analyse werden die Kunden- und Nutzerdaten ausnahmslos anonymisiert, erst dann werden sie auf einen anderen Server kopiert und verwendet.

saatkorn.: Wohin geht die Reise im Thema „Predictive Analytics“ mittel- bis langfristig?
Der Weg zum flächendeckenden Einsatz von Big Data in HR ist noch weit. Hauptgrund ist, dass man in vielen Abteilungen – auch in den Personalabteilungen – noch nicht weiß, wie und wofür die Daten gesammelt werden sollen, welche Business Cases man daraus generieren kann und welche Ersparnisse möglich sind, wenn man das Thema professionell angeht. Um diesen Trend nicht zu verschlafen, sollten Unternehmen daher möglichst umgehend ihre Reise in die Welt von Big Data beginnen. HR-Basis-Daten, die in nahezu allen Unternehmen bereits vorhanden sind, können für erste Pilotprojekte genutzt werden.

Auf lange Sicht können Predictive Analytics helfen, herauszufinden, welche Mitarbeiter länger im Unternehmen bleiben, welche Vergütungsanreize wirklich effektiv sind, welche Einflussfaktoren höhere Performance erzeugen, oder wie Laufbahnmodelle für die viel zitierte Generation Y aussehen können.

saatkorn.: Herr Lazik, vielen Dank für das Interview – und weiterhin viel Spaß und Erfolg bei Cornerstone…

 

Gero Hesse

Gero Hesse

Ich bin Gero Hesse, Macher, Berater und Blogger in den Themenfeldern Employer Branding, Personalmarketing, Recruiting, Social Media und New Work. Mehr Infos über Gero Hesse.

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