Personal, Ausbildung & Mitbestimmung

Fluktuation, Fehlzeiten, Entgelt: People Analytics mit Machine Learning

Hohe Kündigungszahlen in einem Bereich, steigende Fehltage, Zweifel an der Entgeltgleichheit: Solche Fragen lassen sich mit Personaldaten genauer beantworten als aus dem Bauch heraus. Das Tagesseminar führt HR-Controlling und Personalleitungen vom klassischen Kennzahlenbericht zu Treiberanalysen und Fluktuationsprognosen mit Machine Learning, wobei Anonymisierung und Aggregation von Anfang an mitlaufen. Anwendungsfälle von der Absentismusanalyse bis zum Equal-Pay-Abgleich zeigen, wie aus einer Auswertung eine Maßnahme wird. Ihre Position im Reifegradmodell bestimmen Sie gleich zu Beginn, den Fahrplan für datengestützte Personalarbeit zum Schluss.

Für wen

HR-Controllerinnen und -Controller, HR-Business-Partner sowie Personalleitungen, die Personalentscheidungen auf Datenanalysen und ML-Prognosen stützen wollen.

KI-Tagesseminar · 1 Tag

Personaldaten auswerten, Austritte vorhersagen und Maßnahmen begründet ableiten

Das nehmen Sie mit

  • Ihre HR-Abteilung ordnen Sie im Reifegradmodell zwischen Reporting und Steuerung ein.
  • Eine einfache Fluktuationsprognose mit Machine Learning haben Sie selbst erstellt und ihre Aussagekraft hinterfragt.
  • Aus Absentismus-, Skill-Gap- oder Vergütungsdaten entsteht bei Ihnen eine nachvollziehbare Empfehlung für die Führungsebene.
  • Dashboard, Beteiligung des Gremiums und Kommunikation an die Belegschaft sind in einem Fahrplan geordnet.

Ablauf

  1. Teil 1

    Modul 1 – Standort: Vom Personalbericht zu People Analytics

    • Vier Reifegradstufen (Reporting, Analyse, Prognose, Steuerung), belegt mit Krankenquote oder Austrittsstatistik
    • Präzise Fragestellung vor Datensammelei: warum eine klare Frage mehr bringt als ein großer Datenbestand
    • Standortbestimmung: Auf welcher Reifegradstufe Ihre Personalabteilung heute steht
  2. Teil 2

    Modul 2 – Datengrundlage: Quellen erschließen, Beschäftigte schützen

    • Datenquellen sichten: HRIS-Stammdaten, Zeitwirtschaft, Mitarbeiterbefragungen und Bewerbungsdaten
    • Datenschutz als Gestaltungsregel: Anonymisierung und Aggregation von der ersten Auswertung an
    • Mindestgruppengrößen festlegen, damit Auswertungen kleiner Teams niemanden erkennbar machen
  3. Teil 3

    Modul 3 – Methoden: Treiber finden, Austritte prognostizieren

    • Treiberanalyse: welche Faktoren Engagement-Werte und Kündigungen tatsächlich beeinflussen
    • Übung: Sie trainieren eine Fluktuationsprognose mit Machine Learning auf einem Beispieldatensatz
    • Korrelation oder Kausalität: Fehlschlüsse in Personaldaten erkennen, etwa bei Überstunden und Austritten
    • Befunde für Führungskräfte übersetzen: Kernaussage, Unsicherheit und Handlungsbedarf auf einer Seite
  4. Teil 4

    Modul 4 – Anwendungsfälle: Fehlzeiten, Kompetenzen, Vergütung

    • Absentismusanalyse und Kapazitätsplanung: Fehlzeitenmuster nach Bereich und Saison auswerten
    • Skill-Gap-Analyse als Grundlage der strategischen Personalplanung
    • Vergütungsanalyse: Entgeltunterschiede für Equal Pay und Entgelttransparenz datenbasiert untersuchen
    • Übung: Aus einem Analyseergebnis entsteht eine begründete Handlungsempfehlung an die Bereichsleitung
    • Von der Kennzahl zur Maßnahme: Zuständigkeit, Zeitraum und Wirkungskontrolle festlegen
  5. Teil 5

    Modul 5 – Umsetzung: Dashboard, Leitplanken, Fahrplan

    • Dashboards in Power BI für HR-Team und Führungskräfte: welche Kennzahl für wen sichtbar ist
    • Mitbestimmung des Betriebsrats und ethische Leitplanken für Auswertungen von Personaldaten vereinbaren
    • Akzeptanz gewinnen: offen erklären, wozu Daten dienen, damit kein Eindruck von Überwachung entsteht
    • Fallstudie: Wie ein People-Analytics-Vorhaben von der Ausgangsfrage zu messbarer Wirkung kam
    • Ihr Fahrplan: nächste Reifegradstufe, benötigte Daten und erste Analyse

VoraussetzungenSie arbeiten sicher mit Excel; Grundkenntnisse in Statistik erleichtern den Einstieg.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

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