Daten spielen heutzutage eine wesentliche Rolle für den Unternehmenserfolg, weshalb die intensive Nutzung von Big Data auch als fundamental bezeichnet wird. Laut dem Harvard Business Review schneiden datenbasierte Unternehmen bei objektiven Messungen im Hinblick auf finanzielle und operationelle Ergebnisse besser ab als jene Unternehmen, die nicht so viel Wert auf datengeschützte Entscheidungsprozesse legen. Insbesondere Betriebe, die bezüglich informationsverarbeitender Analyse im oberen Drittel lagen, waren im Durchschnitt fünf Prozent produktiver und erzielten sechs Prozent mehr Gewinn als ihre Mitbewerber. Grade daher sollte es vor allem für größere Unternehmen ein Ansporn sein, evidenzbasierte Entscheidungsalternativen für die gesamte Unternehmensebene zu installieren.
Vor dem Hintergrund, dass Big Data bereits vorhanden und auch Möglichkeiten zur Implementierung gewährleistet sind, gilt es nun herauszuarbeiten, wie man diese Möglichkeiten der intelligenten Datenverarbeitung speziell in den einzelnen Unternehmensbereichen anwenden kann. Ziel dieser Arbeit ist es, dem Leser zunächst einen generellen Überblick über die vorhandenen Forschungsansätze von Big Data zu geben. Dabei soll bereits zu Beginn die Komplexität von Datenanalysen aufgezeigt und anstehende Herausforderungen umfangreich dargestellt werden. Im Untersuchungsteil liegt der Fokus auf Big Data im Talent Management und wie aus vorhandenen Forschungsansätzen gezielte Schlüsse deduziert werden können.
Einführend werden die technischen Möglichkeiten vorgestellt, die für ein evidenzbasiertes Personalmanagement effektiv genutzt werden können. Es gilt herauszuarbeiten, inwiefern man Business Intelligence-Lösungen und prognostizierende Analytik miteinander verknüpfen kann, um die Zusammenhänge zwischen Big Data und dem Talent Management zu erkennen und sie praxisorientiert einzusetzen. Die personalwirtschaftlichen Felder Rekrutierung, Planung, Entwicklung und Einsatz gehören dabei zu den Kernentscheidungen jedes Unternehmens. Hierbei gilt es für das HRM bessere Entscheidungsgrundlagen zu schaffen, um mithilfe von Digitalisierung und intelligenten Technologien die eigene Position im Unternehmen zu stärken und möglicherweise eine Erweiterung des Aufgabengebietes über die Grenzen der Personalabteilung herbeizuführen.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 1.1 Allgemeine Problemstellung
- 1.2 Zielsetzung der Arbeit
- 2. Theoretische Grundlagen
- 2.1 Big Data – ein neuer Megatrend
- 2.1.1 Digitale Daten und deren Rolle in der Vergangenheit
- 2.1.2 Big Data als neue Kernkompetenz
- 2.1.3 Big Data in Zusammenhang mit aktuellen IT-Megatrends
- 2.2 Die vier V
- 2.2.1 Volume
- 2.2.2 Velocity
- 2.2.3 Veracity
- 2.2.4 Variety
- 2.3 Anforderungen an Big Data
- 2.4 Personenbezogene Daten
- 2.4.1 Relevante Daten für den Personalbereich
- 2.4.2 Big Data versus Datenschutz – unüberbrückbare Gegensätze
- 3. Untersuchungsrahmen
- 3.1 Mentales Modell
- 3.2 Methodik
- 4. Untersuchung
- 4.1 Data Scientist und Data Artist
- 4.2 Business Intelligence als Basis für prognostizierende Analytik
- 4.2.1 Business Intelligence-Lösungen
- 4.2.2 Self-Service-BI
- 4.2.3 In-Memory-Datenbanken
- 4.2.4 Der MapReduce-Ansatz
- 4.2.5 Data Mining
- 4.3 Predictive Analytics
- 4.3.1 Ein Blick in die Zukunft
- 4.3.2. Das Reifegrad-Modell
- 4.4 Einsatzmöglichkeiten im Talent Management
- 4.4.1 Personalplanung
- 4.4.2 Personalrekrutierung
- 4.4.3 Personalentwicklung
- 4.4.4 Personaleinsatz
- 5. Ergebnisse
- 5.1 Zusammenfassung
- 5.2 Limitationen
- 5.3 Implikationen für die Forschung
- 5.4 Implikationen für die Praxis
- 5.5 Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Bedeutung von Big Data im Talent Management und analysiert die Möglichkeiten, die sich durch die Nutzung großer Datenmengen im Personalbereich ergeben. Sie untersucht den Einfluss von Big Data auf die Entscheidungsfindung im Personalmanagement und zeigt die Einsatzmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen wie Personalplanung, Rekrutierung, Entwicklung und Einsatz auf.
- Das Aufkommen von Big Data als Megatrend und seine Bedeutung für Unternehmen
- Die verschiedenen Dimensionen von Big Data (Volume, Velocity, Veracity, Variety)
- Die Herausforderungen von Big Data im Kontext des Datenschutzes
- Einsatzmöglichkeiten von Big Data im Talent Management, insbesondere im Recruiting
- Die Rolle von Business Intelligence und Predictive Analytics im Kontext von Big Data
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung führt in die Thematik von Big Data im Talent Management ein und beleuchtet die Relevanz datenbasierter Entscheidungen in der heutigen Zeit. Im Anschluss werden die theoretischen Grundlagen von Big Data erörtert, einschließlich der vier V und der Herausforderungen im Umgang mit großen Datenmengen.
Das dritte Kapitel widmet sich dem Untersuchungsrahmen der Arbeit, wobei das mentale Modell und die Methodik der Analyse erläutert werden. Kapitel vier befasst sich mit der Untersuchung, die verschiedene Anwendungsbereiche von Big Data im Talent Management beleuchtet, wie beispielsweise Business Intelligence, Predictive Analytics und Data Mining.
Das fünfte Kapitel fasst die Ergebnisse der Arbeit zusammen, diskutiert Limitationen und präsentiert Implikationen für die Forschung und die Praxis. Abschließend bietet ein Ausblick auf zukünftige Entwicklungen im Bereich von Big Data im Talent Management.
Schlüsselwörter
Die Arbeit beschäftigt sich mit den Themen Big Data, Talent Management, Personalmanagement, Business Intelligence, Predictive Analytics, Data Mining, Datenschutz und Recruiting.
- Citation du texte
- Anonym (Auteur), 2014, Big Data im Talent Management. Eine systematische Analyse, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/387243
