People Analytics in der Praxis: mit Datenanalyse zu besseren Entscheidungen im Personalmanagement
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Freiburg [im Breisgau] ; München ; Stuttgart
Haufe Gruppe
2017
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| Ausgabe: | 1. Auflage |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Auf Cover: inklusive Arbeitshilfen online. Literaturverzeichnis Seite 239-244 |
| Beschreibung: | 247 Seiten Illustrationen, Diagramme |
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INHALTSVERZEICHNIS
VORWORT: PEOPLE ANALYTICS - POTENZIALE GEMEINSAM NUTZEN
. 13
1 EINFUEHRUNG: WARUM DAS PERSONALMANAGEMENT MIT DATEN
ARBEITEN SOLLTE
.
15
2 EINE KLEINE GESCHICHTE DER ARBEIT MIT DATEN IM PERSONALMANAGEMENT 23
2.1 WAS HABEN DER TAYLORISMUS, DIE US-ARMEE UND BASEBALL MIT
PEOPLE ANALYTICS ZU TU N ?
.
25
2.2 ENTSCHEIDUNGEN AUF BASIS VON INTUITION UND ERFAHRUNG IM H R
.
29
2.3 STRUKTURIERTE DATENERFASSUNG, HR REPORTING UND
BERICHTSWESEN. 30
2.4 HR-CONTROLLING: KENNZAHLEN, DASHBOARDS UND BENCHMARKING
.
31
2.5 PEOPLE ANALYTICS: STRATEGISCHE ANALYSE UND PREDICTIVE A
NALYTICS. 35
2.5.1 MIT MEDIA LAB: WENIGER BURNOUT DURCH GEMEINSAME PAUSEN . . . 37
2.5.2 GOOGLE: SINN UND UNSINN VON FUEHRUNG MITHILFE VON
PEOPLE
ANALYTICS.
44
3 ARBEITEN MIT KENNZAHLEN IM
PERSONALMANAGEMENT. 49
3.1 ZIELE DES
PERSONALCONTROLLINGS.
49
3.2 AUFGABEN UND GESTALTUNGSFELDER DES PERSONALCONTROLLINGS
.
52
3.2.1 GESTALTUNGSFELDER DES PERSONALCONTROLLINGS
.
53
3.2.2 HAEUFIGE HR-KENNZAHLEN NACH GESTALTUNGSFELDERN. 55
3.2.3 UEBERGREIFENDE HR-HANDLUNGSFELDER
.
59
3.3 KENNZAHLENSYSTEME ENTWICKELN UND KENNZAHLEN INTERPRETIEREN
.
62
3.4 AUSBLICK
PERSONALCONTROLLING.
68
4 GESETZLICHE UND ETHISCHE RAHMENBEDINGUNGEN FUER DATENANALYSEN
MIT MITARBEITERDATEN IN
DEUTSCHLAND. 71
4.1 DATENSCHUTZRECHTLICHE RAHMENBEDINGUNGEN
.
73
4.1.1 DATENANALYSEN MIT ODER OHNE PERSONENBEZUG?. 73
4.1.2 ANONYMISIERUNG, PSEUDONYMISIERUNG UND AGGREGIERTE DATEN . 76
4.1.3 PERSONENBEZOGENE DATEN, ZWECKBINDUNG UND
DATENSPARSAMKEIT.
78
4.1.4 TRANSPARENZ UND ZUSTIMMUNG: INFORMATIONEILE SELBST
BESTIMMUNG, PERSOENLICHE EINWILLIGUNG, GESETZLICHE ERLAUBNIS . 81
4.1.5 DATENSICHERHEIT, DATENSCHUTZ DURCH TECHNIK
(PRIVACY BY
DESIGN).
86
4.1.6 GUT ZU WISSEN: WEITERE REGELUNGEN AUS DER EU-DATENSCHUTZ-
GRUNDVERORDNUNG.
88
4.1.7 DATENSCHUTZBEAUFTRAGTER, BETRIEBLICHE DATENSCHUTZ
ORGANISATION
.
89
4.2 BETRIEBSRAT UND BETRIEBLICHE MITBESTIMMUNG
.
90
4.3 ALLGEMEINES GLEICHBEHANDLUNGSGESETZ (AGG)
.
94
4.4 RALF LANWEHR & PETER GOBER: SCHUTZ PERSOENLICHER DATEN AM
ARBEITSPLATZ - DAS PROJEKT M
ARBLE. 94
4.5 INNOVATIVE ANSAETZE FUER EINEN ETHISCHEN UND DATENSCHUTZRECHTS
KONFORMEN EINSATZ VON PEOPLE ANALYTICS
.
98
4.6 ZUSAMMENFASSUNG: DIE WICHTIGSTEN ETHISCHEN UND DATENSCHUTZ
RECHTLICHEN FRAGEN FUER PEOPLE-ANALYTICS-PROJEKTE
. 104
5 DIE ROLLE DER ORGANISATIONSKULTUR FUER PEOPLE-ANALYTICS-PROJEKTE
.
