Ob in der Landwirtschaft, der Industrie oder im Dienstleistungsgewerbe: Künstliche Intelligenz (KI) oder auch Artificial Intelligence (AI) ist in aller Munde. Zukünftig soll Informationstechnik in immer mehr Anwendungsbereichen dazu fähig sein, menschenähnliches Lern-, Beurteilungs- und Entscheidungsverhalten nachzuahmen und zu automatisieren. Mittels ausgefeilter Algorithmen überprüfen Systeme fortlaufend Daten und analysieren Ereignisse.
Das vorliegende Whitepaper dient folglich als Auftakt für die Beleuchtung der aktuellen Trends in der digitalisierten Personalgewinnung unter Berücksichtigung von Künstlicher Intelligenz. Erfahren Sie mit Hays, welche Methoden und Tools bereits in der deutschen Recruiting-Landschaft im Einsatz sind – und was derzeit noch als ferne Zukunftsmusik zu bewerten ist.
Im Vortrag wird aufgezeigt, dass der Wert von Daten im "Big Data" Zeitalter nicht an den 3 Vs (Volumen, Geschwindigkeit, Vielseitigkeit) liegt, sondern an den damit möglichen besseren Entscheidungen, basierend auf dem veränderten Denken, dass Daten für alle Entscheidungen verfügbar und auswertbar sind.
Daraufhin wird auf die veränderten Anforderungen bzgl. Mitarbeitern (Data Scientists) und Produkten (Data Products) eingegangen, um als Unternehmen von diesem Wert zu profitieren.
Schliesslich werden aktuelle Trends aus der Forschung vorgestellt in den Bereichen Datenhaltung (NoSQL löst RDMBS nicht ab, sondern ergänzt das Portfolio) sowie Datenauswertung (Deep Learning ermöglicht nahezu übermenschliche Leistung in komplexen Problemdomänen).
Zukunft des Personalmanagements - Auswirkungen der Digitalisierungpludoni GmbH
In dieser Präsentation werden die Auswirkungen Digitalisierung für das Personalmanagement dargestellt. Prof. Dr. Jörg Klukas vom Empfehlungsbund gibt Einblicke, wie die Zukunft für Personaler aussehen kann.
Ob in der Landwirtschaft, der Industrie oder im Dienstleistungsgewerbe: Künstliche Intelligenz (KI) oder auch Artificial Intelligence (AI) ist in aller Munde. Zukünftig soll Informationstechnik in immer mehr Anwendungsbereichen dazu fähig sein, menschenähnliches Lern-, Beurteilungs- und Entscheidungsverhalten nachzuahmen und zu automatisieren. Mittels ausgefeilter Algorithmen überprüfen Systeme fortlaufend Daten und analysieren Ereignisse.
Das vorliegende Whitepaper dient folglich als Auftakt für die Beleuchtung der aktuellen Trends in der digitalisierten Personalgewinnung unter Berücksichtigung von Künstlicher Intelligenz. Erfahren Sie mit Hays, welche Methoden und Tools bereits in der deutschen Recruiting-Landschaft im Einsatz sind – und was derzeit noch als ferne Zukunftsmusik zu bewerten ist.
Im Vortrag wird aufgezeigt, dass der Wert von Daten im "Big Data" Zeitalter nicht an den 3 Vs (Volumen, Geschwindigkeit, Vielseitigkeit) liegt, sondern an den damit möglichen besseren Entscheidungen, basierend auf dem veränderten Denken, dass Daten für alle Entscheidungen verfügbar und auswertbar sind.
Daraufhin wird auf die veränderten Anforderungen bzgl. Mitarbeitern (Data Scientists) und Produkten (Data Products) eingegangen, um als Unternehmen von diesem Wert zu profitieren.
Schliesslich werden aktuelle Trends aus der Forschung vorgestellt in den Bereichen Datenhaltung (NoSQL löst RDMBS nicht ab, sondern ergänzt das Portfolio) sowie Datenauswertung (Deep Learning ermöglicht nahezu übermenschliche Leistung in komplexen Problemdomänen).
