People Analytics ist nicht nur ein aktueller Trend im Personalmanagement, sondern ein unverzichtbares Instrument, das moderne Unternehmen dabei unterstützt, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Indem Unternehmen Personaldaten systematisch analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen, können sie ihre Personalstrategien effektiver gestalten und damit den Erfolg des gesamten Unternehmens fördern.
In diesem Artikel werden wir detailliert beleuchten, was People Analytics genau ist, welche Vorteile es bietet und wie es sich konkret in der Personalstrategie umsetzen lässt. Dabei greifen wir auch auf wissenschaftliche Literatur und Praxisbeispiele zurück, um die Bedeutung und den Nutzen von People Analytics besser zu verstehen.
Was ist People Analytics?
People Analytics bezieht sich auf die Anwendung von Datenanalysen im Bereich des Personalmanagements. Es geht darum, große Datenmengen, die sich auf Mitarbeitende beziehen, zu sammeln und zu analysieren, um daraus fundierte Entscheidungen zu treffen, die den Unternehmenserfolg verbessern können.
Die Daten, die für People Analytics herangezogen werden, umfassen eine breite Palette von Kennzahlen – von der Mitarbeiterleistung über das Engagement bis hin zu Fluktuationsraten, Abwesenheitsmustern und der Diversität innerhalb der Belegschaft.
Durch den Einsatz moderner Datenanalysetools können Unternehmen Muster und Trends in ihrem Personalwesen erkennen und gezielt Maßnahmen ergreifen, um die Produktivität zu steigern, die Unternehmenskultur zu stärken und das Mitarbeiterengagement zu verbessern. Es bietet eine datengestützte Grundlage für Entscheidungen, die in der Vergangenheit häufig auf Intuition und subjektiven Einschätzungen beruhten.
In dem Buch „People Analytics in der Praxis“ von Vanessa A. Druskat und Michael E. O’Leary wird People Analytics als eine Methode beschrieben, die es Unternehmen ermöglicht, „die Unsicherheit in der Entscheidungsfindung zu reduzieren, indem personalbezogene Daten auf wissenschaftlich fundierte Weise analysiert werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen“ (S. 33).
Ursprung und Entwicklung
Der Ursprung von People Analytics lässt sich bis zu den frühen 2000er Jahren zurückverfolgen, als große Technologieunternehmen wie Google und IBM begannen, datengetriebene Ansätze in ihre Personalstrategien zu integrieren. Diese Unternehmen erkannten, dass die Analyse von Verhaltens- und Leistungsdaten nicht nur im Marketing oder Vertrieb, sondern auch in der Personalführung von großem Vorteil sein kann. Es war ein Paradigmenwechsel, weg von bloßen Vermutungen und hin zu evidenzbasierten Personalentscheidungen.
In dem Buch People Analytics von Ben Waber wird beschrieben, wie Unternehmen wie Google People Analytics eingesetzt haben, um das Verhalten und die Interaktionen ihrer Mitarbeitenden zu analysieren und daraus wichtige Rückschlüsse für die Arbeitsweise und das Wohlbefinden ihrer Belegschaft zu ziehen. Diese datenbasierten Einblicke haben Google geholfen, produktivere und zufriedenere Mitarbeitende zu fördern (S. 42).
Anwendungsbereiche
People Analytics kann in vielen Bereichen der Personalführung eingesetzt werden, um sowohl operative als auch strategische HR-Entscheidungen zu optimieren. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Anwendungsfelder aufgeführt:
1. Optimierung des Rekrutierungsprozesses
Einer der grundlegendsten Anwendungsbereiche von People Analytics ist die Optimierung des Mitarbeiterrekrutierungsprozesses. Durch die Analyse von Daten, die während des Bewerbungsprozesses gesammelt werden – wie beispielsweise Fähigkeiten, Berufserfahrung oder demografische Informationen – können Unternehmen besser vorhersagen, welche Kandidaten am erfolgreichsten im Unternehmen sein werden. Dies führt dazu, dass Fehlbesetzungen reduziert und der Rekrutierungsprozess effizienter gestaltet werden kann.
In People Analytics in der Praxis wird betont, dass die Fähigkeit, die richtigen Talente zu identifizieren und die besten Kandidaten anzusprechen, ein klarer Wettbewerbsvorteil für Unternehmen ist, die People Analytics in ihrem Rekrutierungsprozess einsetzen (S. 53).
