Ein Bekenntnis: Daniel Mühlbauer liebt Daten. Daten in HR. Darum schreibt er einen Blog. Darum spricht er hier über Daten. Und im Grunde leuchtet es ja auch direkt ein: HR glaubt, sich auszukennen. In Wahrheit betrachten alle in HR nur ihre eigenen Erfahrungen, nur das, was sie selbst gerade überblicken. Wir glauben nur, wir würden uns auskennen. Tun wir aber nicht. 

Also: Wir brauchen Daten in HR. Harte Daten, also Verhaltensdaten. Die soften Daten aus Befragungen können dann gerne noch dazu. Aber im Kern hilft vor allem gute Datenhaltung und gute Kenntnisse der Statistik. Kann damit eigentlich jeder Mensch HR? Daniel zieht eine Grenze: Jeder Mensch mit statistischem Wissen kann Daten über People Experience erheben und auswerten. Daraus aber etwas zu machen, zwischen Unternehmenskultur und gesetzlichen Rahmen, dafür braucht es professionelle Menschen, dafür braucht es hochqualifizierte HR.

Ein praktisches Problem ist häufig, überhaupt Daten in einer brauchbaren Qualität zu bekommen. Da hat HR Tec enormen Nachholbedarf. Eva wünscht sich dringend mehr HR-Praktiker in den HR-Tec Unternehmen. Vielleicht macht HR aber auch gar keinen so guten Job, eben diese Tec-Firmen zu fordern. Jedenfalls, so Daniel, sprechen HR und HR-Tec nicht dieselbe Sprache, auch nach all den Jahren noch nicht.

Die zwei größten Fehler, die Daniel immer wieder begegnen:

Der Versuch, HR auf eine gute Datenbasis zu stellen, wird scheitern, wenn er nur mangelhaft auf businessrelevante HR-Entscheidungen ausgerichtet ist. Wir müssen vorher definieren, welche Entscheidungen hinterher auf der Grundlage der Daten getroffen werden sollen. Also nicht erst einmal unbestimmt erheben, wie es um den Gender-Pay-Gap steht, und dann hinterher diskutieren, ob man dieses Problem auch tatsächlich angehen will. Wer das macht, hat die Garantie, dass die Daten in irgendeinem Dashboard versauern und alle Beteiligten frustriert sind.

Noch schwerer wiegt das zweite Problem: Die fehlende Betrachtung der Datenperspektive beim Ausrollen von HR-Technologie. Daniel betont, er habe noch nie erlebt, dass man bei der Einführung eines Tools direkt über die Datenqualität gesprochen hätte. Zack, kaum ausgerollt, erfindet der erste Nutzer einen Workaround. Und Workaround ist auch nur ein anderes Wort für Datenfehler. Wenn man im neuen Tool die Kostenstelle in irgendein Kommentarfeld quetschen muss…. Ebenso wichtig: Die Inklusion. Wie trägt ein sehbehinderter Mensch seine Dinge ein? Tragen sehbehinderte Menschen deshalb häufiger fehlerhafte Daten ein? Haben wir damit zugleich einen Bias? Diese ganze Situation führt zu jahrelangen Aufräum-Prozessen, bei denen nur eines sicher ist: Sie werden nicht abgeschlossen sein, bevor das nächste Tool eingeführt ist.

Zu Gast: Dr. Daniel Mühlbauer, als Experte für People Tech Themen gilt seine Leidenschaft der Kombination aus Datenanalysen, künstlicher Intelligenz und digitalen Tools zur Wegbereitung in die Zukunft der Arbeit und des People Managements. Diese Leidenschaft lebt er als Blogger und als Mitarbeiter eines Münchener Industrieunternehmens aus.