Zukunft des Personalmanagements - Auswirkungen der Digitalisierungpludoni GmbH
In dieser Präsentation werden die Auswirkungen Digitalisierung für das Personalmanagement dargestellt. Prof. Dr. Jörg Klukas vom Empfehlungsbund gibt Einblicke, wie die Zukunft für Personaler aussehen kann.
Durch intelligente Optimierung zum einem Enterprise Information SystemFranz Schreiber
Durch intelligente Verschlagwortung, Indexierung und einer intelligenten semantische Suche zu einem Enterprise Information System mit Methodik und Konzept.
Durch intelligente Optimierung zum Enterprise Information SystemFranz Schreiber
Durch intelligente Verschlagwortung, Indexierung und einer intelligenten semantische Suche zu einem Enterprise Information System mit Methodik und Konzept.
60 Wissenschaftler und Experten wurden von der Telekom und der Uni St. Gallen zu den „Megatrends digitaler Arbeit der Zukunft“ befragt. Hier ist das Resultat.
Agile Datenanalsyse - der schnelle Weg zum MehrwertAlexander Hendorf
Vortrag ZEW, Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung, Mannheim
Fast alles und jeder – vom Menschen bis zur Maschine, vom Industriesensor bis zur Armbanduhr – erzeugt immer größere Mengen an Daten, Messergebnissen, Nachrichten und Informationen. Der Vortrag zeigt Wege auf, diese Datenflut zu ordnen und sinnvoll ohne große Erstinvestitionen in Big Data-Lösungen zu nut- zen. Es werden Lösungen präsentiert, wie man von Datentümpeln zu Data-La- kes und damit stabilen Prognosen, z.B. für die Warennachfrage, kommt.
Digitale Organisationsentwicklung – Sind wir bereit für Kompetenzentwicklung ...Dr. Kai Reinhardt
Das Management neuer Geschäftsprozesse, Strategien oder Geschäftsmodelle hängt maßgeblich von der Fähigkeit der an diesen Prozessen beteiligten Mitarbeiter ab. Die digitale Welt erfordert von allen Unternehmen ein Umdenken, WELCHE Kompetenzen die Umwelt abverlangt, um marktfähig zu bleiben als auch WIE diese Kompetenzen entwickelt werden. Im Rahmen des Innovationskreis Lernen im Wandel der Arbeitsgemeinschaft Betriebliche Weiterbildungsforschung (ABWF) e. V. stellt Dr. Kai Reinhardt Rahmenbedingungen für Kompetenz- und Organisationsentwicklung in einer digitalen Welt vor und zeigt anhand wichtiger Megatrends, welche Auswirkungen dies auf Unternehmen haben kann.
Wie könnte die Zukunft des Wissensmanagements in Unternehmen aussehen? Die gegenwärtigen Standards im Wissensmanagement stoßen bei der Abbildung aller relevanter Informationen für ein Unternehmen schnell an ihre Grenzen. Die Frage ist: Wie lässt sich das vielleicht wertvollste Wissen eines Unternehmen, das in den Köpfen der Mitarbeiter, langfristig sichern.
IT-gestütztes Wissensmanagement benötigt als Fundament eine leistungsfähige, systemübergreifende Indexierung. Allein aus der Vielfalt der in ein Wissensmanagementkonzept einzubeziehenden Inhaltsquellen wird deutlich, dass nicht ein einzelnes, isoliertes Softwaresystem die Lösung sein kann. Es ist nicht damit getan, Wissen in einer Datenbank oder einem Wiki zu dokumentieren, sondern alle in den Geschäftsprozessen etablierten Systeme müssen mit einbezogen werden.
Was sind die wichtigsten IT-Jobs in der Zukunft? Was erwartet uns im Jahr 2020? Sind Daten das neue Gold? Was sind die neuen Anforderungen an IT-Abteilungen? Wandert alles in die Cloud? Übernehmen Roboter unsere Arbeit?
