Diese Arbeit stellt Möglichkeiten der Nutzung von Big Data-Konzepten in der externen Personalbeschaffung vor dem Hintergrund des Fachkräftemangels in Deutschland vor. Dazu erfolgt eine theoretische Fundierung anhand einer Literaturarbeit. Zu Beginn erfolgt eine Einführung in die externe Personalbeschaffung, gefolgt von einer Übersicht über die Herausforderungen, vor denen das Human Resources-Management steht. Im Anschluss werden die Grundlagen von Big Datavermittelt, um darauf aufbauend mögliche Lösungen für den Fachkräftemangel vorzuschlagen.
Laut der KOFA-Studie "Fachkräfteengpässe in Unternehmen" aus dem Jahr 2019 ist Deutschland von einem sogenannten Fachkräftemangel geprägt. Dieses Ausbleiben von qualifiziertem Personal betrifft circa 400 Ausbildungsberufe, Experten und Spezialisten. In diesem Zusammenhang berichtet jedes dritte Unternehmen von einer übermäßigen Auslastung des Bestandspersonals.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Einführung in die Thematik und Problemstellung
1.2 Zielsetzung, Aufbau und Methodik
2 Grundlagen der externen Personalbeschaffung
2.1 Abgrenzen der Personalbeschaffung
2.2 Unterscheiden der internen und externen Personalbeschaffung
2.3 Identifizierung externer Personalbeschaffungsmethoden
2.3.1 Mediale, persönliche und vermittlungsgestützte Maßnahmen
2.3.2 Aktive und passive Maßnahmen
3 Fachkräftemangel in Deutschland als Herausforderung
4 Grundlagen von Big Data
4.1 Daten als Ressource
4.2 Allgemeine Definition von Big Data
4.3 Big Data Potenziale und Anwendungsgebiete
5 Einsatz von Big Data in der externen Personalbeschaffung
5.1 People Analytics
5.2 Machine Learning
5.3 Predictive Analytics
6 Fazit
Zielsetzung und thematische Schwerpunkte
Das Hauptziel dieser Arbeit besteht darin, Möglichkeiten aufzuzeigen, wie Big Data-Konzepte genutzt werden können, um die Herausforderungen der externen Personalbeschaffung vor dem Hintergrund des zunehmenden Fachkräftemangels in Deutschland effizienter und datengestützt zu bewältigen.
- Grundlagen und Definition der externen Personalbeschaffung und deren Methoden.
- Analyse des Fachkräftemangels als wirtschaftliche Herausforderung.
- Theoretische Fundierung und Charakterisierung von Big Data.
- Anwendungsszenarien von Big Data durch People Analytics, Machine Learning und Predictive Analytics.
Auszug aus dem Buch
5.1 People Analytics
Diese Auswertung von relevanten Daten und sonstigen Unternehmensinformationen ist bekannt unter dem Modebegriff „People Analytics“. Das übergeordnete Ziel von People Analytics ist, personal- und organisationsrelevante Entscheidungen mit Daten zu stützen und dadurch ein rein intuitives Entscheiden zu ersetzen (Nielsen & McCullough, 2018).
In Zeiten der Verknappung von qualifiziertem Fachpersonal entscheiden sich Unternehmen vermehrt für moderne Analysetechniken, um ein kostspieliges Falschbesetzen zu vermeiden. Stattdessen wird mithilfe verfügbarer Daten ein ressourcenschonender Werbe-, Interview- und Selektionsprozess eingeleitet, der auf potenzielle und passende Bewerber/-innen abzielt. Die externe Personalbeschaffung profitiert von People Analytics insofern, als dass beantwortet wird zu welchem Zeitpunkt und nach welchen Kandidaten und Kandidatinnen geworben werden soll. Darüber hinaus kann ergründet werden, wo die Maßnahmen externer Personalbeschaffung bestmöglich aktiviert werden sollen. Personalverantwortliche werden unterstützt, da ihre Fähigkeiten und Erfahrungen durch People Analytics ergänzt werden, damit letztendlich die besten Kandidaten und Kandidatinnen für relevante Stellen eingeladen und ausgewählt werden können. Dadurch werden messbare Erfolge erzielt, die sich positiv auf die monetären und zeitlichen Ressourcen des gesamten Unternehmens auswirken (Isson, & Harriott, 2016, S. 202 – 203).
