People Analytics in der Praxis: Mit Datenanalyse Zu Besseren Entscheidungen Im Personalmanagement
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| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Elektronisch E-Book |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Freiburg
Haufe-Lexware Verlag
2023
|
| Ausgabe: | 2nd ed |
| Schriftenreihe: | Haufe Fachbuch Series
|
| Online-Zugang: | DE-2070s |
| Beschreibung: | Description based on publisher supplied metadata and other sources |
| Beschreibung: | 1 Online-Ressource (258 Seiten) |
| ISBN: | 9783648158517 |
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| 505 | 8 | |a Cover -- Urheberrecht -- 1 Einführung: Warum das Personalmanagement mit Daten arbeiten sollte -- 2 Eine kleine Geschichte der Arbeit mit Daten im Personalmanagement -- 2.1 Was haben der Taylorismus, die US-Armee und Baseball mit People Analytics zu tun? -- 2.2 Entscheidungen auf Basis von Intuition und Erfahrung im HR -- 2.3 Strukturierte Datenerfassung, HR Reporting und Berichtswesen -- 2.4 HR-Controlling: Kennzahlen, Dashboards und Benchmarking -- 2.5 People Analytics: Strategische Analyse und Predictive Analytics -- 2.5.1 MIT Media Lab: Weniger Burnout durch gemeinsame Pausen -- 2.5.2 Google: Sinn und Unsinn von Führung mithilfe von People Analytics -- 3 Arbeiten mit Kennzahlen im Personalmanagement -- 3.1 Ziele des Personalcontrollings -- 3.2 Aufgaben und Gestaltungsfelder des Personalcontrollings -- 3.2.1 Gestaltungsfelder des Personalcontrollings -- 3.2.2 Häufige HR-Kennzahlen nach Gestaltungsfeldern -- 3.2.3 Übergreifende HR-Handlungsfelder -- 3.3 Kennzahlensysteme entwickeln und Kennzahlen interpretieren -- 3.4 Ausblick Personalcontrolling -- 4 Gesetzliche und ethische Rahmenbedingungen für Datenanalysen mit Beschäftigtendaten in Deutschland -- 4.1 Ingo Ritter: Datenschutzrechtliche Rahmenbedingungen -- 4.1.1 Woher kommt der Datenschutz? -- 4.1.2 Was bedeutet das für People-Analytics-Projekte? -- 4.1.3 Grundsätze für die Verarbeitung personenbezogener Daten -- 4.1.4 Sanktionen beim Datenschutzverstoß -- 4.1.5 Spezialfall »Profiling« - Rechtmäßigkeit und Transparenz -- 4.1.6 Ausblick -- 4.2 Wichtige Stakeholder: Datenschutzbeauftragte:r und Betriebsrat -- 4.2.1 Datenschutzbeauftragte:r, betriebliche Datenschutzorganisation -- 4.2.2 Betriebliche Mitbestimmung -- 4.2.3 Chancen und Risiken des People Analytics in der Praxis - Interview mit Marian Konsky -- 4.3 Allgemeines Gleichbehandlungsgesetz (A GG) | |
| 505 | 8 | |a 4.4 Innovative Ansätze für einen ethischen und datenschutzrechtskonformen Einsatz von People Analytics -- 4.5 Zusammenfassung: Die wichtigsten ethischen und datenschutzrechtlichen Fragen für People-Analytics-Projekte -- 5 Die Rolle der Organisationskultur für People-Analytics-Projekte -- 5.1 Kennzeichen einer für People Analytics offenen Organisationskultur -- 5.2 Ein People-Analytics-Projekt - unterschiedliche Wirkung -- 5.3 Datenanalysen mit oder ohne Personenbezug? -- 5.4 Offene Feedbackkultur und ausgeprägte Fehlerkultur als wichtige Voraussetzungen für People Analytics -- 5.5 