Daten haben wir genug. Aber welche sind wirklich nützlich?
Viele Organisationen erfassen bereits umfangreiche Personaldaten. Doch oft bleibt ihr Potenzial ungenutzt, weil:
sie nicht strukturiert verknüpft
nicht zentral gepflegt oder
nicht interpretierbar aufbereitet sind.
People Analytics braucht keine neuen Daten. Es braucht den richtigen Umgang mit vorhandenen Informationen.
Welche Daten sind für People Analytics besonders relevant?
Zeitwirtschaft
Die Zeitdaten bilden das Rückgrat vieler Analysen:
Soll-/Ist-Arbeitszeiten
Gleitzeit, Mehrarbeit, Überstunden
Fehlzeitenstatistiken
Pausen, Dienstgänge, Projektzeiten
Nutzen:
Erkennen von Belastungsspitzen, Strukturmustern, Planabweichungen
Abwesenheiten
Krankheit (AU-Zeiträume, Wiederholungen, Frequenz)
Urlaub (Entwicklung, Planungsverhalten, Resturlaubsquoten)
Sonderurlaub, Elternzeit, Pflegezeit
Nutzen:
Frühindikatoren für Überlastung, Organisation der Vertretung, Rückschluss auf Teamdynamik
Personaleinsatzplanung
Schichtmodelle und Dienste
Vertretungsregelungen
Einsatzzeiten nach Wochentag, Standort, Tätigkeit
Plan-/Ist-Abweichungen
Nutzen:
Abgleich von Soll-/Ist-Auslastung, Bewertung von Schichtwirkungen, Identifikation wiederkehrender Engpässe
Qualifikationen & Gültigkeiten
Zertifikate mit Ablaufdatum
Schulungsnachweise
Pflichtunterweisungen
Qualifikationsmatrix pro Rolle
Nutzen:
Frühzeitige Planung von Schulungsbedarf, Sicherstellung der Betriebsbereitschaft, Vermeidung von Haftungsrisiken
Stammdaten und Demografie
Beschäftigungsart (Voll-/Teilzeit, befristet/unbefristet)
Altersstruktur
Betriebszugehörigkeit
Geschlecht, Standorte, Abteilungen
Nutzen:
Strukturanalysen, Personalplanung, Nachfolgeabschätzung
Wie werden die Daten sinnvoll verknüpft?
1. Zeitliche Dimension nutzen → Daten nicht tagesaktuell betrachten und entwicklungsbasiert analysieren:
Trends erkennen
Vergleich von Vorjahren / Zeiträumen
Saisonalitäten abbilden
2. Mehrere Datenquellen kombinieren → z. B. Zeitdaten + Planung + Qualifikation:
Wer war häufig abwesend und hat Qualifikationen, die bald ablaufen?
Wo gibt es Überstunden trotz geplanter Unterauslastung?
3. Vergleich über Strukturen hinweg → z. B. Team A vs. Team B:
Schichtverteilung, Fehlzeiten, Altersstruktur im direkten Vergleich
Frühindikatoren für Führungsthemen oder Ressourcenungleichgewichte
Voraussetzung: Datenqualität & Struktur
People Analytics steht und fällt mit:
vollständiger und aktueller Datenpflege
klaren Kategorisierungen und einheitlicher Benennung
sauberen Prozessen beim Ein- und Austritt
Rollen- und Rechtekonzepten zur Datenverwendung
Tipp:
Schon kleine Fehler in Zeit- oder Stammdaten führen zu verfälschten Analysen. Regelmäßige Datenprüfung zahlt sich aus.
Fazit
Gute People-Analytics-Initiativen beginnen nicht mit Technologie und mit dem Blick auf die Daten. Was liegt vor, wie gut ist es gepflegt und was lässt sich daraus erkennen?Organisationen, die Zeitwirtschaft, Planung, Abwesenheit und Qualifikation systematisch verknüpfen, schaffen die Grundlage für fundierte, nachhaltige Personalentscheidungen.
Ausblick auf Teil III
Im nächsten Beitrag zeigen wir, wie People Analytics konkret im Alltag angewendet werden kann. Mit typischen Fragen und echten Anwendungsfeldern aus der Praxis.