2. Vorhersage von Fluktuation und Förderung der Mitarbeiterbindung
Fluktuation kann für Unternehmen teuer und frustrierend sein. Durch die Analyse von historischen Daten können Unternehmen erkennen, welche Faktoren zur Abwanderung von Mitarbeitenden führen, und entsprechende Gegenmaßnahmen ergreifen. Diese Faktoren könnten beispielsweise ein Rückgang der Leistung, eine höhere Zahl von Krankheitstagen oder negative Bewertungen im Engagement-Feedback sein.
Es bietet eine proaktive Möglichkeit, diese Herausforderungen zu bewältigen, indem es Muster in den Daten identifiziert, die auf ein erhöhtes Fluktuationsrisiko hindeuten. Mit diesen Erkenntnissen können Unternehmen gezielte Maßnahmen zur Mitarbeiterbindung ergreifen, z. B. durch Weiterbildungsangebote, Mentoring-Programme oder flexiblere Arbeitsmodelle.
Laut People Analytics von Ben Waber können Unternehmen durch die Identifizierung von Fluktuationsmustern die durchschnittliche Verweildauer ihrer Mitarbeitenden signifikant verlängern und so Kosten einsparen (S. 71).
3. Steigerung von Mitarbeiterengagement und -zufriedenheit
Eine weitere wichtige Anwendung ist die Verbesserung des Mitarbeiterengagements und der Zufriedenheit. Zufriedene und engagierte Mitarbeitende sind produktiver und leisten einen größeren Beitrag zum Unternehmenserfolg. People Analytics ermöglicht es Unternehmen, Feedback und Verhaltensdaten zu analysieren, um zu verstehen, was ihre Mitarbeitenden motiviert und welche Faktoren das Engagement hemmen.
Laut People Analytics in der Praxis können Unternehmen durch eine datengestützte Analyse von Engagement-Daten gezielte Programme entwickeln, die das Wohlbefinden der Mitarbeitenden fördern, z. B. durch die Einführung flexibler Arbeitsmodelle oder durch maßgeschneiderte Weiterbildungsangebote (S. 78).
4. Effizientes Leistungsmanagement
Leistungsmanagement ist ein zentrales Thema in jedem Unternehmen. Durch People Analytics können Unternehmen die Leistung ihrer Mitarbeitenden besser nachvollziehen und gezielte Maßnahmen ergreifen, um diese zu steigern. Unternehmen können anhand von Leistungskennzahlen und -metriken überwachen, wie gut Mitarbeitende ihre Aufgaben erfüllen, und bei Bedarf gezielte Unterstützung anbieten. Gleichzeitig können Mitarbeitende, die durch besondere Leistungen auffallen, für Führungspositionen in Betracht gezogen werden.
In People Analytics in der Praxis wird die Rolle im Leistungsmanagement hervorgehoben, insbesondere in der Entwicklung von personalisierten Karriereplänen und maßgeschneiderten Lernprogrammen, die auf den individuellen Bedarf der Mitarbeitenden zugeschnitten sind (S. 97).
5. Diversity und Inklusion
Analytics kann Unternehmen helfen, ihre Bemühungen in Bezug auf Diversity und Inklusion besser zu verstehen und zu verbessern. Durch die Analyse von Diversitätsdaten – wie die Verteilung von Geschlechtern, ethnischen Gruppen oder Altersgruppen innerhalb der Belegschaft – können Unternehmen feststellen, ob bestimmte Gruppen unterrepräsentiert sind oder Benachteiligungen erfahren. Auf Grundlage dieser Analysen können gezielte Maßnahmen ergriffen werden, um Chancengleichheit zu fördern und eine inklusivere Unternehmenskultur zu schaffen.
Die Wichtigkeit von Diversity und Inklusion wird in People Analytics von Ben Waber betont, wo beschrieben wird, wie Unternehmen durch die Analyse von Diversitätsdaten unbewusste Vorurteile aufdecken und ihre Diversity-Programme optimieren können (S. 87).
