People Analytics in der Praxis: mit Datenanalyse zu besseren Entscheidungen im Personalmanagement
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | , |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Freiburg ; München ; Stuttgart
Haufe Group
2023
|
| Ausgabe: | 2. Auflage |
| Schriftenreihe: | Haufe Fachbuch
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 255 Seiten Illustrationen, Diagramme |
| ISBN: | 9783648158494 364815849X |
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Datensatz im Suchindex
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|---|---|
| adam_text |
7
INHALTSVERZEICHNIS
VORWORT:
RAN
AN
DIE
DATEN!
.
15
1
EINFUEHRUNG:
WARUM
DAS
PERSONALMANAGEMENT
MIT
DATEN
ARBEITEN
SOLLTE
.
17
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
TUN?
.
24
2.2
ENTSCHEIDUNGEN
AUF
BASIS
VON
INTUITION
UND
ERFAHRUNG
IM
HR
.
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
ANALYTICS
.
34
2.5.1
MIT
MEDIA
LAB:
WENIGER
BURNOUT
DURCH
GEMEINSAME
PAUSEN
.
36
2.5.2
GOOGLE:
SINN
UND
UNSINN
VON
FUEHRUNG
MITHILFE
VON
PEOPLE
ANALYTICS
.
42
3
ARBEITEN
MIT
KENNZAHLEN
IM
PERSONALMANAGEMENT
.
47
3.1
ZIELE
DES
PERSONALCONTROLLINGS
.
47
3.2
AUFGABEN
UND
GESTALTUNGSFELDER
DES
PERSONALCONTROLLINGS
.
50
3.2.1
GESTALTUNGSFELDER
DES
PERSONALCONTROLLINGS
.
51
3.2.2
HAEUFIGE
HR-KENNZAHLEN
NACH
GESTALTUNGSFELDERN
.
52
3.2.3
UEBERGREIFENDE
HR-HANDLUNGSFELDER
.
55
3.3
KENNZAHLENSYSTEME
ENTWICKELN
UND
KENNZAHLEN
INTERPRETIEREN
.
59
3.4
AUSBLICK
PERSONALCONTROLLING
.
64
4
GESETZLICHE
UND
ETHISCHE
RAHMENBEDINGUNGEN
FUER
DATENANALYSEN
MIT
BESCHAEFTIGTENDATEN
IN
DEUTSCHLAND
.
65
4.1
INGO
RITTER:
DATENSCHUTZRECHTLICHE
RAHMENBEDINGUNGEN
.
66
4.1.1
WOHER
KOMMT
DER
DATENSCHUTZ?
.
67
4.1.2
WAS
BEDEUTET
DAS
FUER
PEOPLE-ANALYTICS-PROJEKTE?
.
68
4.1.3
GRUNDSAETZE
FUER
DIE
VERARBEITUNGPERSONENBEZOGENER
DATEN
.
69
4.1.4
SANKTIONEN
BEIM
DATENSCHUTZVERSTOSS
.
85
4.1.5
SPEZIALFALL
PROFILING
RECHTMAESSIGKEIT
UND
TRANSPARENZ
.
86
4.1.6
AUSBLICK
.
88
4.2
WICHTIGE
STAKEHOLDER:
DATENSCHUTZBEAUFTRAGTE:R
UND
BETRIEBSRAT
.
90
4.2.1
DATENSCHUTZBEAUFTRAGTE:R,
BETRIEBLICHE
DATENSCHUTZORGANISATION
.
90
4.2.2
BETRIEBLICHE
MITBESTIMMUNG
.
90
4.2.3
CHANCEN
UND
RISIKEN
DES
PEOPLE
ANALYTICS
IN
DER
PRAXIS
-
INTERVIEW
MIT
MARIAN
KONSKY
.
93
4.3
ALLGEMEINES
GLEICHBEHANDLUNGSGESETZ
(AGG)
.
94
8
|
INHALTSVERZEICHNIS
4.4
INNOVATIVE
ANSAETZE
FUER
EINEN
ETHISCHEN
UND
DATENSCHUTZRECHTSKONFORMEN
EIN
SATZ
VON
PEOPLE
ANALYTICS
.
95
4.5
ZUSAMMENFASSUNG:
DIE
WICHTIGSTEN
ETHISCHEN
UND
DATENSCHUTZRECHTLICHEN
FRAGEN
FUER
PEOPLE-ANALYTICS-PROJEKTE
.
102
5
DIE
ROLLE
DER
ORGANISATIONSKULTUR
FUER
PEOPLE-ANALYTICS-PROJEKTE
.
