Predictive Analytics im Human Capital Management: Status Quo und Potentiale
| dc.contributor.author | Christ, Oliver | |
| dc.contributor.author | Ebert, Nico | |
| dc.date.accessioned | 2018-01-16T10:20:40Z | |
| dc.date.available | 2018-01-16T10:20:40Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.description.abstract | Unternehmen verfügen mittlerweile über fortgeschrittene analytische Informationssysteme, die es erlauben die wachsenden Datenmengen nahezu automatisiert auszuwerten und Aussagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen. Predictive Analytics befinden sie sich im Human Capital Management noch in den Anfängen. Datengetriebene Unternehmen wie Google oder Hewlett-Packard nutzen Predictive Analytics bereits, um Personalbeschaffung und -erhaltung zu verbessern. Obwohl jedoch die Personalbereiche über umfangreiche Daten verfügen, beschränkt sich deren Nutzung nach unserer Erfahrung und einer von uns durchgeführten Befragung in den meisten Fällen immer noch auf reaktives Excel-Reporting und einfachste Prognosen z. B. zur Personalanzahl. Data Mining-Verfahren werden hingegen selten genutzt, obwohl sich daraus für das Human Capital Management und andere Unternehmensbereiche Vorteile ergeben könnten. In diesem Beitrag stellen wir anhand von Praxisbeispielen und ausgewählter Fachliteratur Potentiale von Predictive Analytics im Human Capital Management vor, untersuchen die Verbreitung sowie die Einsatzmöglichkeiten von personalbezogenen Analysen und gehen auch auf die spezifischen Herausforderungen der Nutzung von Personaldaten ein.AbstractNowadays companies have advanced analytical information systems that allow to process the growing amount of data nearly automatically and to predict future developments. While “Analytics” are widespread for example in marketing it is still in its infancy in the domain of Human Capital Management. However, data-driven companies like Google or Hewlett-Packard use Predictive Analytics to optimize staff recruiting and engagement. Despite of the fact that most HR departments have a comprehensive collection of data its use is commonly limited to reactive Excel reports and simple forecasts related to headcount. Advanced techniques such as data mining are seldom used although benefits may derive for the HR department and other departments. In this article we give examples for selected potentials of Predictive Analytics in Human Capital Management and debate the specific challenges of using human resource data. | |
| dc.identifier.pissn | 2198-2775 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/13910 | |
| dc.publisher | Springer | |
| dc.relation.ispartof | HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 53, No. 3 | |
| dc.relation.ispartofseries | HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik | |
| dc.subject | Business Intelligence | |
| dc.subject | Data Mining | |
| dc.subject | Human Capital Management | |
| dc.subject | Predictive Analytics | |
| dc.title | Predictive Analytics im Human Capital Management: Status Quo und Potentiale | |
| dc.type | Text/Journal Article | |
| gi.citation.endPage | 309 | |
| gi.citation.startPage | 298 |