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E-Book

Human Resource Intelligence und Analytics

Grundlagen, Anbieter, Erfahrungen und Trends

Verlag	Springer Gabler
Erscheinungsjahr	2015
Seitenanzahl	378 Seiten
ISBN	9783658035969
Format	PDF
Kopierschutz	DRM
Geräte	PC/MAC/eReader/Tablet
Preis	35,96 EUR

Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über die Anwendung und Implementierung von Business-Intelligence-Lösungen im Personalmanagement. Business-Intelligence-Systeme finden als Analyse- und Planungssysteme verbreitete Anwendung in vielfältigen Unternehmensbereichen wie Vertrieb/Customer Relationship Management, Logistik/Supply Chain Management sowie Personalmanagement. Daher beschäftigt sich Autoren und Herausgeber intensiv mit der Anwendung von Business-Intelligence-Systemen im Personalmanagement und geben einen ausführlichen systematischen Einblick in entsprechende grundlegende technologische Konzepte und personalwirtschaftliche Anforderungen. Ziel des Buches ist daher eine spezifisch auf die Anwendungsdomäne Personalmanagement ausgerichtete Ausarbeitung der Business-Intelligence-Konzeption in technischer und fachlicher Hinsicht.?

Stefan Strohmeier ist Inhaber des Lehrstuhls für Management-Informationssysteme an der Universität des Saarlandes. Er forscht, lehrt und berät an der Schnittstelle von Human Resources und Informationstechnik und hat umfassend zum Themenbereich veröffentlicht.

Franca Piazza ist im Bereich Lehre und Forschung am Lehrstuhl für Management-Informationssysteme sowie als Beraterin im Bereich Business Intelligence tätig. Sie promovierte zum Thema Data Mining im Personalmanagement.

