Die vorliegende Bachelorarbeit gibt einen Überblick über die Anwendungsmöglichkeiten und Chancen sowie Risiken von Big Data Analysen in dem Personalbeschaffungsprozess des Active Sourcings. Nach einer Einleitung in die Thematik und einer Begriffserläuterung von Big Data werden zunächst die allgemeine Anwendbarkeit dieser Analysen im Personalbereich eines Unternehmens wissenschaftlich untersucht. Darauf folgend werden die Einsatzfelder und Nutzungsmöglichkeiten in dem Personalbeschaffungsprozess und dem Recruiting betrachtet. Diese Erkenntnisse werden dann auf die spezielle Methode der aktiven Ansprache übertragen und durch weitere Anwendungsmöglichkeiten ergänzt. Nützliche Programme sowie das Praxisbeispiel des Unternehmens "Talentwunder" veranschaulichen die Funktionsweise der datenbasierten Kandidatenauswahl. In einem Vergleich werden dann Chancen und Nutzen den sich ergebenden Risiken und Herausforderungen von Big Data im Active Sourcing gegenübergestellt. Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass die Anwendung von Big Data im Active Sourcing eine Chance und große Unterstützung bei der Suche nach qualifizierten Fachkräften in der zukünftigen Personalarbeit darstellt, die von Unternehmen wahrgenommen werden sollte. Die Trendstudie Big Data in HR des spring Messe Managements, das Edenred-Barometer 2015 sowie der Active Sourcing Report von Wolfgang Brickwedde bilden neben der Auswertung der relevanten Fachliteratur die Basis dieser Bachelorarbeit.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung in die Thematik
1.1 Themenfindung
1.2 Vorstellung der Forschungsfrage
2 Vorgehensweise
2.1 Gliederung der Arbeit
2.2 Methodik
3 Was ist Big Data?
3.1 Allgemeine Definition
3.2 Begriffserläuterung
4 Nutzen von Big Data im Personalmanagement
4.1 Einsatzfelder von Big Data im Personalbereich
4.2 Nutzungsmöglichkeiten von Big Data speziell im Recruiting
4.2.1 Definition Recruiting
4.2.2 Status Quo und Forschungsstand
4.2.3 Verschiedene Anwendungsgebiete
4.2.4 Predictive Analytics
5 Nutzen von Big Data im Active Sourcing
5.1 Definition von Active Sourcing
5.2 Funktion und Status Quo des Active Sourcings
5.3 Ergebnisse verschiedener Studien
5.4 Nützliche Programme des datenbasierten Active Sourcings
6 Praxisbeispiel Talentwunder
7 Gesamtbeurteilung und Fazit
7.1 Chancen und Nutzen
7.2 Herausforderungen und Risiken
7.3 Schlussbetrachtung
8 Ausblick
Zielsetzung & Themen
Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Untersuchung der Chancen und Risiken durch den Einsatz von Big Data im Personalbeschaffungsprozess, mit einem spezifischen Fokus auf das Active Sourcing. Dabei soll geklärt werden, ob datenbasierte Analysen das Recruiting verbessern und zu einer effizienteren sowie gezielteren Kandidatenauswahl beitragen können, um dem Fachkräftemangel effektiv zu begegnen.
- Grundlagen von Big Data und dessen Relevanz für das Personalmanagement
- Analyse der Einsatzfelder und Nutzungsmöglichkeiten von Datenanalysen im Recruiting
- Untersuchung des Active Sourcings als proaktive Methode der Kandidatensuche
- Bewertung von Chancen, Herausforderungen und Risiken unter Berücksichtigung ethischer und rechtlicher Aspekte
- Praxisbeispiel: Einsatz datenbasierter Algorithmen durch das Unternehmen Talentwunder
Auszug aus dem Buch
4.2.3 Verschiedene Anwendungsgebiete
Grundsätzlich sollte ein Unternehmen für alle Schritte des Rekrutierungsprozesses Datenanalysen heranziehen, um den Erfolg der Maßnahmen und Leistungen seiner Personalabteilungen messen und evaluieren zu können. Big Data kann in dem Personalbeschaffungsprozess besonders in drei Bereichen hilfreich sein: zum einen im Bereich der kennzahlenbasierten Evaluation der einzelnen Teilprozesse der Personalbeschaffung, zum anderen bei der optimalen Gestaltung von Interviews. Den größten Wert aber hat Big Data im Hinblick auf die Identifikation guter Bewerber.
In der Phase der Kandidatenauswahl kann Big Data durch den Abgleich der notwendigen Qualifikationen und Eigenschaften einer Vakanz und den durch die objektiven Daten ermittelten Charakterzüge und Fähigkeiten des Bewerbers den am besten geeigneten Kandidaten bestimmen. Dies geschieht durch die Analyse sämtlicher Daten, die von diesem Bewerber aus den Bewerbungsunterlagen, allgemeinen Kenntnissen über demographische Eigenschaften, aus der Analyse der sozialen Netzwerke und dem Abgleich mit Erkenntnissen aus vorherigen Besetzungen der Stelle vorliegen.
