http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/13036 2026-07-26T12:23:56Z 2026-07-26T12:23:56Z Knoll, Matthias http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/13912 2018-03-20T12:00:13Z 2016-01-01T00:00:00Z

Rezension „Von der Strategie zum Business Intelligence Competency Center (BICC)“ Knoll, Matthias

2016-01-01T00:00:00Z Christ, Oliver Ebert, Nico http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/13910 2018-03-20T12:00:13Z 2016-01-01T00:00:00Z

Predictive Analytics im Human Capital Management: Status Quo und Potentiale Christ, Oliver; Ebert, Nico Unternehmen verfügen mittlerweile über fortgeschrittene analytische Informationssysteme, die es erlauben die wachsenden Datenmengen nahezu automatisiert auszuwerten und Aussagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen. Predictive Analytics befinden sie sich im Human Capital Management noch in den Anfängen. Datengetriebene Unternehmen wie Google oder Hewlett-Packard nutzen Predictive Analytics bereits, um Personalbeschaffung und -erhaltung zu verbessern. Obwohl jedoch die Personalbereiche über umfangreiche Daten verfügen, beschränkt sich deren Nutzung nach unserer Erfahrung und einer von uns durchgeführten Befragung in den meisten Fällen immer noch auf reaktives Excel-Reporting und einfachste Prognosen z. B. zur Personalanzahl. Data Mining-Verfahren werden hingegen selten genutzt, obwohl sich daraus für das Human Capital Management und andere Unternehmensbereiche Vorteile ergeben könnten. In diesem Beitrag stellen wir anhand von Praxisbeispielen und ausgewählter Fachliteratur Potentiale von Predictive Analytics im Human Capital Management vor, untersuchen die Verbreitung sowie die Einsatzmöglichkeiten von personalbezogenen Analysen und gehen auch auf die spezifischen Herausforderungen der Nutzung von Personaldaten ein.AbstractNowadays companies have advanced analytical information systems that allow to process the growing amount of data nearly automatically and to predict future developments. While “Analytics” are widespread for example in marketing it is still in its infancy in the domain of Human Capital Management. However, data-driven companies like Google or Hewlett-Packard use Predictive Analytics to optimize staff recruiting and engagement. Despite of the fact that most HR departments have a comprehensive collection of data its use is commonly limited to reactive Excel reports and simple forecasts related to headcount. Advanced techniques such as data mining are seldom used although benefits may derive for the HR department and other departments. In this article we give examples for selected potentials of Predictive Analytics in Human Capital Management and debate the specific challenges of using human resource data.

2016-01-01T00:00:00Z Benninger, Daniel http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/13909 2018-03-20T12:00:13Z 2016-01-01T00:00:00Z

Chancen antizipieren! Benninger, Daniel

2016-01-01T00:00:00Z Sowa, Aleksandra http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/13905 2018-03-20T12:00:13Z 2016-01-01T00:00:00Z

Datenanalyse und Massendatenauswertungen durch die Interne Revision im Kontext des Datenschutzes Sowa, Aleksandra Der im Jahre 2009 in das BDSG als Arbeitnehmerschutzvorschrift eingefügte § 32 regelt den Umgang mit den Beschäftigtendaten. § 32 gilt für automatisierte Auswertungen und Analysen der E‑Mail-Korrespondenz und/oder für Chatprotokolle durch die Interne Revision beim konkreten Verdacht auf Straftaten. Die systematische Prüfung der Zulässigkeit einer Datenauswertung kann entlang eines Algorithmus erfolgen.

2016-01-01T00:00:00Z