105
5.1
KENNZEICHEN
EINER
FUER
PEOPLE
ANALYTICS
OFFENEN
ORGANISATIONSKULTUR
.
105
5.2
EIN
PEOPLE-ANALYTICS-PROJEKT
-
UNTERSCHIEDLICHE
WIRKUNG
.
106
5.3
DATENANALYSEN
MIT
ODER
OHNE
PERSONEN
BEZUG?
.
108
5.4
OFFENE
FEEDBACKKULTUR
UND
AUSGEPRAEGTE
FEHLERKULTUR
ALS
WICHTIGE
VORAUS
SETZUNGEN
FUER
PEOPLE
ANALYTICS
.
110
5.5
SEBASTIAN
ZABEL:
PEOPLE
ANALYTICS-TREIBER
EINER
ZUKUNFTSWEISENDEN
UNTER
NEHMENSKULTUR
.
112
6
DIE
UMSETZUNG
VON
PEOPLE
ANALYTICS
.
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
.
118
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
.
124
6.3.1
QUALITATIVE
PHASE
.
125
6.3.2
QUANTITATIVE
PHASE
.
128
6.3.3
UMSETZUNGSPHASE
.
130
6.4
DIE
QUALITATIVE
ANALYSE
AM
BEISPIEL
BETRIEBLICHE
ALTERSSTRUKTUR:
DIE
HERAUS
FORDERUNGEN
DES
DEMOGRAFISCHEN
WANDELS
MEISTERN
.
132
6.5
CHRISTIAN
ALEXANDER
GRAF:
EIN
EINBLICK
INS
THEMA
DATENQUALITAET
UND
QUANTITATIVE
ANALYSE
.
138
6.5.1
UNTERSUCHUNGSDESIGN
ERSTELLEN
.
140
6.5.2
DATENBEREINIGUNG
UND
ANALYSE
.
142
6.6
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
UND
PEOPLE
ANALYTICS
-
INTERVIEW
MIT
PROF.
DR.
THOMAS
KOPINSKI
.
145
6.7
DIE
UMSETZUNGSPHASE:
PROJEKTERGEBNISSE
IN
DIE
ORGANISATION
TRAGEN
.
150
6.7.1
VISUALISIERUNG
UND
KOMMUNIKATION:
MIT
DATEN
GESCHICHTEN
ERZAEHLEN
.
151
6.7.2
UMSETZUNG
UND
OPTIMIERUNG:
DIE
ROLLE
DES
CHANGE-MANAGEMENTS
IN
PEOPLE-ANALYTICS-PROJEKTEN
.
178
6.7.3
ERFOLGSBETRACHTUNG
UND
DYNAMISCHE
ZIELANPASSUNG
.
191
7
PRAKTISCHE
ANWENDUNGSGEBIETE
VON
PEOPLE
ANALYTICS
.
193
7.1
MIT
PEOPLE
ANALYTICS
DIE
EFFIZIENZ
DES
RECRUITINGS
OPTIMIEREN
-
AM
BEISPIEL
DER
GOODGAME
STUDIOS
.
193
INHALTSVERZEICHNIS
|
9
7.2
PEOPLE
ANALYTICS
IN
DER
PERSONALGEWINNUNG
UND
-DIAGNOSTIK
-
INTERVIEW
MIT
JOACHIM
DIERCKS
.
196
7.3
JAN
MAYER:
DER
PROFIFUSSBALL
ALS
BRENNGLAS
MODERNEN
PERSONALMANAGEMENTS
.
203
7.3.1
HIGH
PERFORMANCE
WORK
SYSTEMS
(HPWS)
.
204
7.3.2
HR
ANALYTICS
.
204
7.3.3
HUMAN
CAPITAL
MANAGEMENT
.
205
7.3.4
ORGANISATIONALE
AMBIDEXTRIE:
EFFIZIENT
UND
FLEXIBEL
ZUGLEICH
.
206
7.4
STRATEGISCHE
PERSONALPLANUNG
MIT
PEOPLE
ANALYTICS
.
206
7.4.1
IN
ACHT
SCHRITTEN
ZUR
STRATEGISCHEN
PERSONALPLANUNG
.
207
7.4.2
AUSRICHTUNG
AN
DER
UNTERNEHMENSSTRATEGIE
.
209
7.5
CHRISTIAN
VETTER:
DIGITALES
SKILLS
MANAGEMENT
-
VOM
ADMINISTRATIVEN
MONSTER
ZUM
STRATEGISCHEN
WETTBEWERBSVORTEIL
.