Sebastian Zabel: People Analytics - Treiber einer zukunftsweisenden Unternehmenskultur -- 6 Die Umsetzung von People Analytics -- 6.1 Der Unterschied zwischen Kausalität und Korrelation -- 6.1.1 Gunter Dueck: Cargo-Kult - von Korrelation und Kausalität -- 6.1.2 Kausalität als Basis für Entscheidungen -- 6.2 Der organisatorische Rahmen eines People-Analytics-Projekts -- 6.2.1 Entscheiden, wann People Analytics der richtige Ansatz für ein Problem oder ein Ziel sind -- 6.2.2 Das Team zusammenstellen -- 6.3 Das People-Analytics-Prozessmodell (PAP): in drei Phasen zum Erfolg -- 6.3.1 Qualitative Phase -- 6.3.2 Quantitative Phase -- 6.3.3 Umsetzungsphase -- 6.4 Die qualitative Analyse am Beispiel betriebliche Altersstruktur: die Herausforderungen des demografischen Wandels meistern -- 6.5 Christian Alexander Graf: ein Einblick ins Thema Datenqualität und quantitative Analyse -- 6.5.1 Untersuchungsdesign erstellen -- 6.5.2 Datenbereinigung und Analyse -- 6.6 Künstliche Intelligenz und People Analytics - Interview mit Prof. Dr. Thomas Kopinski -- 6.7 Die Umsetzungsphase: Projektergebnisse in die Organisation tragen -- 6.7.1 Visualisierung und Kommunikation: mit Daten Geschichten erzählen | |
| 505 | 8 | |a 6.7.2 Umsetzung und Optimierung: die Rolle des Change-Managements in People-Analytics-Projekten -- 6.7.3 Erfolgsbetrachtung und dynamische Zielanpassung -- 7 Praktische Anwendungsgebiete von People Analytics -- 7.1 Mit People Analytics die Effizienz des Recruitings optimieren - am Beispiel der Goodgame Studios -- 7.2 People Analytics in der Personalgewinnung und -diagnostik - Interview mit Joachim Diercks, Cyquest GmbH -- 7.3 Jan Mayer: Der Profifußball als Brennglas modernen Personalmanagements -- 7.3.1 High Performance Work Systems (HPWS) -- 7.3.2 HR Analytics -- 7.3.3 Human Capital Management -- 7.3.4 Organisationale Ambidextrie: effizient und flexibel zugleich -- 7.4 Strategische Personalplanung mit People Analytics -- 7.4.1 In acht Schritten zur strategischen Personalplanung -- 7.4.2 Ausrichtung an der Unternehmensstrategie -- 7.5 Christian Vetter: Digitales Skills Management - vom administrativen Monster zum strategischen Wettbewerbsvorteil -- 7.5.1 Skills Management gestern - ein unzähmbares administratives Monster? -- 7.5.2 Skills Management heute - ein wichtiger Bestandteil für die Zukunftssicherung von Unternehmen -- 7.5.3 Anwendungsbeispiel -- 7.5.4 Wie datengetriebenes Skills Management die Personalarbeit verändert -- 7.5.5 Fazit -- 7.6 Sven Semet: HR-Daten für den Einsatz von Digitalen Assistenten nutzen -- 7.6.1 Digitale Assistenten allgemein und im Personalmanagement -- 7.6.2 Herausforderungen für die Implementierung digitaler Assistenten -- 7.6.3 Zielsetzungen und Vorteile des Einsatzes digitaler Assistenten im Personalbereich -- 7.7 Learning Analytics und smarte Personalentwicklung -- 7.7.1 Smart Learning- intelligente Lernsysteme -- 7.7.2 Ansatzpunkte für Learning-Analytics-Projekte -- 7.7.3 Zukunftsmusik: Smarte Modelle für die Personalentwicklung -- 7.8 People Analytics in kleinen und mittleren Unternehmen | |