Diese und mehr Fragen beantwortet das neue Sonderheft der Computerwoche im Auftrag von Hays, für das fast 350 Fach- und Führungskräften dazu befragt wurden.
Was geht? Was bleibt? Was kommt?
Zwei Entwicklungen beeinflussen heute und sicher auch in Zukunft massiv unsere Arbeitswelt: die Digitalisierung und – in der Folge daraus – das agile Arbeiten.
Diese Broschüre zeigt anhand von Studien, Praxisberichten, Berufsporträts, Trendgeschichten auf, was sich heute im Arbeitsmarkt tut, aber auch wohin er sich entwickelt, wer zu den Siegern der Digitalisierung zählen wird, von welchen Berufen sich jetzt schon sagen lässt, dass sie interessante Perspektiven bieten.
BIG DATA im E-Commerce - Potenziale und Herausforderungen des Web Mining am B...Dr. Christian Holsing
BIG DATA im E-Commerce - Potenziale und Herausforderungen des Web Mining am Bsp. eines Online-Shopping-Portals
INHALT
1.Entstehung, Relevanz und Definition
2.Anwendungsszenarien
3.Kritik
4.KDD-Prozess und Data Mining
5.Anwendung: Web Mining im E-Commerce
BIG DATA im E-Commerce - Potenziale und Herausforderungen des Web Mining am B...Lynx E-Commerce
BIG DATA im E-Commerce - Potenziale und Herausforderungen des Web Mining am Bsp. eines Online-Shopping-Portals
INHALT
1.Entstehung, Relevanz und Definition
2.Anwendungsszenarien
3.Kritik
4.KDD-Prozess und Data Mining
5.Anwendung: Web Mining im E-Commerce
"Nutze Deine Daten! Jetzt!". Vortrag im Rahmen der Ringvorlesung Digitale Wirtschaft, Industrie 4.0 und das Internet der Dinge, 11/17/2016, Hochschule Hof (hof university of applied sciences, Hof , Germany). Dr. Matthias Nagel, Managing director simba n³ innovative Softwarelösungen und Dr. Georg Jung, Smart Grids, Hochschule Hof.
Die weltweite Datenmenge verdoppelt sich alle 2 Jahre und wird laut Prognosen im Jahr 2020 auf ein Volumen von 40 Zetabyte (40.000.000.000.000.000.000.000 Byte) anwachsen. Das Management dieser immensen Menge an Daten ist bereits ein zentraler Bestandteil in den meisten Unternehmen.
we.CONECT organisiert vom 23. - 24. September 2013 in Berlin die Konferenz Big Data Minds 2013. Kernthemen sind u,a. Effizientes Big Data Management | Tools und Technologien zur Analyse großer Datenmengen | Der Einfluss von Enterprise Mobility und Cloud Computing | Aufbau einer performanten Big Data-Architektur | Absicherung gegen externe Bedrohungen
Top 10 der Business Intelligence-Trends für das Jahr 2014Tableau Software
Die Innovation in Sachen Daten und Analyse schreitet weiter voran, wodurch die biedere alte Business Intelligence-Branche zu einer neuen Wertschöpfungsquelle für das Unternehmen wird. Dies führte dazu, dass Daten in die Hände von mehr Personen gelangten und bessere Entscheidungen getroffen werden konnten. Und die Innovationswelle ist noch nicht vorbei.
Agiles Personalmanagement für agile OrganisationenStephan Kaiser
Warum agile Organisationen auch ein agiles Personalmanagement benötigen.
Vortrag Prof. Dr. Stehpan Kaiser
Agile Organization and agile HRM, Talk Prof. Dr. Stephan Kaiser
Durch intelligente Optimierung zum einem Enterprise Information SystemFranz Schreiber
Durch intelligente Verschlagwortung, Indexierung und einer intelligenten semantische Suche zu einem Enterprise Information System mit Methodik und Konzept.