212
7.5.1
SKILLS
MANAGEMENT
GESTERN
-
EIN
UNZAEHMBARES
ADMINISTRATIVES
MONSTER?
.
212
7.5.2
SKILLS
MANAGEMENT
HEUTE
-
EIN
WICHTIGER
BESTANDTEIL
FUER
DIE
ZUKUNFTS
SICHERUNG
VON
UNTERNEHMEN
.
213
7.5.3
ANWENDUNGSBEISPIEL
.
214
7.5.4
WIE
DATENGETRIEBENES
SKILLS
MANAGEMENT
DIE
PERSONALARBEIT
VERAENDERT
217
7.5.5
FAZIT
.
219
7.6
SVEN
SEMET:
HR-DATEN
FUER
DEN
EINSATZ
VON
DIGITALEN
ASSISTENTEN
NUTZEN
.
219
7.6.1
DIGITALE
ASSISTENTEN
ALLGEMEIN
UND
IM
PERSONALMANAGEMENT
.
220
7.6.2
HERAUSFORDERUNGEN
FUER
DIE
IMPLEMENTIERUNG
DIGITALER
ASSISTENTEN
.
222
7.6.3
ZIELSETZUNGEN
UND
VORTEILE
DES
EINSATZES
DIGITALER
ASSISTENTEN
IM
PERSONALBEREICH
.
225
7.7
LEARNING
ANALYTICS
UND
SMARTE
PERSONALENTWICKLUNG
.
226
7.7.1
SMART
LEARNING
INTELLIGENTE
LERNSYSTEME
.
227
7.7.2
ANSATZPUNKTE
FUER
LEARNING-ANALYTICS-PROJEKTE
.
228
7.7.3
ZUKUNFTSMUSIK:
SMARTE
MODELLE
FUER
DIE
PERSONALENTWICKLUNG
.
231
7.8
PEOPLE
ANALYTICS
IN
KLEINEN
UND
MITTLEREN
UNTERNEHMEN
.
231
8
NACH
DER
ANALYSE
IST
VOR
DER
ANALYSE-EIN
AUSBLICK
.
233
9
ANHANG
.
237
9.1
GASTAUTOREN
&CONTRIBUTORS
.
237
9.2
HANDWERKSZEUG
ZUR
ARBEIT
MIT
DATEN
VON
A-Z
(GLOSSAR)
.
240
LITERATURVERZEICHNIS
.
249
VERZEICHNIS
DER
DIGITALEN
ARBEITSHILFEN
.
254
STICHWORTVERZEICHNIS
.
255 |
| adam_txt |
7
INHALTSVERZEICHNIS
VORWORT:
RAN
AN
DIE
DATEN!
.
15
1
EINFUEHRUNG:
WARUM
DAS
PERSONALMANAGEMENT
MIT
DATEN
ARBEITEN
SOLLTE
.
17
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
TUN?
.
24
2.2
ENTSCHEIDUNGEN
AUF
BASIS
VON
INTUITION
UND
ERFAHRUNG
IM
HR
.
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
ANALYTICS
.
34
2.5.1
MIT
MEDIA
LAB:
WENIGER
BURNOUT
DURCH
GEMEINSAME
PAUSEN
.
36
2.5.2
GOOGLE:
SINN
UND
UNSINN
VON
FUEHRUNG
MITHILFE
VON
PEOPLE
ANALYTICS
.
42
3
ARBEITEN
MIT
KENNZAHLEN
IM
PERSONALMANAGEMENT
.
47
3.1
ZIELE
DES
PERSONALCONTROLLINGS
.
47
3.2
AUFGABEN
UND
GESTALTUNGSFELDER
DES
PERSONALCONTROLLINGS
.
50
3.2.1
GESTALTUNGSFELDER
DES
PERSONALCONTROLLINGS
.
51
3.2.2
HAEUFIGE
HR-KENNZAHLEN
NACH
GESTALTUNGSFELDERN
.
52
3.2.3
UEBERGREIFENDE
HR-HANDLUNGSFELDER
.
55
3.3
KENNZAHLENSYSTEME
ENTWICKELN
UND
KENNZAHLEN
INTERPRETIEREN
.
59
3.4
AUSBLICK
PERSONALCONTROLLING
.
64
4
GESETZLICHE
UND
ETHISCHE
RAHMENBEDINGUNGEN
FUER
DATENANALYSEN
MIT
BESCHAEFTIGTENDATEN
IN
DEUTSCHLAND
.
65
4.1
INGO
RITTER:
DATENSCHUTZRECHTLICHE
RAHMENBEDINGUNGEN
.
