Die Bedeutung der Datenqualität für HR und Organisationsentwicklung

Daten gehören zu den wertvollsten Ressourcen eines Unternehmens. Sie beeinflussen Entscheidungen, Prozesse und Strategien auf allen Ebenen. Insbesondere im Bereich Human Resources (HR) und Organisationsentwicklung spielt die Qualität der Daten eine entscheidende Rolle. Dieser Blogbeitrag untersucht daher, warum dies so ist und wie Unternehmen ihre Datenqualität durch Datenharmonisierung verbessern können.

Der Bericht „Creating People Advantage 2023“ von der Boston Consulting Group (BCG) in Zusammenarbeit mit der World Federation of People Management Associations (WFPMA) hat aufgezeigt, dass die Digitalisierung weiterhin ein entscheidender Erfolgsfaktor für HR-Abteilungen bleibt. Allerdings mangelt es vielen Unternehmen an den notwendigen Fähigkeiten, um dies umzusetzen. Daher ist es erforderlich, die digitale Transformation im HR-Bereich nicht nur umfassender und schneller voranzutreiben, sondern auch die Schulung der Mitarbeitenden zu intensivieren. Obwohl die grundlegenden Prinzipien bekannt sind, bleibt die strategische Personalplanung für die meisten Unternehmen eine große Herausforderung. Der Handlungsdruck hat sich zudem weiter verschärft, da die zunehmende Verfügbarkeit von datengestützten Erkenntnissen das Wettbewerbsumfeld dynamischer gestaltet hat. Datenqualität stellt in diesem Zusammenhang einen entscheidenden Faktor dar. Dies liegt unter anderem an folgenden Aspekten:

Fundierte Entscheidungen
HR-Abteilungen treffen zahlreiche Entscheidungen, die das gesamte Unternehmen tangieren. Diese Entscheidungen basieren häufig auf Daten. Von der Einstellung neuer Mitarbeitender über die Entwicklung von Schulungsprogrammen bis hin zur Bewertung von Leistungen – hochwertige Daten sind unerlässlich, um zu fundierten und effektiven Beschlüssen zu gelangen. Schlechte Datenqualität kann zu Fehlentscheidungen führen, die sowohl kostspielig als auch zeitaufwendig sind.

Effizienz und Produktivität
Gute Datenqualität wirkt sich positiv auf Effizienz und Produktivität aus. Wenn Daten korrekt und aktuell sind, können HR-Professionals ihre Aufgaben schneller und fehlerfreier erledigen. Dies spart nicht nur Zeit, sondern auch Ressourcen, die anderweitig besser eingesetzt werden können. Außerdem reduziert dies den Bedarf an Datenbereinigung und -korrekturen, was ebenfalls zur Effizienzsteigerung beiträgt.

Zufriedenheit von Mitarbeitenden
Mitarbeitende verlassen sich darauf, dass ihre Daten korrekt und sicher gespeichert werden. Fehlerhafte oder veraltete Daten können zu Frustrationen und Misstrauen führen. Beispielsweise verursacht eine falsche Gehaltsabrechnung unter Umständen erhebliche Unzufriedenheit bei Betroffenen. Eine hohe Datenqualität wirkt sich unter dem Strich also auch auf das Vertrauen der Mitarbeitenden in das Unternehmen aus.

Compliance und Risikomanagement
In vielen Branchen sind Unternehmen verpflichtet, bestimmte Datenstandards einzuhalten. Schlechte Datenqualität kann zu Compliance-Verstößen führen, die rechtliche und finanzielle Konsequenzen nach sich ziehen. Zudem können ungenaue Daten das Risikomanagement erschweren, da Entscheidungen auf unsicheren Grundlagen getroffen werden.

Die Personalabteilungen sind für die Erhebung und Verwaltung von Daten zuständig und müssen damit letztlich natürlich auch für die nötige Qualität der Daten Sorge tragen. Der beste Weg dazu ist die Festlegung klarer Prozesse für die Erfassung und Speicherung. Auf diese Weise können die Verantwortlichen die Historie nachvollziehen und einen Zusammenhang herstellen, falls Informationen später aktualisiert werden müssen. Darüber hinaus kann die Implementierung automatischer Datenüberprüfungen entscheidenden Mehrwert leisten: Unstimmigkeiten, die die Genauigkeit der Analyse beeinträchtigen könnten, lassen sich auf einen Blick erkennen und schnell beheben. Letztlich können die Personalabteilungen durch die Verbesserung der Qualität ihrer personalbezogenen Daten auch darauf vertrauen, dass ihre Analysen zuverlässig und genau sind, was langfristig zu besseren Entscheidungsergebnissen für alle Beteiligten führt.