107
5.1 KENNZEICHEN EINER FUER PEOPLE ANALYTICS OFFENEN ORGANISATIONSKULTUR
. 107
5.2 EIN PEOPLE-ANALYTICS-PROJEKT - UNTERSCHIEDLICHE W IRKUNG
.
108
5.3 OFFENE FEEDBACKKULTUR UND AUSGEPRAEGTE FEHLERKULTUR ALS WICHTIGE
VORAUSSETZUNGEN FUER PEOPLE
ANALYTICS. 110
5.4 SEBASTIAN ZABEL: PEOPLE ANALYTICS - TREIBER EINER ZUKUNFTSWEISENDEN
UNTERNEHMENSKULTUR
.
112
6 PEOPLE ANALYTICS IN DER PRAXIS
.
115
6.1 DER UNTERSCHIED ZWISCHEN KAUSALITAET UND KORRELATION
.
115
6.1.1 GUNTER DUECK: CARGO-KULT - VON KORRELATION UND KAUSALITAET
_
116
6.1.2 KAUSALITAET ALS BASIS FUER ENTSCHEIDUNGEN
.
118
6.2 DER ORGANISATORISCHE RAHMEN EINES PEOPLE-ANALYTICS-PROJEKTS
.
119
6.2.1 ENTSCHEIDEN, WANN PEOPLE ANALYTICS DER RICHTIGE ANSATZ FUER
EIN PROBLEM ODER EIN ZIEL SIND
. 119
6.2.2 DAS TEAM ZUSAMMENSTELLEN
. 121
6.3 DAS PEOPLE-ANALYTICS-PROZESSMODELL (PAP): IN DREI PHASEN ZUM ERFOLG
. 125
6.3.1 QUALITATIVE
PHASE.
126
6.3.2 QUANTITATIVE
PHASE.
129
6.3.3 UMSETZUNGSPHASE
.
131
6.4 DIE QUALITATIVE ANALYSE AM BEISPIEL BETRIEBLICHE ALTERSSTRUKTUR:
DIE HERAUSFORDERUNGEN DES DEMOGRAFISCHEN WANDELS MEISTERN
.
133
6.5 CHRISTIAN ALEXANDER GRAF: EIN EINBLICK INS THEMA DATENQUALITAET UND
QUANTITATIVE
ANALYSE.
143
6.5.1 UNTERSUCHUNGSDESIGN ERSTELLEN
. 145
6.5.2 DATENBEREINIGUNG UND ANALYSE
. 147
6.6 DIE UMSETZUNGSPHASE: PROJEKTERGEBNISSE IN DIE ORGANISATION TRAGEN .
150
6.6.1 VISUALISIERUNG UND KOMMUNIKATION: MIT DATEN GESCHICHTEN
ERZAEHLEN.
151
6.6.2 UMSETZUNG UND OPTIMIERUNG: DIE ROLLE DES CHANGE-
MANAGEMENTS IN PEOPLE-ANALYTICS-PROJEKTEN.
180
6.6.3 ERFOLGSBETRACHTUNG UND DYNAMISCHE ZIELANPASSUNG
.
195
7 PRAKTISCHE ANWENDUNGSGEBIETE VON PEOPLE ANALYTICS
.
197
7.1 GOODGAME STUDIOS: MIT PEOPLE ANALYTICS DIE EFFIZIENZ DES RECRUITINGS
OPTIM
IEREN.
197
7.2 JAN MAYER: DER PROFIFUSSBALL ALS BRENNGLAS MODERNEN PERSONAL
MANAGEMENTS
.
201
7.2.1 HIGH PERFORMANCE WORK SYSTEMS (HPWS)
.
202
7.2.2 HR ANALYTICS
.
202
7.2.3 HUMAN CAPITAL MANAGEMENT
.
203
7.2.4 ORGANISATIONALE AMBIDEXTRIE: EFFIZIENT UND FLEXIBEL ZUGLEICH . . .
204
7.3 SVENSEMET: KOGNITIVE EXPERTENSYSTEME ZUR NUTZUNG VON KUENSTLICHER
INTELLIGENZ IN HR
.
205
7.4 STRATEGISCHE PERSONALPLANUNG MIT PEOPLE
ANALYTICS. 208
7.5 LEARNING ANALYTICS UND SMARTE
PERSONALENTWICKLUNG. 215
7.5.1 SMART LEARNING - INTELLIGENTE
LERNSYSTEME. 215
7.5.2 ANSATZPUNKTE FUER
LEARNING-ANALYTICS-PROJEKTE. 217
7.6 PEOPLE ANALYTICS IN KLEINEN UND MITTLEREN UNTERNEHMEN
.
220
8 NACH DER ANALYSE IST VOR DER ANALYSE - EIN AUSBLICK
.
223
9
ANHANG.
225
9.1 GASTAUTOREN & C
ONTRIBUTORS.
225
9.2 HANDWERKSZEUG ZUR ARBEIT MIT DATEN VON A-Z (GLOSSAR)
.
229
LITERATURVERZEICHNIS
.
239
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
.
245
STICHWORTVERZEICHNIS.
247 |
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