„Datenqualität, Datenqualität, Datenqualität“
Warum?
Ganz einfach: weil Daten für die Arbeit der Personaler immer mehr an Bedeutung gewinnen, da Digitalisierung und Automatisierung von Prozessen und Abläufen immer mehr voran schreiten, Datenschutz- & Revisionsanforderungen immer umfassender werden und last but not least, weil auch Zufriedenheit und Akzeptanz des Business ganz eng mit korrekten Informationen verknüpft sind.
Wie aber kann HR die Korrektheit der Daten sicher stellen? Welche Tools und Hilfsmittel gibt es dazu? Mit diesen Fragestellungen beschäftigen wir uns bei unseren Kunden immer wieder, eine Antwort ist aber dennoch nicht trivial, sondern vielschichtig. Eine wesentliche Erkenntnis ist hier, wie auch in vielen anderen Themenbereichen, dass ein Einzelner (HR) diese Aufgabe nicht erfüllen kann. Vielmehr hilft es alle Beteiligten einzubinden. Dies bedingt, dass alle Beteiligten den Zugriff auf die jeweiligen Daten erhalten.
Dies beginnt bei den Mitarbeitenden, die im Self-Service ihre eigenen Daten, aber auch ihre organisatorische Zuordnung inklusiver ihrer Führungskraft, sehen und teilweise bearbeiten können.
Auch Führungskräfte sind ein wesentlicher Bestandteil zur Erreichung einer hohen Datenqualität. Je höher der Hierarchielevel, umso schwieriger wird es für Führungskräfte auf Basis von langen Listen festzustellen ob die Daten in ihrem Verantwortungsbereich valide sind oder nicht. Gleiches gilt für die Personaler – die Betreuungsbereiche der Business Partner oder auch der Sachbearbeiter sind in der Regel zu groß, um alle Datenfelder in einem modernen HR-System überblicken zu können, Quervergleiche anzustellen, usw.
In den meisten Unternehmen werden dann Datenüberprüfungen mit Hilfe von Microsoft Excel durchgeführt. Neben dem manuellen Aufwand liegt der große Nachteil darin, dass nur bestimmte Muster und Konstellationen per Formeln abgefragt und verglichen werden, um offensichtliche Fehler zu beheben.
Daher haben wir mit verschiedenen Kunden in unterschiedlichen HR-Themen nach Lösungen und Verbesserungen gesucht und haben hierfür auch einen einfachen Ansatz gefunden: die Visualisierung von Daten. Unternehmen, die SAP SuccessFactors im Einsatz haben, haben dank der ‚People Analytics embedded Version‘ einen mächtigen Werkzeugkasten um genau diese Datenabgleiche umzusetzen und in Diagrammen zu visualisieren.
Ein einfaches Beispiel aus der Praxis ist die Auswertung von Planstellen in einem Verantwortungsbereich – wie viele davon sind unbesetzt und welcher Anteil hiervon ist wiederum „zu besetzen“? Zu wie vielen dieser zu besetzenden Planstellen existiert eine aktuelle Stellenausschreibung? Unterschiedliche Fragestellungen, die sich in langen Datenlisten filtern lassen, sofern denn gezielt danach gesucht wird. Oder: man stellt diese in einem simplen Kuchendiagramm dar. Allein der prozentuale Anteil der unterschiedlichen Positionen kann schon auf mangelnde Datenqualität schließen lassen. Werden z. B. im Rahmen von Reorganisationen neue Strukturen geschaffen, die bisherigen aber nicht abgegrenzt. So findet man regelmäßig eine hohe Anzahl von Planstellen, die weder besetzt, noch zu besetzen sind und bei denen es sich schlicht um „Datenmüll“ handelt.
Dieses und viele weiteren Beispiele haben wir mit Kunden gemeinsam umgesetzt und auch Führungskräften zur Verfügung gestellt. HR muss dann den ersten Aufschrei aus dem Business natürlich moderieren und mit kommunikativen Maßnahmen begleiten und abfedern, auf Dauer zeigt sich jedoch eine stetige Verbesserung der Datenqualität, weil Mängel schneller sichtbar werden.
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