66
4.1.1
WOHER
KOMMT
DER
DATENSCHUTZ?
.
67
4.1.2
WAS
BEDEUTET
DAS
FUER
PEOPLE-ANALYTICS-PROJEKTE?
.
68
4.1.3
GRUNDSAETZE
FUER
DIE
VERARBEITUNGPERSONENBEZOGENER
DATEN
.
69
4.1.4
SANKTIONEN
BEIM
DATENSCHUTZVERSTOSS
.
85
4.1.5
SPEZIALFALL
PROFILING
RECHTMAESSIGKEIT
UND
TRANSPARENZ
.
86
4.1.6
AUSBLICK
.
88
4.2
WICHTIGE
STAKEHOLDER:
DATENSCHUTZBEAUFTRAGTE:R
UND
BETRIEBSRAT
.
90
4.2.1
DATENSCHUTZBEAUFTRAGTE:R,
BETRIEBLICHE
DATENSCHUTZORGANISATION
.
90
4.2.2
BETRIEBLICHE
MITBESTIMMUNG
.
90
4.2.3
CHANCEN
UND
RISIKEN
DES
PEOPLE
ANALYTICS
IN
DER
PRAXIS
-
INTERVIEW
MIT
MARIAN
KONSKY
.
93
4.3
ALLGEMEINES
GLEICHBEHANDLUNGSGESETZ
(AGG)
.
94
8
|
INHALTSVERZEICHNIS
4.4
INNOVATIVE
ANSAETZE
FUER
EINEN
ETHISCHEN
UND
DATENSCHUTZRECHTSKONFORMEN
EIN
SATZ
VON
PEOPLE
ANALYTICS
.
95
4.5
ZUSAMMENFASSUNG:
DIE
WICHTIGSTEN
ETHISCHEN
UND
DATENSCHUTZRECHTLICHEN
FRAGEN
FUER
PEOPLE-ANALYTICS-PROJEKTE
.
102
5
DIE
ROLLE
DER
ORGANISATIONSKULTUR
FUER
PEOPLE-ANALYTICS-PROJEKTE
.
105
5.1
KENNZEICHEN
EINER
FUER
PEOPLE
ANALYTICS
OFFENEN
ORGANISATIONSKULTUR
.
105
5.2
EIN
PEOPLE-ANALYTICS-PROJEKT
-
UNTERSCHIEDLICHE
WIRKUNG
.
106
5.3
DATENANALYSEN
MIT
ODER
OHNE
PERSONEN
BEZUG?
.
108
5.4
OFFENE
FEEDBACKKULTUR
UND
AUSGEPRAEGTE
FEHLERKULTUR
ALS
WICHTIGE
VORAUS
SETZUNGEN
FUER
PEOPLE
ANALYTICS
.
110
5.5
SEBASTIAN
ZABEL:
PEOPLE
ANALYTICS-TREIBER
EINER
ZUKUNFTSWEISENDEN
UNTER
NEHMENSKULTUR
.
112
6
DIE
UMSETZUNG
VON
PEOPLE
ANALYTICS
.
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
.
118
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
.
124
6.3.1
QUALITATIVE
PHASE
.
125
6.3.2
QUANTITATIVE
PHASE
.
128
6.3.3
UMSETZUNGSPHASE
.
130
6.4
DIE
QUALITATIVE
ANALYSE
AM
BEISPIEL
BETRIEBLICHE
ALTERSSTRUKTUR:
DIE
HERAUS
FORDERUNGEN
DES
DEMOGRAFISCHEN
WANDELS
MEISTERN
.
132
6.5
CHRISTIAN
ALEXANDER
GRAF:
EIN
EINBLICK
INS
THEMA
DATENQUALITAET
UND
QUANTITATIVE
ANALYSE
.
138
6.5.1
UNTERSUCHUNGSDESIGN
ERSTELLEN
.
140
6.5.2
DATENBEREINIGUNG
UND
ANALYSE
.
142
6.6
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
UND
PEOPLE
ANALYTICS
-
INTERVIEW
MIT
PROF.
DR.
THOMAS
KOPINSKI
.
145
6.7
DIE
UMSETZUNGSPHASE:
PROJEKTERGEBNISSE
IN
DIE
ORGANISATION
TRAGEN
.
150
6.7.1
VISUALISIERUNG
UND
KOMMUNIKATION:
MIT
DATEN
GESCHICHTEN
ERZAEHLEN
.
151
6.7.2
UMSETZUNG
UND
OPTIMIERUNG:
DIE
ROLLE
DES
CHANGE-MANAGEMENTS
IN
PEOPLE-ANALYTICS-PROJEKTEN
.
