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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Mistral.
© LinkedIn/Canva - Arthur Mensch, Co-Founder und CEO Mistral AI.

Drei Milliarden Euro. Das ist die Summe, die der französische Anthropic- und OpenAI-Herausforderer Mistral in seiner heute verkündeten Series-D-Finanzierungsrunde aufnahm. Es ist die größte VC-Runde für ein Tech-Unternehmen in der europäischen Geschichte – und das für ein gerade einmal drei Jahre altes Unternehmen.

Den Lead in der Runde übernahm mit Samsung – wenig überraschend – ein außereuropäischer Player. Dazu kommen große US-Investoren wie PSG Equity als Co-Lead, a16z und Nvidia, aber auch eine ganze Reihe europäischer Kapitalgeber, darunter der Scaleup Europe Fund der schwedischen EQT als weiterer Co-Lead.

Keine normalen Umstände

Drei Milliarden Euro. Eine Bewertung von 21 Milliarden Euro. Das sollte unter normalen Umständen ein Garant für den großen Durchbruch sein. Zum Vergleich: Meta (damals Facebook) genügten vor seinem Börsengang insgesamt 2,27 Milliarden US-Dollar VC-Kapital, um sich im Social-Media-Wettlauf klar an die Spitze zu setzen und zum Tech-Giganten zu werden.

Doch die Umstände sind nicht normal. Der KI-Wettlauf hat die Volumina an VC-Kapital vor allem in den USA auf ein nie dagewesenes Level gehievt. Anthropic, das Unternehmen hinter Claude, hat allein in seiner Series-H-Runde im Mai dieses Jahres 65 Milliarden US-Dollar aufgenommen und steht bei einer Bewertung von 965 Milliarden Dollar. OpenAI, das Unternehmen hinter ChatGPT, hat diesen März in seiner Finanzierungsrunde sogar 122 Milliarden US-Dollar eingesammelt und steht bei einer Bewertung von 852 Milliarden Dollar.

Beim insgesamt aufgenommenen Kapital steht Mistral (ca. 6 Mrd. Euro inklusive Kredite) in einem Verhältnis von etwa 1:19 zu Anthropic (mindestens 130 Mrd. US-Dollar) und 1:26 zu OpenAI (mindestens 180 Mrd. US-Dollar). Das wird im beinharten internationalen Tech-Wettlauf vermutlich nicht ausreichen.

Digitale Souveränität als Verkaufsargument

Und das weiß man auch beim französischen Scaleup. Der größte Trumpf, den es in der Hand hat, ist, dass es aus Europa kommt. Punkten kann das Unternehmen vor allem bei den Themen Digitale Souveränität und Datensicherheit. Und das wiederum sind Fragen, die im B2B- und vor allem im öffentlichen Bereich deutlich schwerer wiegen als im B2C-Bereich, den aktuell Anthropic, OpenAI und Google dominieren.

„Während der ersten Welle der generativen KI lautete die zentrale Frage: Wer kann das leistungsstärkste Modell entwickeln? Unternehmen und Regierungen stellen sich nun eine andere Frage: „Wie können sie die Leistungsfähigkeit der KI für ihre geschäftskritischen Anforderungen nutzen, ohne die Kontrolle über die Infrastruktur und den Informationskreislauf abzugeben?“, heißt es von Mistral in der Presseaussendung zur aktuellen Kapitalrunde.

Die Frage will man freilich mit dem eigenen Produkt beantworten. „Die Nachfrage nach dieser Kombination aus Leistung, Kontrolle, Auswahlmöglichkeiten und Unabhängigkeit nimmt weltweit zu“, ist man sich sicher. Und Mistral sei das weltweit einzige KI-Unternehmen, das den gesamten Stack entwickle, der dafür erforderlich ist: „Open-Weight-Modelle, die Infrastruktur und die Rechenkapazität, auf der sie laufen, und die Produkte, mit denen sie in den Unternehmen wirksam werden“.

Ausstehender Beweis

Dass diese Argumente angesichts des europäischen Diskurses durchaus valide sind, liegt auf der Hand. Ob die Rechnung am Ende auch betriebswirtschaftlich aufgeht, steht auf einem anderen Blatt geschrieben. Mistral bekommt durch die Mega-Runde genug Luft, um sich innerhalb Europas weiterhin im öffentlichen und im Unternehmenssegment zu etablieren. Doch dass das ausreicht, um das eingesetzte Kapital (mehrfach) zurückzuspielen, muss erst bewiesen werden.

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