Durch intelligente Optimierung zum Enterprise Information SystemFranz Schreiber
Durch intelligente Verschlagwortung, Indexierung und einer intelligenten semantische Suche zu einem Enterprise Information System mit Methodik und Konzept.
60 Wissenschaftler und Experten wurden von der Telekom und der Uni St. Gallen zu den „Megatrends digitaler Arbeit der Zukunft“ befragt. Hier ist das Resultat.
Agile Datenanalsyse - der schnelle Weg zum MehrwertAlexander Hendorf
Vortrag ZEW, Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung, Mannheim
Fast alles und jeder – vom Menschen bis zur Maschine, vom Industriesensor bis zur Armbanduhr – erzeugt immer größere Mengen an Daten, Messergebnissen, Nachrichten und Informationen. Der Vortrag zeigt Wege auf, diese Datenflut zu ordnen und sinnvoll ohne große Erstinvestitionen in Big Data-Lösungen zu nut- zen. Es werden Lösungen präsentiert, wie man von Datentümpeln zu Data-La- kes und damit stabilen Prognosen, z.B. für die Warennachfrage, kommt.
Digitale Organisationsentwicklung – Sind wir bereit für Kompetenzentwicklung ...Dr. Kai Reinhardt
Das Management neuer Geschäftsprozesse, Strategien oder Geschäftsmodelle hängt maßgeblich von der Fähigkeit der an diesen Prozessen beteiligten Mitarbeiter ab. Die digitale Welt erfordert von allen Unternehmen ein Umdenken, WELCHE Kompetenzen die Umwelt abverlangt, um marktfähig zu bleiben als auch WIE diese Kompetenzen entwickelt werden. Im Rahmen des Innovationskreis Lernen im Wandel der Arbeitsgemeinschaft Betriebliche Weiterbildungsforschung (ABWF) e. V. stellt Dr. Kai Reinhardt Rahmenbedingungen für Kompetenz- und Organisationsentwicklung in einer digitalen Welt vor und zeigt anhand wichtiger Megatrends, welche Auswirkungen dies auf Unternehmen haben kann.
Wie könnte die Zukunft des Wissensmanagements in Unternehmen aussehen? Die gegenwärtigen Standards im Wissensmanagement stoßen bei der Abbildung aller relevanter Informationen für ein Unternehmen schnell an ihre Grenzen. Die Frage ist: Wie lässt sich das vielleicht wertvollste Wissen eines Unternehmen, das in den Köpfen der Mitarbeiter, langfristig sichern.
IT-gestütztes Wissensmanagement benötigt als Fundament eine leistungsfähige, systemübergreifende Indexierung. Allein aus der Vielfalt der in ein Wissensmanagementkonzept einzubeziehenden Inhaltsquellen wird deutlich, dass nicht ein einzelnes, isoliertes Softwaresystem die Lösung sein kann. Es ist nicht damit getan, Wissen in einer Datenbank oder einem Wiki zu dokumentieren, sondern alle in den Geschäftsprozessen etablierten Systeme müssen mit einbezogen werden.
Was sind die wichtigsten IT-Jobs in der Zukunft? Was erwartet uns im Jahr 2020? Sind Daten das neue Gold? Was sind die neuen Anforderungen an IT-Abteilungen? Wandert alles in die Cloud? Übernehmen Roboter unsere Arbeit?
Diese und mehr Fragen beantwortet das neue Sonderheft der Computerwoche im Auftrag von Hays, für das fast 350 Fach- und Führungskräften dazu befragt wurden.
Was geht? Was bleibt? Was kommt?
Zwei Entwicklungen beeinflussen heute und sicher auch in Zukunft massiv unsere Arbeitswelt: die Digitalisierung und – in der Folge daraus – das agile Arbeiten.
Diese Broschüre zeigt anhand von Studien, Praxisberichten, Berufsporträts, Trendgeschichten auf, was sich heute im Arbeitsmarkt tut, aber auch wohin er sich entwickelt, wer zu den Siegern der Digitalisierung zählen wird, von welchen Berufen sich jetzt schon sagen lässt, dass sie interessante Perspektiven bieten.