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Blick ins Buch

Inhaltsverzeichnis

Vorwort	5
Inhaltsverzeichnis	8
Über die Autoren	10
Abkürzungsverzeichnis	14
Teil I	16
Grundlagen der Human Resource Intelligence und Analytics	16
Kapitel 1	17
Analysen der Human Resource Intelligence und Analytics	17
1.1 Begriff und Kategorisierung	17
1.2 HR-Domänenbezug von Analysen	19
1.2.1 Analysen nach HR-Prozess	19
1.2.2 Analysen nach HR-Konzept	20
1.2.3 Analysen nach HR-Aspekt	21
1.2.4 Analysen nach HR-Bedeutung	22
1.3 Datenbezug von Analysen	23
1.3.1 Analysen nach Datenstrukturierung	23
1.3.2 Analysen nach Datenherkunft	24
1.3.3 Analysen nach Datenbereitstellung	25
1.3.4 Analysen nach Datenanonymität	26
1.4 Methodenbezug von Analysen	27
1.4.1 Analysen nach Methodenoutput	27
1.4.2 Analysen nach Methodenvorgehen	28
1.4.3 Analysen nach Methodenvorfertigung	57
1.4.4 Analysen nach Methodenauslöser	58
Literatur	58
Kapitel 2	62
Prozesse der Human Resource Intelligence und Analytics	62
2.1 Kategorisierung der HRIA-Prozesse	62
2.2 Planung	63
2.3 Bereitstellung	67
2.4 Implementierung	69
2.4.1 Prozessüberblick	69
2.4.2 Rechtliche Implementierung	69
2.4.3 Technische Implementierung	70
2.4.4 Organisatorische Implementierung	93
2.5 Betrieb	94
2.5.1 Prozessüberblick	94
2.5.2 Instandhaltung	94
2.5.3 Support	95
2.5.4 Sicherung	96
2.6 Anwendung	96
Literatur	98
Kapitel 3	101
Systeme der Human Resource Intelligence und Analytics	101
3.1 Architektur und Konfiguration der Human Resource Intelligence und Analytics-Lösung	101
3.2 Zentrale Systemkategorien der Human Resource Intelligence und Analytics	109
3.2.1 Data Warehouse-Systeme	109
3.2.2 ETL-Systeme	115
3.2.3 OLAP-Systeme	118
3.2.4 Reporting-Systeme	120
3.2.5 Data Mining-Systeme	122
3.2.6 Simulationssysteme	126
3.2.7 Portal-Systeme	129
3.2.8 HR-Systeme	132
Literatur	135
Kapitel 4	138
HR Intelligence und Analytics – Datenschutzrechtliche Grenzziehungen	138
4.1 Vorbemerkung	138
4.1.1 Ausgangspunkt	138
4.1.2 Rechtsquellen	139
4.2 BDSG als maßgebende Datenschutznorm	141
4.2.1 Allgemeines	141
4.2.2 Voraussetzungen für die Anwendung des BDSG	142
4.3 Verbot mit Erlaubnisvorbehalt	148
4.3.1 Allgemeines	148
4.3.2 Zulässigkeitsbestimmungen	150
4.4 Zu beteiligende Institutionen	157
4.4.1 Der Betriebsrat	157
4.4.2 Der betriebliche Datenschutzbeauftragte	158
4.5 Fallbeispiele	159
4.5.1 Fallbeispiel 1: Die Ermittlung von Fluktuationsscores mittels Klassifikationsbaumverfahrens	159
4.5.2 Fallbeispiel 2: Die Analyse getrennt erhobener personenbezogener Daten mittels OLAP	164
Literatur	168
Teil II	170
Anbieter der Human Resource Intelligence und Analytics	170
Kapitel 5	171
ROC Deutschland GmbH: Personalcontrolling aus der Cloud	171
5.1 Die Informationsfunktion des Personalcontrolling	171
5.2 RaaS – Reporting as a Service	173
5.2.1 Die Berichtslandschaft	174
5.2.2 Die einzelnen Berichtsfelder	175
5.2.3 Zielgruppen und Ebenen des personalwirtschaftlichen Berichtswesens	182
5.3 Die HCM Suite und RaaS Content Packages	185
5.4 Einführung und Anwendung der RaaS HCM Suite	189
5.4.1 Konfiguration und Nutzergruppen	189
5.4.2 Die Datengrundlage	191
5.4.3 Bereitstellungsmodelle	195
5.5 RaaS HCM wächst mit seinen Nutzern	195
Kapitel 6	197
Personalwirtschaftliches Reporting mit SAP Netweaver und Business Objects	197
6.1 Einführung	198
6.2 Systemarchitektur	201
6.3 Anwendungen im Personalbereich	204
6.3.1 Bereitstellungsmanagement	206
6.3.2 Entwicklungsmanagement und Leistungsmanagement	211
6.3.3 Vorkonfigurierte Lösungen und Services für HCM Analytics (Rapid Deployment Solutions)	216
6.4 Rechtliche Aspekte	225
6.5 Zukünftige BI-Themen	228
Kapitel 7	231
Zukunftsorientiertes Personalmanagement mit SAS als Garant wertorientierter Unternehmensführung	231
7.1 Einführung	231
7.1.1 Unternehmenseckdaten SAS	231
7.1.2 Business Intelligence versus Business Analytics	232
7.2 Fachliche Konzeption	233
7.2.1 Unternehmenssteuerung	233
7.2.2 Strategisches Personalmanagement im Kontext	234
7.3 Anwendung im Personalbereich	235
7.3.1 Nachhaltige Ziele – nachhaltiges Personalmanagement	237