Eine der wichtigsten Aufgaben einer HR-Abteilung besteht im Zuge dessen darin, die nötigen Prozesse zur Verbesserung der Datenqualität zu etablieren. Ein bewährter Ansatz ist dabei die Implementierung eines Datenmodells für ein strukturiertes und standardisiertes Vorgehen. Um die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten sicherzustellen, können beispielsweise automatisierte Softwarelösungen eingesetzt werden, die die Daten permanent auf Unstimmigkeiten und Fehler überprüfen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, jede Information manuell unter die Lupe nehmen zu müssen. Automatisierte Datenqualitätslösungen identifizieren und beheben zudem Duplikate und gewährleisten eine einheitliche Definition aller in der Analyse verwendeten Rohdaten. Darüber hinaus ist ein Blick auf die Datenquellen ratsam, um sicherzustellen, dass die Datensätze aktuell sind. Zu guter Letzt muss bewertet werden, ob überhaupt genügend Datenpunkte vorhanden sind, um fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen und genaue Analyseergebnisse zu erreichen.

Datenharmonisierung ist der Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und standardisiert werden, um eine konsistente und einheitliche Datengrundlage zu schaffen. Dies ist besonders wichtig für Unternehmen, die Daten aus unterschiedlichen Systemen und Abteilungen zusammenführen müssen. Durch die Harmonisierung der Daten wird sichergestellt, dass alle Daten konsistent, genau und aktuell sind.

Bestandsaufnahme der Datenquellen
Der erste Schritt zur Datenharmonisierung ist die Identifizierung aller relevanten Datenquellen. Dazu gehören interne Systeme wie HR-Software, Gehaltsabrechnungssysteme und Mitarbeitendenmanagementsysteme sowie externe Quellen wie Bewerberportale und Schulungsdatenbanken.

Datenmapping und Standardisierung
Nach der Bestandsaufnahme müssen die Daten gemappt und standardisiert werden. Dies bedeutet, dass alle Datenfelder und -formate einheitlich gestaltet werden, um eine konsistente Datenbasis zu schaffen. Dabei sollten alle relevanten Datenattribute berücksichtigt und in Einklang gebracht werden.

Datenintegration
Im nächsten Schritt werden die standardisierten Daten in ein zentrales System integriert. Dies kann ein Data Warehouse oder ein zentrales HR-Managementsystem sein. Die Integration sollte sicherstellen, dass die Daten regelmäßig aktualisiert und synchronisiert werden, um ihre Genauigkeit und Aktualität zu gewährleisten.

Qualitätssicherung
Nach der Integration der Daten ist eine kontinuierliche Qualitätssicherung notwendig. Dies umfasst regelmäßige Überprüfungen und Audits der Datenqualität sowie die Implementierung von Mechanismen zur Fehlererkennung und -korrektur. Zudem sollten Mitarbeitende geschult werden, um die Bedeutung der Datenqualität zu verstehen und bewährte Praktiken in ihren täglichen Arbeitsabläufen zu integrieren.

Obwohl die Datenharmonisierung viele Vorteile bietet, ist ihre Umsetzung teilweise kompliziert. Hier sind einige der häufigsten Herausforderungen:

Die Bedeutung der Datenqualität für HR und Organisationsentwicklung kann nicht genug betont werden. Hochwertige Daten sind unabdingbar für sinnvolle Entscheidungen, effiziente Prozesse, Zufriedenheit von Mitarbeitenden und Compliance. Schlechte Datenqualität kann hingegen zu hohen Kosten, Vertrauensverlust, Ineffizienzen und Compliance-Risiken führen.

Die Datenharmonisierung bietet einen effektiven Weg, um die Datenqualität zu verbessern. Durch die Zusammenführung und Standardisierung von Daten aus verschiedenen Quellen können Organisationen eine konsistente und zuverlässige Datengrundlage schaffen, die die Basis für effiziente HR-Prozesse, ein informiertes Vorgehen und letztlich eine fundierte Unternehmensstrategie bildet.

Unternehmen sollten sich der Herausforderungen der Datenharmonisierung bewusst sein und geeignete Maßnahmen ergreifen, um diese zu bewältigen. Mit der richtigen Strategie und den geeigneten Tools können sie die Datenqualität in ihrer HR-Abteilung und Organisationsentwicklung nachhaltig verbessern und somit ihre Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit steigern.