BIG DATA im E-Commerce - Potenziale und Herausforderungen des Web Mining am B...Dr. Christian Holsing
BIG DATA im E-Commerce - Potenziale und Herausforderungen des Web Mining am Bsp. eines Online-Shopping-Portals
INHALT
1.Entstehung, Relevanz und Definition
2.Anwendungsszenarien
3.Kritik
4.KDD-Prozess und Data Mining
5.Anwendung: Web Mining im E-Commerce
BIG DATA im E-Commerce - Potenziale und Herausforderungen des Web Mining am B...Lynx E-Commerce
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INHALT
1.Entstehung, Relevanz und Definition
2.Anwendungsszenarien
3.Kritik
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5.Anwendung: Web Mining im E-Commerce
"Nutze Deine Daten! Jetzt!". Vortrag im Rahmen der Ringvorlesung Digitale Wirtschaft, Industrie 4.0 und das Internet der Dinge, 11/17/2016, Hochschule Hof (hof university of applied sciences, Hof , Germany). Dr. Matthias Nagel, Managing director simba n³ innovative Softwarelösungen und Dr. Georg Jung, Smart Grids, Hochschule Hof.
Die weltweite Datenmenge verdoppelt sich alle 2 Jahre und wird laut Prognosen im Jahr 2020 auf ein Volumen von 40 Zetabyte (40.000.000.000.000.000.000.000 Byte) anwachsen. Das Management dieser immensen Menge an Daten ist bereits ein zentraler Bestandteil in den meisten Unternehmen.
we.CONECT organisiert vom 23. - 24. September 2013 in Berlin die Konferenz Big Data Minds 2013. Kernthemen sind u,a. Effizientes Big Data Management | Tools und Technologien zur Analyse großer Datenmengen | Der Einfluss von Enterprise Mobility und Cloud Computing | Aufbau einer performanten Big Data-Architektur | Absicherung gegen externe Bedrohungen
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Die Innovation in Sachen Daten und Analyse schreitet weiter voran, wodurch die biedere alte Business Intelligence-Branche zu einer neuen Wertschöpfungsquelle für das Unternehmen wird. Dies führte dazu, dass Daten in die Hände von mehr Personen gelangten und bessere Entscheidungen getroffen werden konnten. Und die Innovationswelle ist noch nicht vorbei.
Agiles Personalmanagement für agile OrganisationenStephan Kaiser
Warum agile Organisationen auch ein agiles Personalmanagement benötigen.
Vortrag Prof. Dr. Stehpan Kaiser
Agile Organization and agile HRM, Talk Prof. Dr. Stephan Kaiser
Human Resource Management in Professional Service FirmsStephan Kaiser
Success in human resource management (HRM) depends on the question of whether applied practices of HRM meet specific contingency factors and are appropriately configured. Using this argument, the present article examines HRM in professional service firms (PSFs) in pursuit of three objectives. First, we introduce a conceptual framework that illustrates how the constitutive characteristics of PSFs, as contingency factors, influence HRM practices and research. Second, based on this framework, we summarize key findings of research on HRM in PSFs and open up potential avenues for further research. Third, we reflect on the argument that HRM in PSFs can contribute to an understanding of HRM practices in other organizational settings, leading to the question of the mutual transferability of HRM practices. Aside from these three primary objectives, we also introduce the contents of the special issue.
Big Data im Personalmanagement; Big Data in HR
Implikationen, Anwendungen, Kurzüberblick.
Kaiser, S./ Kraus, H. (2014): Big Data im Personalmanagement: Implikationen jenseits der ersten Anwendungsfälle. In: zfo Zeitschrift Führung + Organisation, 83 (6), 379-385.
Kaiser, S. (2014): Roboter statt Recruiter? In: Personalmagazin, (8), 12-15.