Beispiel: Einsatz von People Analytics mit Microsoft Viva Glint
Ein praktisches Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von People Analytics in der Praxis ist Microsoft Viva Glint, ein Tool, das speziell für die Analyse von Mitarbeiterfeedback und Engagement entwickelt wurde. Viva Glint hilft Unternehmen, die Zufriedenheit und das Engagement ihrer Mitarbeitenden durch regelmäßige Umfragen zu messen und daraus konkrete Handlungsfelder abzuleiten.
Das Besondere an Viva Glint ist die nahtlose Integration mit anderen Microsoft-365-Tools wie Viva Insights, das Verhaltensdaten aus Programmen wie Outlook, Teams oder SharePoint analysiert. Durch die Kombination von Engagement-Daten aus Umfragen mit den Verhaltensdaten, die durch die Nutzung von Microsoft-365-Tools generiert werden, bietet Viva Glint einen ganzheitlichen Einblick in das Wohlbefinden der Mitarbeitenden.
Ein Beispiel für die Anwendung von Viva Glint könnte ein Unternehmen sein, das feststellt, dass in bestimmten Teams ein Rückgang des Mitarbeiterengagements zu beobachten ist. Durch die Analyse der Verhaltensdaten in Kombination mit den Umfrageergebnissen könnte das Unternehmen herausfinden, dass in diesen Teams besonders viele Überstunden geleistet werden oder dass die Mitarbeitenden eine hohe Meeting-Frequenz haben. Basierend auf diesen Erkenntnissen könnte das Unternehmen Maßnahmen ergreifen, um die Arbeitsbelastung in diesen Teams zu reduzieren, z. B. durch die Einführung flexibler Arbeitszeiten oder die Schulung von Führungskräften im Bereich der Mitarbeiterführung.
Methodische Ansätze bei People Analytics
1 Deskriptive Analyse
Die deskriptive Analyse ist die Grundlage jeder People-Analytics-Strategie und der erste Schritt in der Datenanalyse. Sie beschäftigt sich damit, was in der Vergangenheit geschehen ist. Ziel dieser Methode ist es, Informationen zu sammeln, zu organisieren und darzustellen, um ein klares Bild der aktuellen Situation im Unternehmen zu zeichnen. Es werden einfache Metriken wie Fluktuationsraten, Abwesenheitsquoten, Engagement-Levels und andere Kennzahlen genutzt, um den Ist-Zustand zu verstehen.
Beispiel: Wenn die Fluktuationsrate eines Unternehmens signifikant steigt, gibt die deskriptive Analyse Auskunft darüber, wann die Abgänge zugenommen haben, in welchen Abteilungen dies besonders ausgeprägt ist und welche demografischen Gruppen besonders betroffen sind.
Die deskriptive Analyse legt den Grundstein für komplexere Analysen, indem sie Muster in den Daten sichtbar macht und die Grundlage für weitergehende Untersuchungen legt.
2. Diagnostische Analyse
Die diagnostische Analyse baut auf der deskriptiven Analyse auf und versucht, die Ursachen für das, was geschehen ist, zu identifizieren. Ziel dieser Methode ist es, tiefergehende Zusammenhänge und Korrelationen zwischen verschiedenen Variablen zu untersuchen.
Beispiel: Nachdem die deskriptive Analyse einen Anstieg der Fluktuationsrate in einer bestimmten Abteilung aufgezeigt hat, untersucht die diagnostische Analyse mögliche Ursachen. Möglicherweise gibt es eine Korrelation zwischen dem Rückgang der Mitarbeitermotivation und der Zunahme von Überstunden in dieser Abteilung.
Die diagnostische Analyse kann tiefer liegende Probleme in der Unternehmenskultur, im Führungsverhalten oder in der Arbeitsumgebung aufdecken und hilft Unternehmen dabei, die Ursachen von Problemen zu verstehen.
3. Predictive Analytics (Vorhersageanalyse)
Die vorhersagende Analyse oder Predictive Analytics geht über die Beschreibung und Diagnose hinaus und nutzt historische Daten, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Mit Hilfe von statistischen Modellen und maschinellem Lernen können Unternehmen Muster identifizieren, die Hinweise auf zukünftiges Verhalten liefern. Diese Methode wird häufig verwendet, um Fluktuation, Abwesenheiten oder die Entwicklung des Mitarbeiterengagements vorherzusagen.