Zudem können Sprach- und später in einem Interview auch Gestik- sowie Mimikanalysen dieses Bild vervollständigen. Bei den Sprachaufzeichnungen werden unter anderem der Satzbau sowie die Verwendung bestimmter Begrifflichkeiten auf auswahlrelevante Fähigkeiten und Merkmale untersucht. Auch externe Faktoren werden für die Entscheidung berücksichtigt. Ein Beispiel dafür liefert der tägliche Anfahrtsweg zur Arbeitsstätte. Wurde in vorherigen Auswertungen festgestellt, dass es einen Zusammenhang zwischen einer erhöhten Anzahl an Krankheitstagen und einem langen Arbeitsweg gibt, so können die Mitarbeiter der Personalabteilungen dies bereits frühzeitig berücksichtigen und in ihre Auswahlentscheidungen mit einfließen lassen. Denn ein Mitarbeiter, der häufiger abwesend ist, trägt weniger zum Unternehmenswert bei als ein anderer, der zwar weniger Erfahrung mitbringt, dafür aber objektiv eine höhere Arbeitsleistung erbringt.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung in die Thematik: Einführung in die wachsende Bedeutung von Datenanalysen im Unternehmenskontext und Begründung der Themenwahl für das Recruiting.
2 Vorgehensweise: Erläuterung der literaturbasierten Methodik und des Aufbaus der Bachelorarbeit.
3 Was ist Big Data?: Definition der Begrifflichkeiten sowie Erläuterung der charakteristischen Merkmale von Big Data (Volume, Velocity, Variety).
4 Nutzen von Big Data im Personalmanagement: Analyse des Potenzials von Datenanalysen im HR-Bereich, spezifisch fokussiert auf Recruiting und datenbasierte Entscheidungsfindung.
5 Nutzen von Big Data im Active Sourcing: Untersuchung der proaktiven Kandidatenansprache mittels Algorithmen und Analyse von Studienergebnissen zur Wirksamkeit.
6 Praxisbeispiel Talentwunder: Vorstellung der Funktionsweise einer datenbasierten Plattform zur automatisierten Kandidatensuche.
7 Gesamtbeurteilung und Fazit: Abwägung der Chancen und Risiken des Einsatzes von Big Data im Recruiting sowie Zusammenfassung der Ergebnisse.
8 Ausblick: Prognose über die zukünftige Entwicklung und steigende Relevanz von datenbasierten Ansätzen in der Personalbeschaffung.
Schlüsselwörter
Big Data, Active Sourcing, Personalbeschaffung, Recruiting, People Analytics, Datenanalyse, Algorithmen, Predictive Analytics, Fachkräftemangel, Talent Management, Kandidatenauswahl, Datennutzung, Personalmarketing, HR-Strategie, Digitalisierung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Bachelorarbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit dem Einsatz von Big Data Analysen innerhalb des Personalbeschaffungsprozesses, insbesondere unter dem Aspekt des Active Sourcings, um Chancen und Risiken dieser technologischen Entwicklung zu bewerten.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Zentrale Themen sind die Definition und Funktionsweise von Big Data, der Einsatz von Datenanalysen im Human Resource Management sowie die Transformation vom klassischen Recruiting zur proaktiven Suche nach Talenten.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Ziel ist es, zu beurteilen, ob Big Data eine realistische Anwendungschance im Personalbereich bietet und inwiefern der Einsatz dieser Technologien das Recruiting durch eine datenbasierte Kandidatensuche verbessern kann.
Welche wissenschaftliche Methode wird in der Arbeit verwendet?
Es handelt sich um eine nicht-empirische, literaturbasierte Arbeit, die durch eine qualitative Analyse existierender Fachliteratur, Studien und Praxisberichte den aktuellen Forschungsstand abbildet.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil analysiert die theoretischen Grundlagen von Big Data, untersucht den Nutzen im Personalmanagement, betrachtet die spezifischen Möglichkeiten im Active Sourcing und präsentiert mit dem Unternehmen Talentwunder ein konkretes Praxisbeispiel.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit am besten?
Die zentralen Begriffe sind Big Data, Active Sourcing, Recruiting, People Analytics, Predictive Analytics, Datenqualität, Kandidatensuche, Fachkräftemangel, Personalarbeit und Prozessoptimierung.
Wie unterscheidet sich Active Sourcing von klassischem Recruiting?
Während klassisches Recruiting oft reaktiv auf eingehende Bewerbungen wartet, ist Active Sourcing ein proaktiver Ansatz, bei dem das Unternehmen aktiv nach geeigneten Kandidaten in sozialen Netzwerken und Datenbanken sucht, um diese gezielt anzusprechen.
Welche Rolle spielt der Datenschutz beim Einsatz von Big Data im HR?
Der Datenschutz ist essenziell, da die Auswertung personenbezogener Daten grundrechtlich geschützt ist; Unternehmen müssen daher Transparenz wahren, rechtliche Vorgaben wie das BDSG einhalten und Daten idealerweise anonymisieren.
Warum ist die Analyse von Korrelationen bei Big Data gefährlich?
Big Data identifiziert vor allem Korrelationen, keine Kausalitäten. Wenn diese Ergebnisse nicht durch menschliche Expertise auf Plausibilität geprüft werden, kann dies zu falschen Schlussfolgerungen und ineffektiven Maßnahmen führen.
Welchen Stellenwert nimmt Talentwunder in der Arbeit ein?
Talentwunder dient als Praxisbeispiel, um zu veranschaulichen, wie eine Big-Data-basierte Software durch die Aggregation öffentlich verfügbarer Datenprofile die Suche nach geeigneten Fachkräften technisch unterstützt und optimiert.
- Quote paper
- RIeke Weller (Author), 2017, Big Data im Recruiting, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/449818
