Zusammenfassung
„Big HR Data“ ist ein Konzept, das die Personalprofession polarisiert. Während einerseits große Chancen und Potenziale für die Personalarbeit hervorgehoben werden, werden andererseits besondere Unzulänglichkeiten und Risiken betont. Der vorliegende Beitrag zielt daher auf die Herausarbeitung der faktischen Möglichkeiten, Big HR Data sinnvoll zu nutzen. Hierzu wird zunächst näher auf den Begriff der Big HR Data eingegangen. Darauf aufbauend wird untersucht, inwiefern Big HR Data überhaupt existieren. Als zentraler Beitrag werden schließlich die generellen Anwendungsmöglichkeiten von Big HR Data diskutiert, indem ein einfaches Vorgehensmodell vorgestellt und an einem Anwendungsfall erläutert wird. Der Beitrag schließt mit einem Ausblick auf künftige Schritte zur Etablierung von Big HR Data.
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Literatur
Barnickel, N., & Klessmann, J. (2012). Open Data – Am Beispiel von Informationen des öffentlichen Sektors. In U. Herb (Hrsg.), Open Initiatives: Offenheit in der digitalen Welt und Wissenschaft (S. 127–158). Saarbrücken: Universaar.
Bersin, J. (2012). Big data in HR: Building a competitive talent analytics function – The four stages of maturity. Berlin: Bersin White Paper.
Biemann, T. (2014). Big Data kann mehr als nur HR Controlling. http://www.humanresourcesmanager.de/ressorts/artikel/big-data-ist-mehr-als-nur-hr-controlling-1728079430.
Brindha, G. R. & Santhi, B. (2012). Application of opinion mining technique in talent management. In Conference Proceedings of 2012 International Conference on, Management Issues in Emerging Economies (ICMIEE), S. 127–132, IEEE.
Cachelin, J. L. (2013). Big Data Mining in HRM. Wie die Transparenz der Daten bessere Entscheidungen im HRM ermöglicht, Studie 13. St. Gallen: Wissensfabrik.
De Mauro, A., Greco, M., & Grimaldi, M. (2014). What is big data? A consensual definition and a review of key research topics. In 4th International Conference on Integrated Information Madrid 10(2.1), 2341–5048.
Fantana, N. K., Riedel, T., Schlick, J., Ferber, S., Hupp, J., Miles, S., & Svensson, S. (2013). IoT Applications - Value Creation for Industry. In O. Vermesan & P. Fries (Hrsg.), Internet of Things: Converging Technologies for Smart Environments and Integrated Ecosystems (S. 153-204). Aalborg Denmark: River Publishers.
Gola, P. (2015). HR Intelligence und Analytics – Datenschutzrechtliche Grenzziehungen. In S. Strohmeier & F. Piazza (Hrsg.), Human Resource Intelligence und Analytics (S. 127–158). Wiesbaden: Springer Gabler.
Honsel, G. (21. Oct. 2006). Aufmerksamkeits-Kurven: Die Hype-Zyklen neuer Technologien. Der Spiegel, http://www.spiegel.de/netzwelt/tech/aufmerksamkeits-kurven-die-hype-zyklen-neuer-technologien-a-443717.html.
Hornung, S., & Meißner, M. (2015). Big Data in HR: Viel Potenzial, wenig Akzeptanz. Wissensmanagement, 5, 18–20.
INTEL IT Center (2012). Big Data analytics. Intel’s IT manager survey on how organizations are using big data. Research Paper.
Kaiser, S., & Kraus, H. (2014). Big Data im Personalmanagement. Erste Anwendungen und Blick in die Zukunft. Zeitschrift für Organisation, 6, 370–385.
Laney, D. (2001). 3D data management: Controlling data volume, velocity and variety. META Group Research Note, 6, 70. Stamford: White Paper Meta Group.