| 505 | 8 | |a 8 Nach der Analyse ist vor der Analyse - ein Ausblick -- 9 ANHANG -- 9.1 Gastautoren & -- Contributors -- 9.2 Handwerkszeug zur Arbeit mit Daten von A-Z (Glossar) -- Literaturverzeichnis -- Stichwortverzeichnis | |
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| spelling | Reindl, Cornelia Verfasser aut People Analytics in der Praxis Mit Datenanalyse Zu Besseren Entscheidungen Im Personalmanagement 2nd ed Freiburg Haufe-Lexware Verlag 2023 ©2023 1 Online-Ressource (258 Seiten) txt rdacontent c rdamedia cr rdacarrier Haufe Fachbuch Series Description based on publisher supplied metadata and other sources Cover -- Urheberrecht -- 1 Einführung: Warum das Personalmanagement mit Daten arbeiten sollte -- 2 Eine kleine Geschichte der Arbeit mit Daten im Personalmanagement -- 2.1 Was haben der Taylorismus, die US-Armee und Baseball mit People Analytics zu tun? -- 2.2 Entscheidungen auf Basis von Intuition und Erfahrung im HR -- 2.3 Strukturierte Datenerfassung, HR Reporting und Berichtswesen -- 2.4 HR-Controlling: Kennzahlen, Dashboards und Benchmarking -- 2.5 People Analytics: Strategische Analyse und Predictive Analytics -- 2.5.1 MIT Media Lab: Weniger Burnout durch gemeinsame Pausen -- 2.5.2 Google: Sinn und Unsinn von Führung mithilfe von People Analytics -- 3 Arbeiten mit Kennzahlen im Personalmanagement -- 3.1 Ziele des Personalcontrollings -- 3.2 Aufgaben und Gestaltungsfelder des Personalcontrollings -- 3.2.1 Gestaltungsfelder des Personalcontrollings -- 3.2.2 Häufige HR-Kennzahlen nach Gestaltungsfeldern -- 3.2.3 Übergreifende HR-Handlungsfelder -- 3.3 Kennzahlensysteme entwickeln und Kennzahlen interpretieren -- 3.4 Ausblick Personalcontrolling -- 4 Gesetzliche und ethische Rahmenbedingungen für Datenanalysen mit Beschäftigtendaten in Deutschland -- 4.1 Ingo Ritter: Datenschutzrechtliche Rahmenbedingungen -- 4.1.1 Woher kommt der Datenschutz? -- 4.1.2 Was bedeutet das für People-Analytics-Projekte? -- 4.1.3 Grundsätze für die Verarbeitung personenbezogener Daten -- 4.1.4 Sanktionen beim Datenschutzverstoß -- 4.1.5 Spezialfall »Profiling« - Rechtmäßigkeit und Transparenz -- 4.1.6 Ausblick -- 4.2 Wichtige Stakeholder: Datenschutzbeauftragte:r und Betriebsrat -- 4.2.1 Datenschutzbeauftragte:r, betriebliche Datenschutzorganisation -- 4.2.2 Betriebliche Mitbestimmung -- 4.2.3 Chancen und Risiken des People Analytics in der Praxis - Interview mit Marian Konsky -- 4.3 Allgemeines Gleichbehandlungsgesetz (A GG) 4.4 Innovative Ansätze für einen ethischen und datenschutzrechtskonformen Einsatz von People Analytics -- 4.5 Zusammenfassung: Die wichtigsten ethischen und datenschutzrechtlichen Fragen für People-Analytics-Projekte -- 5 Die Rolle der Organisationskultur für People-Analytics-Projekte -- 5.1 Kennzeichen einer für People Analytics offenen Organisationskultur -- 5.2 Ein People-Analytics-Projekt - unterschiedliche Wirkung -- 5.3 Datenanalysen mit oder ohne Personenbezug? -- 5.4 Offene Feedbackkultur und ausgeprägte Fehlerkultur als wichtige Voraussetzungen für People Analytics -- 5.5 Sebastian Zabel: People Analytics - Treiber einer zukunftsweisenden Unternehmenskultur -- 6 Die Umsetzung von People Analytics -- 6.1 Der Unterschied zwischen Kausalität und Korrelation -- 6.1.1 Gunter Dueck: Cargo-Kult - von Korrelation und Kausalität -- 6.1.2 Kausalität als Basis für Entscheidungen -- 6.2 Der organisatorische Rahmen eines People-Analytics-Projekts -- 6.2.1 Entscheiden, wann People Analytics der richtige Ansatz für ein Problem oder ein Ziel sind -- 6.2.2 Das Team zusammenstellen -- 6.3 Das People-Analytics-Prozessmodell (PAP): in drei Phasen zum Erfolg -- 6.3.1 Qualitative Phase -- 6.3.2 Quantitative Phase -- 6.3.3 Umsetzungsphase -- 6.4 Die qualitative Analyse am Beispiel betriebliche Altersstruktur: die Herausforderungen des demografischen Wandels meistern -- 6.5 Christian Alexander Graf: ein Einblick ins Thema Datenqualität und quantitative Analyse -- 6.5.1 Untersuchungsdesign erstellen -- 6.5.2 Datenbereinigung und Analyse -- 6.6 Künstliche Intelligenz und People Analytics - Interview mit Prof. Dr. Thomas Kopinski -- 6.7 Die Umsetzungsphase: Projektergebnisse in die Organisation tragen -- 6.7.1 Visualisierung und Kommunikation: mit Daten Geschichten erzählen 6.7.2 Umsetzung und Optimierung: die Rolle des Change-Managements in People-Analytics-Projekten -- 6.7.3 Erfolgsbetrachtung und dynamische Zielanpassung -- 7 Praktische Anwendungsgebiete von People Analytics -- 7.1 Mit People Analytics die Effizienz des Recruitings optimieren - am Beispiel der Goodgame Studios -- 7.2 People Analytics in der Personalgewinnung und -diagnostik - Interview mit Joachim Diercks, Cyquest GmbH -- 7.3 Jan Mayer: Der Profifußball als Brennglas modernen Personalmanagements -- 7.3.1 High Performance Work Systems (HPWS) -- 7.3.2 HR Analytics -- 7.3.3 Human Capital Management -- 7.3.4 Organisationale Ambidextrie: effizient und flexibel zugleich -- 7.4 Strategische Personalplanung mit People Analytics -- 7.4.1 In acht Schritten zur strategischen Personalplanung -- 7.4.2 Ausrichtung an der Unternehmensstrategie -- 7.5 Christian Vetter: Digitales Skills Management - vom administrativen Monster zum strategischen Wettbewerbsvorteil -- 7.5.1 Skills Management gestern - ein unzähmbares administratives Monster? -- 7.5.2 Skills Management heute - ein wichtiger Bestandteil für die Zukunftssicherung von Unternehmen -- 7.5.3 Anwendungsbeispiel -- 7.5.4 Wie datengetriebenes Skills Management die Personalarbeit verändert -- 7.5.5 Fazit -- 7.6 Sven Semet: HR-Daten für den Einsatz von Digitalen Assistenten nutzen -- 7.6.1 Digitale Assistenten allgemein und im Personalmanagement -- 7.6.2 Herausforderungen für die Implementierung digitaler Assistenten -- 7.6.3 Zielsetzungen und Vorteile des Einsatzes digitaler Assistenten im Personalbereich -- 7.7 Learning Analytics und smarte Personalentwicklung -- 7.7.1 Smart Learning- intelligente Lernsysteme -- 7.7.2 Ansatzpunkte für Learning-Analytics-Projekte -- 7.7.3 Zukunftsmusik: Smarte Modelle für die Personalentwicklung -- 7.8 People Analytics in kleinen und mittleren Unternehmen 8 Nach der Analyse ist vor der Analyse - ein Ausblick -- 9 ANHANG -- 9.1 Gastautoren & -- Contributors -- 9.2 Handwerkszeug zur Arbeit mit Daten von A-Z (Glossar) -- Literaturverzeichnis -- Stichwortverzeichnis Krügl, Stefanie Sonstige oth Erscheint auch als Druck-Ausgabe Reindl, Cornelia People Analytics in der Praxis Freiburg : Haufe-Lexware Verlag,c2023 |