178
6.7.3
ERFOLGSBETRACHTUNG
UND
DYNAMISCHE
ZIELANPASSUNG
.
191
7
PRAKTISCHE
ANWENDUNGSGEBIETE
VON
PEOPLE
ANALYTICS
.
193
7.1
MIT
PEOPLE
ANALYTICS
DIE
EFFIZIENZ
DES
RECRUITINGS
OPTIMIEREN
-
AM
BEISPIEL
DER
GOODGAME
STUDIOS
.
193
INHALTSVERZEICHNIS
|
9
7.2
PEOPLE
ANALYTICS
IN
DER
PERSONALGEWINNUNG
UND
-DIAGNOSTIK
-
INTERVIEW
MIT
JOACHIM
DIERCKS
.
196
7.3
JAN
MAYER:
DER
PROFIFUSSBALL
ALS
BRENNGLAS
MODERNEN
PERSONALMANAGEMENTS
.
203
7.3.1
HIGH
PERFORMANCE
WORK
SYSTEMS
(HPWS)
.
204
7.3.2
HR
ANALYTICS
.
204
7.3.3
HUMAN
CAPITAL
MANAGEMENT
.
205
7.3.4
ORGANISATIONALE
AMBIDEXTRIE:
EFFIZIENT
UND
FLEXIBEL
ZUGLEICH
.
206
7.4
STRATEGISCHE
PERSONALPLANUNG
MIT
PEOPLE
ANALYTICS
.
206
7.4.1
IN
ACHT
SCHRITTEN
ZUR
STRATEGISCHEN
PERSONALPLANUNG
.
207
7.4.2
AUSRICHTUNG
AN
DER
UNTERNEHMENSSTRATEGIE
.
209
7.5
CHRISTIAN
VETTER:
DIGITALES
SKILLS
MANAGEMENT
-
VOM
ADMINISTRATIVEN
MONSTER
ZUM
STRATEGISCHEN
WETTBEWERBSVORTEIL
.
212
7.5.1
SKILLS
MANAGEMENT
GESTERN
-
EIN
UNZAEHMBARES
ADMINISTRATIVES
MONSTER?
.
212
7.5.2
SKILLS
MANAGEMENT
HEUTE
-
EIN
WICHTIGER
BESTANDTEIL
FUER
DIE
ZUKUNFTS
SICHERUNG
VON
UNTERNEHMEN
.
213
7.5.3
ANWENDUNGSBEISPIEL
.
214
7.5.4
WIE
DATENGETRIEBENES
SKILLS
MANAGEMENT
DIE
PERSONALARBEIT
VERAENDERT
217
7.5.5
FAZIT
.
219
7.6
SVEN
SEMET:
HR-DATEN
FUER
DEN
EINSATZ
VON
DIGITALEN
ASSISTENTEN
NUTZEN
.
219
7.6.1
DIGITALE
ASSISTENTEN
ALLGEMEIN
UND
IM
PERSONALMANAGEMENT
.
220
7.6.2
HERAUSFORDERUNGEN
FUER
DIE
IMPLEMENTIERUNG
DIGITALER
ASSISTENTEN
.
222
7.6.3
ZIELSETZUNGEN
UND
VORTEILE
DES
EINSATZES
DIGITALER
ASSISTENTEN
IM
PERSONALBEREICH
.
225
7.7
LEARNING
ANALYTICS
UND
SMARTE
PERSONALENTWICKLUNG
.
226
7.7.1
SMART
LEARNING
INTELLIGENTE
LERNSYSTEME
.
227
7.7.2
ANSATZPUNKTE
FUER
LEARNING-ANALYTICS-PROJEKTE
.
228
7.7.3
ZUKUNFTSMUSIK:
SMARTE
MODELLE
FUER
DIE
PERSONALENTWICKLUNG
.
231
7.8
PEOPLE
ANALYTICS
IN
KLEINEN
UND
MITTLEREN
UNTERNEHMEN
.
231
8
NACH
DER
ANALYSE
IST
VOR
DER
ANALYSE-EIN
AUSBLICK
.
233
9
ANHANG
.
237
9.1
GASTAUTOREN
&CONTRIBUTORS
.
237
9.2
HANDWERKSZEUG
ZUR
ARBEIT
MIT
DATEN
VON
A-Z
(GLOSSAR)
.
240
LITERATURVERZEICHNIS
.
249
VERZEICHNIS
DER
DIGITALEN
ARBEITSHILFEN
.
254
STICHWORTVERZEICHNIS
.
255 |
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