Beispiel: Durch die Analyse von Leistungsdaten, Mitarbeiterfeedback und Engagement-Umfragen kann die Predictive Analytics voraussagen, welche Mitarbeitenden ein höheres Risiko haben, das Unternehmen zu verlassen. Ein solches Modell könnte Faktoren wie die Zahl der Arbeitstage, das Arbeitsvolumen oder das Engagement in Projekten berücksichtigen, um genaue Prognosen zu erstellen.
Predictive Analytics ermöglicht es Unternehmen, proaktive Maßnahmen zu ergreifen, bevor Probleme auftreten. Beispielsweise könnten gezielte Schulungen, zusätzliche Unterstützungsprogramme oder andere Maßnahmen eingeführt werden, um gefährdete Mitarbeitende zu binden und deren Zufriedenheit zu verbessern.
4. Präskriptive Analyse
Die präskriptive Analyse baut auf der Predictive Analytics auf und geht noch einen Schritt weiter. Sie liefert konkrete Handlungsempfehlungen basierend auf den Ergebnissen der Vorhersagemodelle. Ziel ist es, Unternehmen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen, indem sie aus einer Vielzahl von Optionen die besten Entscheidungen ableitet.
Beispiel: Wenn die Predictive Analytics vorhersagt, dass ein bestimmter Mitarbeiter mit hoher Wahrscheinlichkeit das Unternehmen verlassen wird, könnte die präskriptive Analyse vorschlagen, dass diesem Mitarbeiter eine Gehaltserhöhung, flexible Arbeitszeiten oder eine interne Karriereentwicklung angeboten wird.
Präskriptive Analysen bieten Unternehmen die Möglichkeit, gezielte Maßnahmen zu ergreifen, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen und potenziellen Problemen proaktiv entgegenzuwirken.
5. Textanalyse und Sentiment-Analyse
Die Textanalyse ist eine Methode, die unstrukturierte Daten wie Textdokumente, E-Mails, Umfrageantworten und andere schriftliche Kommunikation analysiert. Diese Methode kann verwendet werden, um häufige Themen oder Schlüsselwörter zu identifizieren, die in den Antworten von Mitarbeitenden auftreten. Die Sentiment-Analyse ist eine spezielle Form der Textanalyse, die darauf abzielt, die Stimmung in Texten zu erkennen – also ob Mitarbeitende positiv, neutral oder negativ über bestimmte Themen sprechen.
Beispiel: Bei der Analyse von offenen Fragen in Engagement-Umfragen könnten Unternehmen feststellen, dass Mitarbeitende häufig negative Begriffe wie „Stress“ oder „Überlastung“ in Zusammenhang mit einem bestimmten Projekt verwenden.
Die Sentiment-Analyse kann tiefere Einblicke in das allgemeine Wohlbefinden und die Einstellung der Mitarbeitenden geben und es Unternehmen ermöglichen, Probleme in der Unternehmenskultur oder im Führungsverhalten frühzeitig zu erkennen.
6. Netzwerkanalyse
Die Netzwerkanalyse untersucht, wie Mitarbeitende innerhalb eines Unternehmens miteinander interagieren. Sie kartiert, wie Informationen fließen und welche Netzwerke von Mitarbeitenden gebildet werden. Dies hilft Unternehmen zu verstehen, wie Wissensaustausch und Kommunikation innerhalb der Organisation funktionieren und welche Mitarbeitenden Schlüsselpositionen im Netzwerk einnehmen.
Beispiel: Eine Netzwerkanalyse könnte zeigen, dass bestimmte Mitarbeitende als „Informations-Hubs“ fungieren, weil sie eine zentrale Rolle im Wissensaustausch innerhalb des Unternehmens spielen. Falls diese Mitarbeitenden das Unternehmen verlassen, könnten wertvolle Wissensressourcen verloren gehen.
Die Netzwerkanalyse hilft Unternehmen, Kommunikationsstrukturen zu verstehen, Wissenslücken zu identifizieren und gezielte Maßnahmen zur Verbesserung des Wissensmanagements und der Zusammenarbeit zu ergreifen.