| spellingShingle | Reindl, Cornelia People Analytics in der Praxis Mit Datenanalyse Zu Besseren Entscheidungen Im Personalmanagement Cover -- Urheberrecht -- 1 Einführung: Warum das Personalmanagement mit Daten arbeiten sollte -- 2 Eine kleine Geschichte der Arbeit mit Daten im Personalmanagement -- 2.1 Was haben der Taylorismus, die US-Armee und Baseball mit People Analytics zu tun? -- 2.2 Entscheidungen auf Basis von Intuition und Erfahrung im HR -- 2.3 Strukturierte Datenerfassung, HR Reporting und Berichtswesen -- 2.4 HR-Controlling: Kennzahlen, Dashboards und Benchmarking -- 2.5 People Analytics: Strategische Analyse und Predictive Analytics -- 2.5.1 MIT Media Lab: Weniger Burnout durch gemeinsame Pausen -- 2.5.2 Google: Sinn und Unsinn von Führung mithilfe von People Analytics -- 3 Arbeiten mit Kennzahlen im Personalmanagement -- 3.1 Ziele des Personalcontrollings -- 3.2 Aufgaben und Gestaltungsfelder des Personalcontrollings -- 3.2.1 Gestaltungsfelder des Personalcontrollings -- 3.2.2 Häufige HR-Kennzahlen nach Gestaltungsfeldern -- 3.2.3 Übergreifende HR-Handlungsfelder -- 3.3 Kennzahlensysteme entwickeln und Kennzahlen interpretieren -- 3.4 Ausblick Personalcontrolling -- 4 Gesetzliche und ethische Rahmenbedingungen für Datenanalysen mit Beschäftigtendaten in Deutschland -- 4.1 Ingo Ritter: Datenschutzrechtliche Rahmenbedingungen -- 4.1.1 Woher kommt der Datenschutz? -- 4.1.2 Was bedeutet das für People-Analytics-Projekte? -- 4.1.3 Grundsätze für die Verarbeitung personenbezogener Daten -- 4.1.4 Sanktionen beim Datenschutzverstoß -- 4.1.5 Spezialfall »Profiling« - Rechtmäßigkeit und Transparenz -- 4.1.6 Ausblick -- 4.2 Wichtige Stakeholder: Datenschutzbeauftragte:r und Betriebsrat -- 4.2.1 Datenschutzbeauftragte:r, betriebliche Datenschutzorganisation -- 4.2.2 Betriebliche Mitbestimmung -- 4.2.3 Chancen und Risiken des People Analytics in der Praxis - Interview mit Marian Konsky -- 4.3 Allgemeines Gleichbehandlungsgesetz (A GG) 4.4 Innovative Ansätze für einen ethischen und datenschutzrechtskonformen Einsatz von People Analytics -- 4.5 Zusammenfassung: Die wichtigsten ethischen und datenschutzrechtlichen Fragen für People-Analytics-Projekte -- 5 Die Rolle der Organisationskultur für People-Analytics-Projekte -- 5.1 Kennzeichen einer für People Analytics offenen Organisationskultur -- 5.2 Ein People-Analytics-Projekt - unterschiedliche Wirkung -- 5.3 Datenanalysen mit oder ohne Personenbezug? -- 5.4 Offene Feedbackkultur und ausgeprägte Fehlerkultur als wichtige Voraussetzungen für People Analytics -- 5.5 Sebastian Zabel: People Analytics - Treiber einer zukunftsweisenden Unternehmenskultur -- 6 Die Umsetzung von People Analytics -- 6.1 Der Unterschied zwischen Kausalität und Korrelation -- 6.1.1 Gunter Dueck: Cargo-Kult - von Korrelation