19.02.2020

Was ist People Analytics? Experte David Green im Gespräch

Was ist People Analytics? Experte und Pionier David Green beantwortet im Interview die wichtigsten Fragen zum HR-Trendthema und erklärt den Zusammenhang mit Employee Experience.
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David Green - Was ist People Analytics?
(c) insight222: David Green
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David Green ist Autor, Redner, Konferenzleiter und Top-Berater im Thema Future of Work. Er gilt als Pionier im Feld People Analytics und datengestützte HR. Als Managing Partner und Executive Director bei Insight222 arbeitet er auch als Dienstleister mit globalen Unternehmen als Kunden in dem Bereich. Aber was ist People Analytics? Im Gespräch mit dem brutkasten erklärt Green die wichtigsten Aspekte des neuen HR-Trendthemas und erläutert, wie es mit Employee Experience zusammenhängt.

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Event-Tipp: Employee Experience Summit 2020

David Green tritt beim Employee Experience Summit 2020 am 06. Oktober im Hotel Andaz am Belvedere in Wien auf, der von LSZ Consulting, Max Lammer und dem brutkasten co-veranstaltet wird.

⇒ Hintergründe zum EX Summit

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Bitte eine kurze Erklärung: Was ist People Analytics?

Es gibt viele Definitionen von People Analytics, aber diejenige, die ich bevorzuge und die wir bei Insight222 verwenden, ist: „People Analytics ist die Entdeckung, Interpretation und Kommunikation von aussagekräftigen Mustern in Workforce-bezogenen Daten, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen und die Leistung zu verbessern„. Im Wesentlichen bedeutet dies, dass die Methode Erkenntnisse liefert, die die Entscheidungsfindung bei wichtigen Fragen unterstützen, die zu besseren Geschäftsergebnissen führen. People Analytics sollte nicht mit dem HR-Reporting verwechselt werden, das zwar wichtig ist, aber nur Informationen darüber liefert, was passiert ist. Es kann helfen zu verstehen, warum es passiert ist, was als nächstes passieren könnte und wie man darauf reagieren kann.

Was sind die wichtigsten Datenquellen dafür?

Starte nicht mit den Daten, sondern mit der Business-Frage, die du zu lösen versuchst, und denk dann über die Datenquellen nach, die du dafür benötigst. Dies ist wahrscheinlich die wichtigste Regel bei People Analytics und ein Fehler, der meiner Erfahrung nach sehr häufig gemacht wird. Mit dem Business-Problem zu beginnen hilft, die Arbeit zu fokussieren, Ressourcen sinnvoll zu priorisieren und in der Organisation Unterstützung für ein Analyseprojekt zu gewinnen. Unabhängig von der behandelten Frage muss man in der Regel Personendaten (Anm. „People Data“; meist aus HR-Systemen), Betriebsdaten und zunehmend auch Daten von außerhalb des Unternehmens zusammenführen. Wenn man etwa verstehen will, wie man die Performance im Sales-Bereich vorantreiben kann, sollte man genau das machen. Personendaten der Sales-Kräfte können mit Betriebsdaten, etwa zur gemessenen Performance und externen Daten, etwa Benchmarks zusammengeführt werden, um die Frage zu analysieren und zu beantworten.

Ab welcher Unternehmensgröße ist People Analytics sinnvoll?

People Analytics ist der am schnellsten wachsende HR-Teilbereich. Ich habe es mehrmals erlebt, dass sich Teams, mit denen wir bei Insight222 zusammenarbeiten, in den letzten 12 Monaten verdoppelt, verdreifacht oder sogar vervierfacht haben – selbst wenn zeitgleich die Größe des HR-Teams geschrumpft ist. Die überwiegende Mehrheit der großen Unternehmen mit 10.000 oder mehr Mitarbeitern verfügt heute über ein Team für People Analytics. Diese ist aber nicht nur auf große Unternehmen beschränkt. Jedes Unternehmen hat Business-Herausforderungen zu lösen, bei denen Erkenntnisse über Workforce-bezogene Daten zu besseren Entscheidungen und Ergebnissen beitragen können. Jedem Unternehmen, das noch kein Team für die People Analytics eingerichtet hat, würde ich raten, jetzt damit zu beginnen.

Das zweite große HR-Thema derzeit ist Employee Experience (EX). Sie wird üblicherweise als stark abhängig von zwischenmenschlichen Beziehungen beschrieben. Wie passt das mit dem statistischen People Analytics-Ansatz zusammen?

Interessanterweise sind viele der rund 70 People Analytics-Teams, mit denen wir bei Insight222 zusammenarbeiten, auch für die Gestaltung und Evaluation der Employee Experience in ihren Unternehmen verantwortlich. Ich glaube, dass diese Kopplung von People Analytics und EX aus mehreren Gründen wichtig ist. Erstens kann die Analytik dabei helfen, die „moments that matter“ der Mitarbeiter zu identifizieren, auf die sich die EX-Bemühungen ja konzentrieren sollten. Zweitens kann die Analytik helfen, den Wert von EX für eine Organisation und ihre Auswirkungen auf geschäftskritische Metriken wie Umsatz, Gewinn und Customer Experience zu bestimmen. Und schließlich kann die Analytik Unternehmen dabei helfen, die Maßnahmen zu ermitteln, die sie ergreifen sollten, um die Employee Experience am besten zu verbessern und zu steigern.

Was sind deiner Erfahrung nach die Ergebnisse von People Analytics, die den größten Einfluss auf EX haben?

Ähnlich wie die Analytik den Unternehmen geholfen hat, die Customer Experience besser zu verstehen, zu gestalten und zu personalisieren, so tut die People Analytics dasselbe für die Employee Experience. Unternehmen wie IBM, wo ich früher gearbeitet habe, haben die Methode zur Personalisierung von Bereichen wie innerbetriebliches Lernen, Karrierepfade, Onboarding und sogar zur vollständigen Überarbeitung und Neugestaltung ihres Performance-Management-Systems eingesetzt. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass immer mehr Unternehmen People Analytics einsetzen, um ihre Belegschaft besser zu verstehen, was ihnen anschließend hilft, gemeinsam mit den Mitarbeitern HR-Strategien zu entwickeln, die personalisierter sind, mehr Wert generieren und letztendlich zu einer besseren Employee Experience führen.

Abschließend: Wie wichtig werden People Analytics und Employee Experience in den nächsten Jahren werden?

Nun, im LinkedIn-Report Global Talent Trends 2020 werden die beiden als die zwei wichtigsten Trends hervorgestrichen, die die Art und Weise verändern, wie Unternehmen Mitarbeiter anziehen und halten, was darauf hindeutet, dass ihre Bedeutung bereits hoch ist und wahrscheinlich noch zunehmen wird. Ich glaube, dass People Analytics und EX das Potenzial haben, die HR-Abteilungen komplett umzugestalten – zum Besseren – und ihnen dabei zu helfen, eine wichtigere Funktion mit größerer Wirkung einzunehmen, die den Unternehmen mehr Wert liefert und die führende Rolle dabei spielt, unsere Arbeitsplätze besser, fairer und menschlicher zu gestalten.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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