Predictive Analytics im Bereich Human Resources. Chancen und Hürden für die Personalarbeit

Inhaltsverzeichnis (Table of Contents)

• 1 Einleitung
• 1.1 Blick in die Zukunft
• 1.2 Zielsetzung der Arbeit
• 1.3 Vorgehensweise und Aufbau der Arbeit
• 2 Theoretische und empirische Grundlagen
• 2.1 Relevanz von Predictive Analytics für die Personalarbeit
• 2.1.1 Entscheidungsfindung, Heuristik und Bias
• 2.1.2 Folgen von Fehlentscheidungen im HR
• 2.2 Human Resources: Point-of-View
• 2.2.1 Aufgaben und Ziele der Personalarbeit
• 2.2.2 Personalcontrolling
• 2.2.3 Vorteile einer analytischen Arbeitsweise im HR
• 2.3 Predictive Analytics: State-of-the-Art
• 2.3.1 Begriffsbestimmung von Predictive Analytics
• 2.3.2 Abgrenzung von anderen analytischen Verfahren
• 2.3.3 Exkurs: Big Data
• 2.3.4 Hype-Cycle für Advanced Analytics von Gartner Inc.
• 2.3.5 Das Ziel von Predictive Analytics
• 2.4 Die Methodik hinter Predictive Analytics
• 2.4.1 Fragen, die Predictive Analytics beantworten kann
• 2.4.2 Der Prozess einer Predictive Analytics-Lösung
• 2.4.3 Gesuchte Muster bei Predictive Analytics
• 2.4.4 Mustererkennende Analysemethoden
• 2.5 Predictive HR Analytics: Verzahnung von HR und PA
• 2.5.1 Praktizierende Branchen
• 2.5.2 Anwendungsbereiche von PA im HR
• 2.5.3 Hebel und Barrieren für Predictive Analytics im HR
• 3 Empirisch-qualitative Untersuchung
• 3.1 Beschreibung der qualitativen Forschungsmethode
• 3.1.1 Das halbstandardisierte, problemzentrierte Experteninterview

Zielsetzung und Themenschwerpunkte (Objectives and Key Themes)

Diese Arbeit befasst sich mit dem Einsatz von Predictive Analytics im Bereich Human Resources und analysiert die Chancen und Hürden dieser neuen Technologie. Im Fokus steht die Frage, wie Unternehmen Predictive Analytics effektiv einsetzen können, um die Personalarbeit zu optimieren und gleichzeitig ethische und datenschutzrechtliche Aspekte zu berücksichtigen.

• Relevanz von Predictive Analytics für die Personalarbeit
• Einsatz von Predictive Analytics zur Entscheidungsfindung und zur Minimierung von Bias
• Herausforderungen und Chancen von Predictive Analytics im HR
• Akzeptanz und Reifegrad von Predictive Analytics in Unternehmen
• Praktische Implikationen und zukünftige Entwicklungen von Predictive Analytics im HR

Zusammenfassung der Kapitel (Chapter Summaries)

Das erste Kapitel dieser Arbeit führt in das Thema Predictive Analytics im Bereich Human Resources ein und skizziert die Herausforderungen und Chancen, die diese neue Technologie mit sich bringt. Kapitel 2 beleuchtet die theoretischen und empirischen Grundlagen von Predictive Analytics und seiner Relevanz für die Personalarbeit. Es wird unter anderem auf Entscheidungsfindung, Heuristik und Bias sowie auf die Aufgaben und Ziele der Personalarbeit eingegangen. Zudem wird der Hype-Cycle für Advanced Analytics von Gartner Inc. vorgestellt und die Methodik hinter Predictive Analytics erklärt. Kapitel 3 befasst sich mit der empirisch-qualitativen Untersuchung anhand von Experteninterviews. Diese Untersuchung soll explorative Einblicke und ein allgemeines Verständnis von Predictive Analytics für die Personalarbeit liefern. Darüber hinaus werden praktische Implikationen für die Anwendung von Predictive Analytics im HR abgeleitet.

Schlüsselwörter (Keywords)

Predictive Analytics, Human Resources, Personalarbeit, Entscheidungsfindung, Heuristik, Bias, Big Data, Experteninterview, qualitative Forschung, Chancen, Hürden, Implikationen, Reifegrad, Akzeptanz.