Pastowsky, M. (2011). Innovationspotenziale und Nutzenaspekte Sozialer Netzwerke für die Personalarbeit. In M. Klaffke (Hrsg.), Personalmanagement von Millennials (S. 53–75). Wiesbaden: Gabler.
Piazza, F. (2010). Data Mining im Personalmanagement. Eine Analyse des Einsatzpotenzials zur Entscheidungsunterstützung. Wiesbaden: Gabler.
Reuter, N. (2015). Arbeitgeberbewertungsportale – die neue Macht der Bewerber? In R. Dannhäuser (Hrsg.), Praxishandbuch Social Media Recruiting (S. 251–291). Wiesbaden: Springer Gabler.
Schaar, P. (2014). Datenschutz in Zeiten von Big Data. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 51(6), 840–852.
Schmoll, H. (21. Oct. 2014). Merkel verteidigt „Big Data“. Frankfurter Allgemeine Zeitung. http://www.faz.net/aktuell/politik/inland/nationaler-it-gipfel-merkel-verteidigt-big-data-13221998.html.
Scholz, C. (2014). Rosamunde Pilcher und Big Data. http://www.humanresourcesmanager.de/ressorts/artikel/rosamunde-pilcher-und-big-data.
Strohmeier, S. (2008). Informationssysteme im Personalmanagement. Architektur – Funktionalität – Anwendung. Wiesbaden: Vieweg & Teubner.
Strohmeier, S. (2010). Electronic portfolios in recruiting? A conceptual analysis of usage. Journal of Electronic Commerce Research, 11(4), 268.
Strohmeier, S. (2015). Analysen der Human Resource Intelligence und Analytics. In S. Strohmeier & F. Piazza (Hrsg.), Human Resource Intelligence und Analytics (S. 3–47). Wiesbaden: Springer Gabler.
Strohmeier, S., & Piazza, F. (2011). „Web mining“ as a novel approach in e-HRM research. In T. Bondarouk, H. Ruel, & J. K. Looise (Hrsg.), Electronic HRM in theory and practice (S. 41–53). Howard House: Emerald.
Strohmeier, S., & Piazza, F. (2013). Domain driven data mining in human resource management: A review of current research. Expert Systems with Applications, 40(7), 2410–2420.
Strohmeier, S., & Piazza, F. (2015). Prozesse der Human Resource Intelligence und Analytics. In S. Strohmeier & F. Piazza (Hrsg.), Human Resource Intelligence und Analytics (S. 49–88). Wiesbaden: Springer Gabler.
Strohmeier, S., Piazza, F., Majstorovic, D., & Schreiner, J. (2016). Smart HRM – Eine Delphi-Studie zur Zukunft digitaler Personalarbeit (HRM 4.0). Arbeitsbericht des Lehrstuhls für Management-Informationssysteme. Saarbrücken: Universität des Saarlandes.
Strohmeier, S., Piazza, F., & Neu, C. (2015). Trends der Human Resource Intelligence und Analytics. In S. Strohmeier & F. Piazza (Hrsg.), Human Resource Intelligence und Analytics (S. 339–367). Wiesbaden: Springer Gabler.
Swan, M. (2012). Sensor mania! the internet of things, wearable computing, objective metrics, and the quantified self 2.0. Journal of Sensor and Actuator Networks, 1(3), 217–253.
Ward, J. S. & Barker, A. (2013). Undefined by data: A survey of big data definitions. arXiv preprint arXiv:1309.5821.
Wilson, J. H. (2013). Wearables in the workplace. Harvard Business Review, 9, 1–4.
Danksagung
Ich danke Björn Zimmermann, Workday GmbH, und Dirk Linn, p-manent consulting GmbH, für Angaben zu den Datenvolumina unterschiedlicher personalwirtschaftlicher Anwendungen.
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Strohmeier, S. (2017). Big HR Data – Konzept zwischen Akzeptanz und Ablehnung. In: Jochmann, W., Böckenholt, I., Diestel, S. (eds) HR-Exzellenz. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-14725-9_21
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