7.3.2 Planung und Steuerung abgeleitet aus der Personalstrategie	239
7.3.3 HR Analytics und der Mehrwert	243
7.3.4 Beispiele strategischer HR-Anwendungen von SAS	246
7.4 Zukünftige Business Intelligence-/Business Analytics-Themen und ihre Relevanz	248
7.4.1 Social Media	248
7.4.2 Big Data und Visual Analytics	249
7.5 Technische Konzeption	251
7.6 Beschreibung der SAS-Vorgehensweise	252
Literatur	258
Teil III	259
Erfahrungen mit Human Resource Intelligence und Analytics	259
Kapitel 8	260
Human Resource Intelligence und Analytics für die Strategische Planung	260
8.1 Einleitung	260
8.2 Planungsperspektive	261
8.3 Strategische Personalplanung als Baustein eines Demografie Managements	262
8.4 Wie langfristig kann eine Personalplanung sein?	266
8.5 Predicitve Analytics – Was zeichnet eine gute IT Unterstützung für die Strategische Personalplanung aus?	267
8.6 Planung auf Basis von Jobfamilien oder Mitarbeitergruppen	277
8.7 Das Planungsmodell in der Praxis	277
8.8 Strategische Personalplanung – Ein Nutzen für die Unternehmens- und Personalstrategie	279
Literatur	282
Kapitel 9	283
BI im Personalmanagement bei Kromberg & Schubert	283
9.1 Einführung	284
9.1.1 Kromberg & Schubert stellt sich vor	284
9.1.2 Personalsystem KRONOS	285
9.1.3 Entscheidungsfindung für ein BI-System	286
9.1.4 Umsetzung des Projekts	286
9.2 Systemarchitektur	288
9.2.1 Installation	288
9.2.2 Datenquellen	289
9.3 Anwendungen im Personalbereich	289
9.3.1 Einheitliche Datenbasis	290
9.3.2 Weltweites HR Management Reporting	294
9.4 Anwendung an der Schnittstelle Personalbereich und Produktion	302
9.4.1 Grundlagen des Produktionssteuerungssystems „AttoL – Attendance on Line“	302
9.4.2 AttoL-Reporting mit BI	303
9.5 Zugriff auf zentrale Management-Informationen	305
9.5.1 Web-basierter Zugriff für Key-User	305
9.5.2 Konventionelle Management-Information	307
9.5.3 Dashboard als Management-Information	307
9.6 Datenschutz und Betriebsrat	308
9.6.1 Datenschutzbestimmungen	308
9.6.2 Technische Datensicherheit	308
9.6.3 Zugriffsrechte	310
9.7 Zusammenfassung und Ausblick	310
9.7.1 Zusammenfassung	310
9.7.2 Einbindung weiterer Fachbereiche in das BI	310
9.7.3 Technologische Weiterentwicklung	311
Kapitel 10	312
HR Analytics bei F. Hoffmann-La Roche Ltd.	312
10.1 Einführung	313
10.1.1 Roche Überblick	313
10.1.2 HR Analytics bei Roche	313
10.1.3 Systemzugang	315
10.2 Systemarchitektur	315
10.3 Anwendungen im Personalbereich	315
10.3.1 Bereitstellungsmanagement	315
10.3.2 Entwicklungsmanagement	325
10.3.3 Leistungsmanagement („Performance Management“)	327
10.3.4 Vergütungsmanagement	329
10.3.5 Cockpits	331
10.4 Allgemeine Aspekt im HR Berichtswesen	332
10.4.1 Anwendergruppen im HR Berichtswesen	332
10.4.2 Flexible Standardberichte vs. individuell erstellte Berichte?	333
10.4.3 Wiederverwendbarkeit von Corporate Reports durch andere Anwendergruppen	333
10.4.4 Analytisches Berichtswesen und Berichtswesen zur Prozessunterstützung	334
10.4.5 Listen-Reporting mit BI-Tools	336
10.4.6 Listen-Reporting und die Akzeptanz von Endanwendern	337
10.5 Neue Trends aus Sicht von Endanwendern	338
10.5.1 Echtzeit-Reporting von großen Datenmengen	338
10.5.2 Mobile Reporting	338
10.5.3 Textbasiertes Reporting	339
10.5.4 Kombination mit eigenen Daten (Collaborative BI)	340
10.5.5 HR Analytics, HR Prozesse und Social Networks	340
10.5.6 Cloud Computing	341
Teil IV	343
Trends der Human Resource Intelligence und Analytics	343
Kapitel 11	344
Trends der Human Resource Intelligence und Analytics	344
11.1 HRIA-Technologieradar	345
11.2 HRIA-Technologietrends	347
11.2.1 Predictive HR Analytics	347
11.2.2 HR Process Analytics	349
11.2.3 HR Text und Sentiment Analytics	352
11.2.4 Operational HR Analytics	355
11.2.5 Self Service HR Analytics	357
11.2.6 Collaborative HR Analytics	359
11.2.7 Visual HR Analytics	360
11.2.8 Mobile HR Analytics	362
11.2.9 Real Time HR Analytics	364
11.2.10 Big HR Data Analytics	367
11.2.11 Inmemory HR Analytics	368
Literatur	370
Sachverzeichnis	373

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