Kaiser, S./ Kraus, H. (2014): Big Data in der Arbeitswelt: Übernehmen Algorithmen die Führung? In: Austrian Management Review, 4 (September), 122-123
This document is a special issue of the journal "management revue" focusing on recent developments and future prospects in sustainable human resource management. It contains an introduction by the editors and five research articles on topics related to flexible and sustainable HRM practices. The authors argue that discussions of flexible HRM have generally considered only the positive economic benefits or negative social impacts in isolation. They propose a framework using the concept of sustainable HRM to integrate these perspectives and discuss the paradoxes and tensions between the positive and negative effects of flexible HRM practices.
This document introduces corporate weblogs and provides a taxonomy. It discusses how weblogs have evolved from personal diaries to organizational uses. The taxonomy classifies corporate weblogs based on their target group (internal employees or external stakeholders) and content (specific facts or general information). Examples of internal weblogs include knowledge weblogs for sharing work-related information and culture weblogs for communicating company values. External weblogs can be used for branding or collaborating with stakeholders.
3. 3
George Hinton, Vater der Deep-Learning Forschung: „Es ist wie damals, als die Menschen ein Wett-Tauziehen mit den ersten Dampfmaschinen veranstalteten. Als das erste Mal eine Dampfmaschine gewann, war es vorbei. Der Mensch hatte nie wieder eine Chance“.
5. 5
Variety: Strukturierte und unstrukturierte Daten
Velocity: Verarbeitungsge- schwindigkeit in Echtzeit
Volume: Entstehung von Datenbergen durch Digitalisierung aller Lebens- und Arbeitsbereiche
Datenanalytik und intelligente Algorithmen
Nutzung von Big Data-Anwendungen werden realistisch
Entwicklung intelligenter Algorithmen für Vorhersage- und Optimierungsmodelle
Alle unternehmerischen Funktionen betroffen: Fertigung, Logistik, Marketing, Personal, ….
Big Data
Quelle: z.B. Markl (2012).
6. 6
Arbeitsplatzdaten
•Unternehmenszugehörigkeit
•Stellenbeschreibung
•Laufbahn
•Zeiterfassung
•. . .
Leistungsdaten
•Leistungsbeurteilung
•Verkaufszahlen
•Beschwerden
•Auszeichnungen
•. . .
Entgeltdaten
•Gehaltsentwicklung
•Präferenzen
•Leistungsentgelt
•. . .
Befragungsdaten
•Mitarbeiterzufriedenheit
•Stärkenanalyse
•Engagement
•. . .
Bewegungs- und Kommunikationsdaten
•Häufigkeit der Kommunikation
•Sprach- und Stimmlage
•Lachen
•Händeschütteln
•. . .
Aktivitätsdaten in
•Sozialen Netzwerken, Wikis
•Dokumenten
•Emails
•. . .
Sonstige Daten
•Wetter
•Straßenverkehr
•Umsätze
•Jahreszeit
•. . .
Beispiele für Daten im Personalmanagement
Quelle: in Anlehnung an Cornerstone (2014)
7. 7
Indirekte Konsequenzen
Veränderung des Führungs- und Entscheidungsverhaltens
Automatisierung des Geistes und Diktatur der Daten
Wegfall von Berufsbildern
Direkte Konsequenzen
People Analytics mit Relevanz für alle Personalfunktionen
Neue Berufsbilder im Personalmanagement
Perspektive Personalmanagement: Das Personalmanagement ist indirekt und direkt durch Big Data betroffen
Quelle: Krauss, Kaiser, Richter (2014).
