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Big Data im Personalmanagement (Big Data in HR) 
Anwendungen und Implikationen 
Prof. Dr. Stephan Kaiser
Differenzierungs- dimension 
Ausprägungsmöglichkeiten von bis 
Herkunft der personenbezogenen Daten 
Unternehmensinterne Quellen 
z. B. Personalinformationssystem 
Unternehmensexterne Quellen z. B. Soziale Netzwerke (Facebook) 
Nutzer 
Organisation z. B. Verbesserung der Bindung von Mitarbeitern durch Maßnahmen des Personalmanagements 
Individuum z. B. Veränderung des persönlichen Verhaltens zur Verbesserung des eigenen Gesundheitszustands 
Neuigkeitsgrad der Daten aus Sicht des Personalmanagements 
Niedrig z. B. Mitarbeiterzufriedenheit, Arbeitszeiten 
Hoch z. B. Bewegungsdaten, Daten über die Tonlage beim Sprechen 
Verortung in der Organisation und Bezug zu Aufgaben des Personalmanagements 
Zentral im Bereich des Personal- managements, z. B. für Personalbeschaffung und Auswahl 
Dezentral 
im Bereich der Führung in der Linie, z. B. für Leistungsbeurteilung- und vorhersage, Bindungsmanagement 
Dimensionen der Anwendung von Big Data im Personalmanagement 
Quelle: Kaiser & Kraus (2014)
Allgemeine Implikationen von Big Data für das Personalmanagement 
Beispielhafte Konkretisierung 
Anwendung personalspezifischer Datenanalytik 
Integration und Anwendung von Big Data Analytik in Praktiken des Personalmanagements. Aktueller Fokus auf Personalbeschaffungs- und Personalauswahlprozesse sowie Personalbeurteilung. 
Veränderung von Entscheidungs- und Führungsstrukturen 
Unterstützung des kulturellen Wandels; Veränderungen in der Führungskräfteentwicklung und -auswahl. 
Bedeutungsverlust einzelner Berufsgruppen bzw. Aufstieg neuer Berufsgruppen (Data Scientist) 
Berücksichtigung veränderter Personalstrukturen in der strategischen Personalplanung; Rekrutierung von Data Scientist bzw. Integration von Datenwissenschaftlern in die Personalbereiche. 
Evidenzbasiertes Personalmanagement 
Nutzung unternehmensspezifischer Daten und erkannter Zusammenhänge zur Unterstützung personalwirtschaftlicher Entscheidungen. 
Überblick zu Implikationen von Big Data für das Personalmanagement 
Quelle: Kaiser & Kraus (2014)
BIG DATA 
Entscheidungs- und Informationssystem 
Durchführungs- systeme 
Entscheidungs- und Informationssystem 
Durchführungs- systeme 
Hierarchische Organisation 
Empowered Teams 
Wandel von Entscheidungs- und Organisationsstrukturen 
Quelle: Kaiser & Kraus (2014) in Anlehnung an Berner, M./Graupner, E./Maedche, A. (2014): S. 16.
Überblick zu Veröffentlichungen 
 
Kaiser, S./ Kraus, H. (2014): Big Data im Personalmanagement: Implikationen jenseits der ersten Anwendungsfälle. In: zfo Zeitschrift Führung + Organisation, 83 (6), 379-385. 
 
Kaiser, S. (2014): Roboter statt Recruiter? In: Personalmagazin, (8), 12-15. 
 
Kaiser, S./ Kraus, H. (2014): Big Data in der Arbeitswelt: Übernehmen Algorithmen die Führung? In: Austrian Management Review, 4 (September), 122-123 
 
Kraus, H./ Kaiser, S./ Richter, A (2014): Einflüsse der Datenanalytik auf die Arbeitswelt in vernetzten Organisationen. In: Richter, A. (Hg. 2014): Vernetzte Organisation, Oldenburg Verlag, 88-95.

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Big Data Personalmanagement (HR)

  • 1. Big Data im Personalmanagement (Big Data in HR) Anwendungen und Implikationen Prof. Dr. Stephan Kaiser
  • 2. Differenzierungs- dimension Ausprägungsmöglichkeiten von bis Herkunft der personenbezogenen Daten Unternehmensinterne Quellen z. B. Personalinformationssystem Unternehmensexterne Quellen z. B. Soziale Netzwerke (Facebook) Nutzer Organisation z. B. Verbesserung der Bindung von Mitarbeitern durch Maßnahmen des Personalmanagements Individuum z. B. Veränderung des persönlichen Verhaltens zur Verbesserung des eigenen Gesundheitszustands Neuigkeitsgrad der Daten aus Sicht des Personalmanagements Niedrig z. B. Mitarbeiterzufriedenheit, Arbeitszeiten Hoch z. B. Bewegungsdaten, Daten über die Tonlage beim Sprechen Verortung in der Organisation und Bezug zu Aufgaben des Personalmanagements Zentral im Bereich des Personal- managements, z. B. für Personalbeschaffung und Auswahl Dezentral im Bereich der Führung in der Linie, z. B. für Leistungsbeurteilung- und vorhersage, Bindungsmanagement Dimensionen der Anwendung von Big Data im Personalmanagement Quelle: Kaiser & Kraus (2014)
  • 3. Allgemeine Implikationen von Big Data für das Personalmanagement Beispielhafte Konkretisierung Anwendung personalspezifischer Datenanalytik Integration und Anwendung von Big Data Analytik in Praktiken des Personalmanagements. Aktueller Fokus auf Personalbeschaffungs- und Personalauswahlprozesse sowie Personalbeurteilung. Veränderung von Entscheidungs- und Führungsstrukturen Unterstützung des kulturellen Wandels; Veränderungen in der Führungskräfteentwicklung und -auswahl. Bedeutungsverlust einzelner Berufsgruppen bzw. Aufstieg neuer Berufsgruppen (Data Scientist) Berücksichtigung veränderter Personalstrukturen in der strategischen Personalplanung; Rekrutierung von Data Scientist bzw. Integration von Datenwissenschaftlern in die Personalbereiche. Evidenzbasiertes Personalmanagement Nutzung unternehmensspezifischer Daten und erkannter Zusammenhänge zur Unterstützung personalwirtschaftlicher Entscheidungen. Überblick zu Implikationen von Big Data für das Personalmanagement Quelle: Kaiser & Kraus (2014)
  • 4. BIG DATA Entscheidungs- und Informationssystem Durchführungs- systeme Entscheidungs- und Informationssystem Durchführungs- systeme Hierarchische Organisation Empowered Teams Wandel von Entscheidungs- und Organisationsstrukturen Quelle: Kaiser & Kraus (2014) in Anlehnung an Berner, M./Graupner, E./Maedche, A. (2014): S. 16.
  • 5. Überblick zu Veröffentlichungen  Kaiser, S./ Kraus, H. (2014): Big Data im Personalmanagement: Implikationen jenseits der ersten Anwendungsfälle. In: zfo Zeitschrift Führung + Organisation, 83 (6), 379-385.  Kaiser, S. (2014): Roboter statt Recruiter? In: Personalmagazin, (8), 12-15.  Kaiser, S./ Kraus, H. (2014): Big Data in der Arbeitswelt: Übernehmen Algorithmen die Führung? In: Austrian Management Review, 4 (September), 122-123  Kraus, H./ Kaiser, S./ Richter, A (2014): Einflüsse der Datenanalytik auf die Arbeitswelt in vernetzten Organisationen. In: Richter, A. (Hg. 2014): Vernetzte Organisation, Oldenburg Verlag, 88-95.