und Kausalität -- 6.1.2 Kausalität als Basis für Entscheidungen -- 6.2 Der organisatorische Rahmen eines People-Analytics-Projekts -- 6.2.1 Entscheiden, wann People Analytics der richtige Ansatz für ein Problem oder ein Ziel sind -- 6.2.2 Das Team zusammenstellen -- 6.3 Das People-Analytics-Prozessmodell (PAP): in drei Phasen zum Erfolg -- 6.3.1 Qualitative Phase -- 6.3.2 Quantitative Phase -- 6.3.3 Umsetzungsphase -- 6.4 Die qualitative Analyse am Beispiel betriebliche Altersstruktur: die Herausforderungen des demografischen Wandels meistern -- 6.5 Christian Alexander Graf: ein Einblick ins Thema Datenqualität und quantitative Analyse -- 6.5.1 Untersuchungsdesign erstellen -- 6.5.2 Datenbereinigung und Analyse -- 6.6 Künstliche Intelligenz und People Analytics - Interview mit Prof. Dr. Thomas Kopinski -- 6.7 Die Umsetzungsphase: Projektergebnisse in die Organisation tragen -- 6.7.1 Visualisierung und Kommunikation: mit Daten Geschichten erzählen 6.7.2 Umsetzung und Optimierung: die Rolle des Change-Managements in People-Analytics-Projekten -- 6.7.3 Erfolgsbetrachtung und dynamische Zielanpassung -- 7 Praktische Anwendungsgebiete von People Analytics -- 7.1 Mit People Analytics die Effizienz des Recruitings optimieren - am Beispiel der Goodgame Studios -- 7.2 People Analytics in der Personalgewinnung und -diagnostik - Interview mit Joachim Diercks, Cyquest GmbH -- 7.3 Jan Mayer: Der Profifußball als Brennglas modernen Personalmanagements -- 7.3.1 High Performance Work Systems (HPWS) -- 7.3.2 HR Analytics -- 7.3.3 Human Capital Management -- 7.3.4 Organisationale Ambidextrie: effizient und flexibel zugleich -- 7.4 Strategische Personalplanung mit People Analytics -- 7.4.1 In acht Schritten zur strategischen Personalplanung -- 7.4.2 Ausrichtung an der Unternehmensstrategie -- 7.5 Christian Vetter: Digitales Skills Management - vom administrativen Monster zum strategischen Wettbewerbsvorteil -- 7.5.1 Skills Management gestern - ein unzähmbares administratives Monster? -- 7.5.2 Skills Management heute - ein wichtiger Bestandteil für die Zukunftssicherung von Unternehmen -- 7.5.3 Anwendungsbeispiel -- 7.5.4 Wie datengetriebenes Skills Management die Personalarbeit verändert -- 7.5.5 Fazit -- 7.6 Sven Semet: HR-Daten für den Einsatz von Digitalen Assistenten nutzen -- 7.6.1 Digitale Assistenten allgemein und im Personalmanagement -- 7.6.2 Herausforderungen für die Implementierung digitaler Assistenten -- 7.6.3 Zielsetzungen und Vorteile des Einsatzes digitaler Assistenten im Personalbereich -- 7.7 Learning Analytics und smarte Personalentwicklung -- 7.7.1 Smart Learning- intelligente Lernsysteme -- 7.7.2 Ansatzpunkte für Learning-Analytics-Projekte -- 7.7.3 Zukunftsmusik: Smarte Modelle für die Personalentwicklung -- 7.8 People Analytics in kleinen und mittleren Unternehmen 8 Nach der Analyse ist vor der Analyse - ein Ausblick -- 9 ANHANG -- 9.1 Gastautoren & -- Contributors -- 9.2 Handwerkszeug zur Arbeit mit Daten von A-Z (Glossar) -- Literaturverzeichnis -- Stichwortverzeichnis |
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