8. 8
Migel Rayner von Gartner zum Thema White Collar Robots: „Das meiste, was Manager, Finanzchefs oder Vorstände heute tun, werden in Zukunft Maschinen erledigen – und zwar besser“
Constanze Kurz und Frank Rieger in ihrem Buch „Arbeitsfrei“ „Erfahrung, Wissen und Intuition werden durch Software nachgebildet, Statistiken, Optimierungs- und Wahrscheinlichkeitsrechnungen ersetzen die oft eher unscharf begründeten, einfach zu beeinflussenden Entscheidungen des Menschen“ . . . „Die Automatisierung des Geistes, die Ablösung menschlicher Hirntätigkeit durch Software und Algorithmen, hat das Potential, die Arbeits- und Lebenswelt noch stärker zu verändern, als es durch die Robotorisierung und Automatisierung der Produktion bereits eingeleitet worden ist“
9. 9
Erik Brynjolfsson, Professor an der MIT’s Sloane School of Management „People analytics will ultimately have a vastly larger impact on the economy than the algorithms that now trade on Wall Street”.
11. 11
Moneyball Approach im Personalmanagement – Beispiele 1
Royal Dutch Identifikation von Mitarbeitern mit Potential zu Durchbruchinnovationen über historische Daten aus Computerspielen (Knack.it)
Xerox Online-Evaluation durch Evolv
Harrah‘s Casino Las Vegas Analyse des Lächelns der Mitarbeiter als Prädiktor für Kundenzufriedenheit
Gild Identifikation von Entwicklern über alle im Netz verfügbare Informationen und Leistungsvorhersage
12. 12
Alex (Sandy) Pentland
Bewegungs- und Kommunikationsverhalten durch elektronische Armbänder erhoben (2500 Mitarbeiter in 21 Organisationen)
Drittel der Teamperformance vorhersagbar über die Anzahl der Face-to-Face Kontakte
Vorhersage, welches Team einen Business-Plan gewinnt
Vorhersage, wer richtigerweise sagt, dass er einen produktiven Tag hatte.
Bestimmung des „natural leader“ über „data signature“
2010 Gründung von Sociometric Solutions: Kunden nutzen Badges auf Projektbasis, permanenter Einsatz möglich.
Z.B. App zum Benchmark mit erfolgreichen Mitarbeitern im Hinblick auf Bewegung, Zuhören, Kontakte außerhalb des eigenen Teams
Moneyball Approach im Personalmanagement – Beispiele 2
14. 14
Gerard George, Martine Haas & Alex Pentland im Academy of Management Journal, April 2014: “Such granular, high-volume data can tell us more about workplace practices and behaviors than our current data-collection methods allow—and have the potential to transform management theory and practice.“
Big Data in der Forschung zum Personalmanagement (1)
15. 15
Big Data in der Forschung zum Personalmanagement (2)
(ungeprüfte) Theorie
Hypothesen
Spezifische Datenerhebung
(geprüfte) Theorie
verfügbare Daten
Erkennen von Mustern und Zusammenhänge in den Daten
Nutzung der Zusammenhänge als Entscheidungs- grundlage
Evidenzbasiertes Personalmanagement (ex-post)
Analytisches Personalmanagement (in Echtzeit)
16. 16
Big Data in der Praxis des Personalmanagements: Mode oder Fortschritt?
Quelle: e.Ü.; * http://www.tlnt.com/2013/02/26/how-google-is-using-people-analytics-to-completely-reinvent-hr/
Bekannte Nutzung bisher im Wesentlichen im US-amerikanischen Raum
Vergleichsweise wenig Kommunikation über Anwendung
Fehlende Expertise im Personalbereich – Data Scientist als neues Berufsbild auch im Personalmanagement
Lücke zwischen intelligenter Analytik und konkreter Aktion lässt sich prognostizieren
Fragen des Datenschutzes, Mitbestimmung etc. liegen auf der Hand
Ausnahme Google: „data driven HR-function“ „all people decisions at Google are based on data and analytics“ „bring the same level of rigor to people-decisions that we do to engineering decisions“*
17. Kontaktdaten
Contact me via: Xing LinkedIn Prof. Dr. Stephan Kaiser Universität der Bundeswehr München Institut für Entwicklung zukunftsfähiger Organisationen Lehrstuhl für Personalmanagement und Organisation E Stephan.Kaiser@unibw.de T +49 (0)89 6004 4405 M +49 (0)172 84 86 822 W www.pers-orga.de; www.professional-service-firm.net 17