7. Benchmarking
Das Benchmarking ermöglicht es Unternehmen, ihre HR-Leistungen mit Branchenstandards oder Best Practices zu vergleichen. Es handelt sich hierbei um eine Methode, bei der interne Daten mit externen Benchmarks verglichen werden, um die eigene Leistung zu bewerten und Potenziale zur Optimierung zu identifizieren.
Beispiel: Wenn ein Unternehmen feststellt, dass die eigene Fluktuationsrate im Vergleich zur Branche signifikant höher ist, kann dies als Indikator für Handlungsbedarf in der Mitarbeiterbindung dienen.
Benchmarking hilft Unternehmen dabei, realistische Ziele zu setzen und ihre Personalstrategie auf Branchenstandards abzustimmen.
8. 360-Grad-Feedback
Das 360-Grad-Feedback ist eine weitere Methode, die im Rahmen von People Analytics eingesetzt wird. Dabei werden Mitarbeitende aus verschiedenen Perspektiven bewertet – durch Kollegen, Vorgesetzte und Untergebene – um ein umfassendes Bild der Fähigkeiten und Leistungen einer Person zu erhalten.
Beispiel: Ein Unternehmen führt ein 360-Grad-Feedback durch, um die Führungsqualitäten einer neuen Führungskraft zu bewerten. Die Ergebnisse zeigen, dass die Führungskraft in Bezug auf Kommunikation gut bewertet wird, aber in der Teamführung noch Entwicklungspotenzial hat.
Das 360-Grad-Feedback bietet Unternehmen eine umfassende Methode zur Leistungsbewertung und hilft, gezielte Entwicklungsmaßnahmen zu ergreifen.
9. Experimentelle Analysen (A/B-Tests)
A/B-Tests sind eine Methode aus dem Marketing, die zunehmend auch in der Personalführung Anwendung findet. Dabei werden zwei Gruppen von Mitarbeitenden unterschiedlichen Bedingungen ausgesetzt, um zu sehen, welche Maßnahmen die besten Ergebnisse erzielen.
Beispiel: Ein Unternehmen könnte testen, ob flexible Arbeitszeiten oder zusätzliche Schulungsangebote das Mitarbeiterengagement stärker fördern. Eine Gruppe erhält flexible Arbeitszeiten, während die andere Gruppe zusätzliche Schulungen erhält. Durch die Analyse der Ergebnisse kann das Unternehmen erkennen, welche Maßnahme den größeren positiven Effekt hat.
Diese Methode hilft Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem sie verschiedene Maßnahmen in der Praxis testen und die Wirkung messen.
Herausforderungen bei der Implementierung von People Analytics
Trotz der zahlreichen Vorteile von People Analytics gibt es auch Herausforderungen, die bei der Implementierung beachtet werden müssen:
1. Datenqualität
Die Qualität der Daten ist entscheidend für den Erfolg von People Analytics. Unvollständige oder ungenaue Daten können zu falschen Schlussfolgerungen und ineffektiven Maßnahmen führen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie zuverlässige und aussagekräftige Daten erfassen.
2. Datenschutz und Compliance
Der Umgang mit sensiblen Personaldaten erfordert besondere Sorgfalt, insbesondere im Hinblick auf den Datenschutz. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie die geltenden Datenschutzvorschriften wie die DSGVO einhalten, um rechtliche Konsequenzen zu vermeiden. Ein verantwortungsbewusster Umgang mit den Daten ist essenziell, um das Vertrauen der Mitarbeitenden zu gewinnen und aufrechtzuerhalten.
3. Akzeptanz der Mitarbeitenden
Die Implementierung von People Analytics kann auf Skepsis und Misstrauen seitens der Mitarbeitenden stoßen, insbesondere wenn sie befürchten, dass ihre Daten gegen sie verwendet werden könnten. Es ist wichtig, dass Unternehmen transparent kommunizieren, wie die Daten genutzt werden und welche Vorteile dies für die Mitarbeitenden bringt. Eine offene und transparente Kommunikation ist entscheidend, um die Akzeptanz und das Vertrauen der Mitarbeitenden zu gewinnen.
4. Fachliche Kompetenz
People Analytics erfordert spezifische Kenntnisse in der Datenanalyse, Statistik und im Bereich der Personalführung. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie über die notwendigen Fachkompetenzen verfügen, um die erhobenen Daten richtig zu interpretieren und in konkrete Maßnahmen umzusetzen. Oft arbeiten HR-Teams eng mit Datenanalysten und IT-Abteilungen zusammen, um People Analytics erfolgreich zu implementieren.
