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Auflistung nach Schlagwort "Human resource management"

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  • Zeitschriftenartikel
    HR-Cloud-Transformation – Vorgehen und Erfolgsfaktoren
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 53, No. 6, 2016) Ziebell, Robert-Christian; Schultz, Martin; Albors Garrigós, José; Schoeneberg, Klaus-Peter
    Zunehmend digitalisieren und transformieren Unternehmen Human-Resource-Prozesse (HR-Prozesse) in neuartige cloudbasierte Lösungen. Diese Lösungen bieten nicht nur technologische, sondern vor allem fachliche Vorteile, denn Prozesssilos werden aufgebrochen und durch eine gesamtheitlich abgebildete HR-Prozesswelt ersetzt. Dies ermöglicht dem HR-Bereich eine neue Form von Personalarbeit, weg von der Personaladministration hin zu einem proaktiven Human Capital Management. Gleichwohl ergeben sich im Rahmen der Transformationsprojekte neue Herausforderungen, die sich beispielsweise durch die Speicherung von Personaldaten in der Cloud, aber auch durch die eingeschränkten Prozesskonfigurationsmöglichkeiten der Lösungen ergeben.Der Beitrag behandelt, welche Vorgehensmodelle für HR-IT-Projekte und im Besonderen bei der Transformation in cloudbasierte Lösungen prinzipiell angewendet werden können. Auf Basis von Praxiserfahrungen wird ein Vorgehensmodell für HR-Transformationsprojekte abgeleitet, wobei Erkenntnisse aus den Bereichen Organisation, Fachlichkeit und IT geschildert, Entscheidungen und kritischen Erfolgsfaktoren aufgezeigt und die Besonderheiten im Kontext cloudbasierter HR-Lösungen herausgearbeitet werden.AbstractMore and more companies digitize and transfer their human resource (HR) processes into innovative cloud-based solutions. These solutions not only offer technological but especially process advantages because process silos are broken and replaced by a holistic HR process landscape. This allows HR a new way of working, away from personnel administration to a proactive human capital management. However in the context of transformation projects new challenges arise, for example, by storing personnel data in the cloud but also with respect to limited process configuration options offered by cloud solutions.The paper covers process models for HR IT projects and in particular for HR transformation projects. Based on the authors’ experience an applied process model for HR transformation projects is derived. Findings from the fields of organization, business and IT are shown, decisions and critical success factors in the specific context of cloud-based HR solutions are identified.
  • Zeitschriftenartikel
    Job Mining als Analyseinstrument für das Human-Resource-Management
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 53, No. 6, 2016) Bensberg, Frank; Buscher, Gandalf
    Internetbasierte Jobportale liefern in Form von Stellenanzeigen eine interessante Datenbasis, die die aktuelle Nachfrage von Unternehmen und öffentlichen Institutionen nach Fach- und Führungskräften dokumentiert. Durch Analyse dieser Datengrundlage können Prozesse im Umfeld des Human-Resource-Managements informatorisch unterstützt werden. Zu diesem Zweck wird das Konzept des Job Mining eingeführt, das die Sammlung und Analyse von Stellenanzeigen aus öffentlichen oder unternehmensspezifischen Jobportalen zum Gegenstand hat. Anhand ausgewählter Anwendungsfälle wird anschließend der Nutzen des Konzepts aufgezeigt. So können mithilfe von Stellenanzeigenanalysen detaillierte Kompetenzprofile für einzelne Berufsbilder generiert werden, die zur Aufdeckung von Kompetenzlücken oder obsoleter Kompetenzen beitragen. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, Stellenanzeigen auch als frei verfügbare Datenquelle für wettbewerbsanalytische Zwecke zu nutzen. Durch Analyse der Fachkräftenachfrage von Unternehmen können Hypothesen über die Umsetzung strategischer Initiativen und Aussagen über eingesetzte Ressourcen (z. B. Programmiersprachen, Softwareprodukte) gewonnen werden. Bei der Umsetzung des Job-Mining-Konzepts sind insbesondere Fragestellungen der Datenqualität zu berücksichtigen.AbstractJob postings in online job boards provide an open data source which documents the current demand of companies and public institutions for professionals and executives. By analyzing job postings, new informational potentials to support the processes of human resource management evolve. In order to leverage these potentials, we introduce the concept of job mining, which continuously extracts job postings from public or company-specific job portals and collects them in an analytical data store. We show the benefits of this data store by applying analytical techniques in order to derive compentency profiles for specific jobs in the emergent field of big data. This approach helps to detect competency gaps or to identify obsolete skills which are no longer relevant. In addition, we show how to use job mining in order to support competitive intelligence activities within the company. E. g., the analysis of competitors’ workforce demand provides insights into the implementation of strategic initiatives and the resources used by specific companies (e. g., programming languages, software products). To ensure valid results through job mining data quality issues are very important.