Des Weiteren können in diesem Kontext Eigenschaften von Personal ermittelt werden, die obligatorisch für die Integration in die Unternehmenskultur sind. Diese Erkenntnisse besitzen die Fähigkeit, Einstellungsphasen zu beschleunigen und insgesamt zu optimieren. Das erhöht die Chance, Mitarbeiter/-innen längerfristiger im Unternehmen zum Verbleiben zu veranlassen, womit letztlich die Fluktuation von Mitarbeitern gesenkt werden kann (Seegal, Goldstein, Goldman & Harfoush, 2014, S. 5).
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Problematik des Fachkräftemangels ein und definiert die Zielsetzung sowie die methodische Vorgehensweise der Arbeit.
2 Grundlagen der externen Personalbeschaffung: Dieses Kapitel erläutert die Begriffe der Personalbeschaffung, grenzt interne von externen Prozessen ab und kategorisiert die verschiedenen Beschaffungsmethoden.
3 Fachkräftemangel in Deutschland als Herausforderung: Das Kapitel beleuchtet den „War for Talent“ und liefert statistische Belege für die zunehmende Knappheit qualifizierter Fachkräfte in Deutschland.
4 Grundlagen von Big Data: Hier werden Daten als wichtige Ressource definiert, der Begriff „Big Data“ erklärt und dessen Potenziale sowie allgemeine Anwendungsgebiete dargestellt.
5 Einsatz von Big Data in der externen Personalbeschaffung: Dieser Hauptteil analysiert konkret, wie People Analytics, Machine Learning und Predictive Analytics die Personalbeschaffung datengestützt optimieren können.
6 Fazit: Das Fazit fasst die Erkenntnisse zusammen und stellt fest, dass Big Data zwar den Fachkräftemangel nicht allein löst, aber das Potenzial hat, Beschaffungsprozesse maßgeblich zu unterstützen.
Schlüsselwörter
Big Data, Personalbeschaffung, Fachkräftemangel, People Analytics, Machine Learning, Predictive Analytics, Personalmanagement, Recruiting, Datenanalyse, War for Talent, Prozessoptimierung, Fachkräfte, Personalauswahl.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht den Einsatz von Big Data-Konzepten als Lösungsmöglichkeit für die Herausforderungen der externen Personalbeschaffung unter den Bedingungen des Fachkräftemangels in Deutschland.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind das Personalmanagement, die externe Personalbeschaffung, der Fachkräftemangel sowie moderne datengetriebene Technologien wie Big Data, Machine Learning und Analytics.
Was ist die primäre Forschungsfrage?
Das Ziel ist es, Möglichkeiten der Nutzung von Big Data zur Optimierung von Rekrutierungsprozessen vor dem Hintergrund knapper Personalressourcen zu beschreiben und theoretisch zu fundieren.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es handelt sich um eine Literaturarbeit, die auf einer fundierten Auswertung von Primär- und Sekundärliteratur basiert.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Im Hauptteil werden die Grundlagen der Personalbeschaffung und von Big Data geklärt, bevor der konkrete Einsatz von People Analytics, Machine Learning und Predictive Analytics für Personalentscheidungen detailliert erörtert wird.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit lässt sich am besten durch Begriffe wie Big Data, Personalbeschaffung, Fachkräftemangel, People Analytics und Recruiting beschreiben.
Wie unterstützt People Analytics konkret das Unternehmen?
People Analytics hilft dabei, das intuitive Entscheiden durch datengestützte Analysen zu ersetzen, um den perfekten Zeitpunkt und die richtige Zielgruppe für Stellenanzeigen zu identifizieren und die Mitarbeiterfluktuation zu senken.
Warum spielt die Unterscheidung zwischen interner und externer Beschaffung eine Rolle?
Die Unterscheidung ist notwendig, um die spezifischen Risiken und Chancen beider Wege zu verstehen, insbesondere wenn Unternehmen auf neue, externe Impulse angewiesen sind, um ihre Kapazitätslücken zu füllen.
- Arbeit zitieren
- David Lewenko (Autor:in), 2019, Fachkräftemangel in Deutschland. Big Data als Lösung in der externen Personalbeschaffung?, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/506018