Der Nutzen von People Analytics
Der Nutzen von People Analytics für Unternehmen geht weit über die bloße Effizienzsteigerung hinaus. Wie in den wissenschaftlichen Werken deutlich wird, bietet People Analytics eine Vielzahl von Vorteilen, die sich positiv auf die Unternehmensstrategie und die Personalführung auswirken können.
1. Fundierte und datenbasierte Entscheidungsfindung
Einer der größten Vorteile von People Analytics ist die Möglichkeit, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Dies reduziert das Risiko von Fehlentscheidungen und ermöglicht es Unternehmen, gezielte Maßnahmen zu ergreifen, die auf den spezifischen Bedürfnissen der Mitarbeitenden basieren. Statt auf Vermutungen zu vertrauen, können Unternehmen evidenzbasierte Entscheidungen treffen, die sich direkt auf die Produktivität und das Engagement der Mitarbeitenden auswirken.
2. Optimierung der Mitarbeitererfahrung
People Analytics hilft Unternehmen, die Bedürfnisse und Herausforderungen ihrer Mitarbeitenden besser zu verstehen und gezielte Maßnahmen zu ergreifen, um die Mitarbeitererfahrung zu verbessern. Ob durch die Verbesserung der Work-Life-Balance, die Einführung flexibler Arbeitsmodelle oder die Förderung von Weiterbildungsprogrammen – durch datenbasierte Maßnahmen können Unternehmen die Zufriedenheit und das Wohlbefinden ihrer Mitarbeitenden nachhaltig steigern.
3. Vorhersagbarkeit und proaktive Maßnahmen
People Analytics ermöglicht es Unternehmen, nicht nur auf aktuelle Probleme zu reagieren, sondern auch proaktive Maßnahmen zu ergreifen, bevor Probleme entstehen. Durch die Analyse von Daten können Unternehmen Vorhersagen treffen und Maßnahmen entwickeln, die potenzielle Herausforderungen, wie Fluktuation oder geringe Mitarbeitermotivation, verhindern.
4. Kostenreduktion und Effizienzsteigerung
Indem Unternehmen durch People Analytics effizientere Prozesse implementieren und die Mitarbeiterbindung stärken, können erhebliche Kosten eingespart werden. Dies betrifft insbesondere die Reduktion von Fluktuation und die effizientere Gestaltung von Rekrutierungs- und Leistungsmanagementprozessen.
5. Wettbewerbsvorteil durch Datenkompetenz
Unternehmen, die People Analytics erfolgreich einsetzen, verschaffen sich einen klaren Wettbewerbsvorteil. Sie sind in der Lage, schneller auf Veränderungen im Arbeitsumfeld zu reagieren und fundierte Entscheidungen zu treffen, die auf die spezifischen Bedürfnisse ihrer Mitarbeitenden zugeschnitten sind.
Fazit
People Analytics ist ein unverzichtbares Werkzeug für moderne Unternehmen, die datengestützte Entscheidungen in ihrer Personalstrategie treffen möchten. Durch den Einsatz von People Analytics können Unternehmen das Engagement ihrer Mitarbeitenden verbessern, die Produktivität steigern und eine positive Unternehmenskultur fördern.
Wie in den wissenschaftlichen Werken People Analytics von Ben Waber und People Analytics in der Praxis von Vanessa A. Druskat und Michael E. O’Leary deutlich wird, bietet People Analytics eine Fülle von Möglichkeiten, die Personalführung zu optimieren und langfristig erfolgreich zu gestalten. Unternehmen, die People Analytics erfolgreich implementieren, sind in der Lage, fundierte, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, die den langfristigen Erfolg sichern.
Die Implementierung von People Analytics erfordert jedoch auch Herausforderungen wie den Datenschutz und die Akzeptanz der Mitarbeitenden. Mit einer transparenten Kommunikation, der richtigen Fachkompetenz und einer sorgfältigen Datenverwaltung kann People Analytics jedoch zu einem wertvollen Werkzeug werden, das den Unterschied in einer zunehmend datengetriebenen Geschäftswelt ausmacht.
