Smart Data Analytics: Mit strategischem Workforce Management zur optimalen Personalstruktur

Arbeitspapier

Die Digitalisierung der gesamten unternehmerischen Wertschöpfungskette erzeugt eine große Menge an Daten. Der Wert dieser Rohdaten kann gesteigert werden, indem sie zu Smart Data verarbeitet werden. Smart Data sind Daten, die durch ihre intelligente und qualitätsorientierte Verarbeitung neues Wissen generieren und damit einen Mehrwert für Unternehmen schaffen. Im Personalwesen kann Smart Data Analytics im Kontext von People Analytics eingesetzt werden, wobei das strategische Workforce Management ein spezifisches Handlungsfeld darstellt. Ziel des strategischen Workforce Managements ist es, die optimale Personalstruktur zu ermitteln. Dies geschieht durch die Analyse zahlreicher Szenarien, wobei konkrete Personaleinsatzpläne für mehrere Monate oder sogar Jahre erstellt werden. Dabei entsteht eine große Menge an Daten, die in geeigneter Weise aufbereitet und analysiert werden müssen. Aufgrund des hohen Detaillierungsgrades kann die Wirkung von Maßnahmen zur Erreichung der optimalen Personalstruktur mit strategischem Workforce Management bewertet werden. Praxisbeispiele in einem Callcenter und im Handel zeigen den Nutzen von strategischem Workforce Management und damit von Smart Data Analytics im Personalwesen. Gegenstand der aktuellen Forschung sind geeignete Optimierungsalgorithmen für die Personaleinsatzplanung in Langzeitszenarien sowie der adäquate Umgang mit den zahlreichen Ergebnissen, so dass neue Erkenntnisse für die optimale Personalstruktur effizient gewonnen werden können.

Object Details

• Language: Deutsch

References and Relationships

• Bibliographic citation: Series: IU Discussion Papers - IT & Engineering ; No. 1 (Mai 2023)

Classification and Topics

• Classification: Informatik
• Subject: Workforce Management ; strategisches Workforce Management ; strategische Personalplanung ; optimale Personalstruktur ; Human Resources ; Personalwirtschaft ; People Analytics ; Smart Data Analytics ; präskriptive Analyse

Contributors, Places and Time

• Event: Geistige Schöpfung
• (who): Günther, Maik ; Hastenteufel, Jessica ; Rehfeld, Katharina
• Event: Veröffentlichung
• (who): IU Internationale Hochschule
• (where): Erfurt
• (when): 2023

Further information

• Handle: http://hdl.handle.net/10419/272266
• Last update: 10.03.2025, 11:43 AM CET