Big Data im Talent Management. Eine systematische Analyse

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

1.1 Allgemeine Problemstellung

1.2 Zielsetzung der Arbeit

2. Theoretische Grundlagen

2.1 Big Data – ein neuer Megatrend

2.1.1 Digitale Daten und deren Rolle in der Vergangenheit

2.1.2 Big Data als neue Kernkompetenz

2.1.3 Big Data in Zusammenhang mit aktuellen IT-Megatrends

2.2 Die vier V

2.2.1 Volume

2.2.2 Velocity

2.2.3 Veracity

2.2.4 Variety

2.3 Anforderungen an Big Data

2.4 Personenbezogene Daten

2.4.1 Relevante Daten für den Personalbereich

2.4.2 Big Data versus Datenschutz – unüberbrückbare Gegensätze

3. Untersuchungsrahmen

3.1 Mentales Modell

3.2 Methodik

4. Untersuchung

4.1 Data Scientist und Data Artist

4.2 Business Intelligence als Basis für prognostizierende Analytik

4.2.1 Business Intelligence-Lösungen

4.2.2 Self-Service-BI

4.2.3 In-Memory-Datenbanken

4.2.4 Der MapReduce-Ansatz

4.2.5 Data Mining

4.3 Predictive Analytics

4.3.1 Ein Blick in die Zukunft

4.3.2. Das Reifegrad-Modell

4.4 Einsatzmöglichkeiten im Talent Management

4.4.1 Personalplanung

4.4.2 Personalrekrutierung

4.4.3 Personalentwicklung

4.4.4 Personaleinsatz

5. Ergebnisse

5.1 Zusammenfassung

5.2 Limitationen

5.3 Implikationen für die Forschung

5.4 Implikationen für die Praxis

5.5 Ausblick

Zielsetzung & Themen der Arbeit

Die Arbeit analysiert systematisch, wie Big Data und moderne Analysetechnologien das Talent Management in Unternehmen unterstützen können, um evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen, Kosten zu senken und die Effektivität personalwirtschaftlicher Prozesse zu steigern.

• Grundlagen von Big Data (Die vier V, Anforderungen, Datenschutz)
• Technologische Basis für Datenanalytik (Business Intelligence, Predictive Analytics, Data Mining)
• Anwendungsfelder im Talent Management (Rekrutierung, Planung, Entwicklung, Personaleinsatz)
• Reifegrad-Modell zur Implementierung von Talent Analytics

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1. Einleitung: Beschreibt die Problemstellung der datenbasierten Entscheidungsfindung und definiert das Ziel der Arbeit, einen Überblick über Big Data im Talent Management zu geben.

2. Theoretische Grundlagen: Erläutert die Charakteristika von Big Data, die vier Vs, sowie die Anforderungen und datenschutzrechtlichen Implikationen.

3. Untersuchungsrahmen: Stellt das mentale Modell der Untersuchung sowie die deduktive methodische Vorgehensweise vor.

4. Untersuchung: Analysiert technologische Werkzeuge wie Data Science, Business Intelligence, Predictive Analytics und zeigt konkrete Einsatzmöglichkeiten im Talent Management auf.

5. Ergebnisse: Fasst die Erkenntnisse zusammen, diskutiert Limitationen und leitet Implikationen für Forschung und Praxis sowie einen Ausblick ab.

Schlüsselwörter

Big Data, Talent Management, Personalwirtschaft, Business Intelligence, Predictive Analytics, Data Mining, Personalplanung, Personalrekrutierung, Datenanalyse, Personaleinsatz, Talent Analytics, Personaldaten, HR, digitale Transformation, Entscheidungsgrundlage

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit befasst sich mit der systematischen Analyse des Potenzials von Big Data im Kontext des Talent Managements in Unternehmen.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die zentralen Themen sind Big Data als Megatrend, technologische Grundlagen der Datenanalyse (BI, Predictive Analytics, Data Mining) und deren spezifische Anwendung auf personalwirtschaftliche Kernbereiche.

Was ist das primäre Ziel der Arbeit?

Ziel ist es, einen Überblick über vorhandene Forschungsansätze zu geben, die Komplexität der Datenanalyse aufzuzeigen und zu untersuchen, wie diese zur evidenzbasierten Entscheidungsfindung im HR-Bereich beitragen können.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Die Arbeit basiert auf einem deduktiven Denkverfahren, bei dem allgemeine Erkenntnisse aus der Literatur zu Big Data auf das Talent Management angewendet werden.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil behandelt die technischen Voraussetzungen (z.B. BI, Data Mining, Predictive Analytics), das Reifegrad-Modell für HR-Analytics und konkrete Einsatzmöglichkeiten in der Personalplanung, Rekrutierung, Entwicklung und beim Personaleinsatz.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Die Arbeit wird durch Begriffe wie Big Data, Talent Management, Predictive Analytics, Talent Analytics und evidenzbasierte Personalarbeit charakterisiert.

Was besagt das im Text erwähnte Reifegrad-Modell?

Das Modell von Bersin by Deloitte beschreibt die stufenweise Entwicklung eines Talent Analytics Teams in vier Stufen, von reaktivem, operativem Reporting bis hin zu proaktiver, prognostizierender Analytik.

Welche Bedeutung hat der Datenschutz im Kontext von Big Data im HR?

Der Datenschutz stellt eine zentrale Limitation dar, da die massenhafte Analyse personenbezogener Daten, wie Telefongespräche oder E-Mails, massive Eingriffe in die Privatsphäre der Mitarbeiter bedeuten kann.