Dieser praxisorientierte Text bündelt die jahrelange Erfahrung, die unsere Sales-, Consulting- und Customer Success-Teams in unzähligen Kundenprojekten gesammelt haben. Und zeigt dabei, wie sich HCM-Stammdaten nutzen lassen, um tiefe Einblicke in die eigene Organisation zu erhalten und die organisationale Effektivität zu steigern.
Wenn Interessent:innen oder Neu-Kund:innen Dashboard-Ansichten unseres Ingentis org.managers sehen, reagieren sie häufig mit: „Das sieht in der Demo super aus, lässt sich bei uns in der Praxis aber nicht umsetzen – wir haben die Daten nicht.“
Achja? Die Wahrheit ist: Jede Organisation, die eines der gängigen HCM-Systeme nutzt – ganz gleich, ob von SAP, Oracle, Workday, UKG oder einem vergleichbaren Anbieter –, hat alle Daten, die es braucht, um Dashboards mit aussagekräftigen Inhalten zu füllen. HR, Organisationsentwicklung und Management haben so alle relevanten Organisations-KPI im Blick und können unerwünschte Entwicklungen sofort erkennen und durch Gegenmaßnahmen beheben. Offenbar wissen viele unserer Ansprechpartner:innen aber nicht um den Wert, den ihre HCM-Stammdaten haben? Folgerichtig ist ihnen auch nicht bewusst, dass sie diese jederzeit verfügbaren Metriken für Maßnahmen in den Bereichen Org Analytics und Org Effectiveness nutzen können. Mit diesem Beitrag wollen wir genau das ändern.
Ihre HR-Daten liegen zwar vor, sind aber fehlerhaft?
Das ist schlecht, denn: Eine zuverlässige Datenbasis ist entscheidend für präzises Reporting und aussagekräftige Dashboards. Aber kein Problem: Unser Modul Data Quality Screening schafft Abhilfe. Mit dem Tool können Personalverantwortliche Fehler oder Lücken in der HR-Datenlandschaft schnell identifizieren und korrigieren.
Bevor wir loslegen, klären wir kurz eine Frage: Warum sollten Sie sich überhaupt die Mühe machen, Ihre HR-Daten zu visualisieren? Die Antwort ist einfach: Weil es Sinn macht. Oder genauer: Weil wir damit unseren Sehsinn ansprechen. 83 Prozent aller Informationen, die das menschliche Gehirn verarbeitet, werden über die Augen geliefert (vgl. Braem 2004: Die Macht der Farben). Ergänzend dazu besagt der Picture Superiority Effect, dass wir Menschen uns nach drei Tagen noch an 65 Prozent der Informationen erinnern, die wir visuell erhalten haben. Aber nur an 10 Prozent, wenn wir sie auditiv wahrnahmen (mehr dazu siehe hier). Sie sehen: Es gibt gute Gründe, HR-Daten visuell ansprechend aufzubereiten.
Okay, jetzt aber, los geht’s: Wie lassen sich ansprechende, aussagekräftige Dashboards mit „ganz normalen“ HCM-Stammdaten kreieren? Wir fangen simpel an. Mit dem Mitarbeitenden. Und seinen Daten. Zum Beispiel:
ID | Einstellungsdatum | Geburtstag | Geschlecht | Nationalität
Aus diesen Daten lassen sich für das ‚Objekt Mitarbeitender‘ weitere ableiten, etwa:
Alter | Jahre im Unternehmen
Auf die Organisationsebene bezogen können aus den einzelnen Mitarbeitenden-Infos spannende Metriken kumuliert werden:
Mitarbeitendenzahl | Demographie | Durchschnittsalter | Durchschnittliche Jahre im Unternehmen | Weitere Durchschnittswerte (Geschlecht, Nationalität etc.)
Weiter wichtige – und fast immer vorliegende – Daten für erste Org-Analytics-Maßnahmen ist die Information über eine Hierarchie. Sobald diese im HR-System hinterlegt ist, können sämtliche Metriken entlang der Struktur rekursiv berechnet werden. Die bereits bestehenden werden so um folgende Informationen ergänzt:
Werden dann noch zusätzliche, standardmäßig vorliegende Objekttypen – etwa Positionen hinzugefügt – entstehen weitere Optionen:
Dass die bisher zusammengetragenen Daten den allermeisten HR’lern vorliegen, ist unstrittig, oder? Und jetzt kommts: Aus diesen Basisinformationen lässt sich bereits ein aussagekräftiges Dashboard ableiten. Der folgende Screenshot stammt aus unserem Modul HR Insights Board und setzt sich rein aus den bisher erwähnten HCM-Stammdaten zusammen:
Bevor wir uns im nächsten Schritt damit befassen, wie sich die organisationale Effektivität durch smarte Verwendung von HCM-Stammdaten steigern lässt, wollen wir herausarbeiten, was wir bei Ingentis überhaupt unter dem Begriff verstehen. McKinsey definiert organisationale Effektivität als: „[…] die Abkehr von episodischen, großen Transformationen hin zur kontinuierlichen Effizienzsteigerung der Organisation.” Sehen wir ähnlich.
Und da es sich bei organisationaler Effektivität um einen fortlaufenden Prozess handelt, empfehlen wir in diesem Zusammenhang, mit einem möglichst kleinen Datensätzen zu arbeiten, auf die man idealerweise ständig Zugriff hat. Die Führungsspanne – im englischen Span of Control genannt – erfüllt diese Kriterien. Um sie zu berechnen, braucht es lediglich die Mitarbeitenden ID und die Manager ID. Ist zudem ein Sollzustand – also eine angestrebte, ideale Führungsspanne – definiert, lässt sich dieser Benchmark einfach mit dem Ist-Zustand vergleichen und zum Beispiel in Form einer Ampel-Logik visualisieren. Sie sehen: Es werden nicht sonderlich viele Informationen benötigt, um Perspektiven wie unsere Span of Control Heatmap zu kreieren.
Neben der Analyse von Führungsspannen lassen sich auf ähnlich einfache Weise weitere Metriken visualisieren, die Aufschluss darüber geben, wie weit entfernt die aktuelle Situation in der Organisation vom angestrebten Ziel ist. Denken Sie beispielsweise an die Überprüfung von Mikro- oder Makro Teams, die Quote weiblicher Führungskräfte oder bestehende Nachfolgeplanungen für kritische Positionen.
HCM-Stammdaten sind wertvolle Informationen, die durch die richtige Visualisierung effektiv genutzt werden können. Einerseits, um tiefere Einblicke in den Aufbau der eigenen Organisation zu gewinnen. Andererseits, um die organisationale Effektivität zu steigern und dabei eine Kultur der kontinuierlichen Optimierung und datengetriebenen Entscheidungsfindung zu fördern.
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