Please use this identifier to cite or link to this item: https://doi.org/10.21256/zhaw-5518
Title: Predictive Analytics im Human Capital Management : Status Quo und Potentiale
Authors : Christ, Oliver
Ebert, Nico
Published in : HMD : Praxis der Wirtschaftsinformatik
Volume(Issue) : 53
Issue : 3
Pages : 298
Pages to: 309
Publisher / Ed. Institution : Springer
Issue Date: 2016
License (according to publishing contract) : Licence according to publishing contract
Language : German
Subjects : Business Intelligence; Human Capital Management; Predictive Analytics; Data Mining
Subject (DDC) : 658.3: Human resource management
Abstract: Unternehmen verfügen mittlerweile über fortgeschrittene analytische Informationssysteme, die es erlauben die wachsenden Datenmengen nahezu automatisiert auszuwerten und Aussagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen. Predictive Analytics befinden sie sich im Human Capital Management noch in den Anfängen. Datengetriebene Unternehmen wie Google oder Hewlett-Packard nutzen Predictive Analytics bereits, um Personalbeschaffung und -erhaltung zu verbessern. Obwohl jedoch die Personalbereiche über umfangreiche Daten verfügen, beschränkt sich deren Nutzung nach unserer Erfahrung und einer von uns durchgeführten Befragung in den meisten Fällen immer noch auf reaktives Excel-Reporting und einfachste Prognosen z. B. zur Personalanzahl. Data Mining-Verfahren werden hingegen selten genutzt, obwohl sich daraus für das Human Capital Management und andere Unternehmensbereiche Vorteile ergeben könnten. In diesem Beitrag stellen wir anhand von Praxisbeispielen und ausgewählter Fachliteratur Potentiale von Predictive Analytics im Human Capital Management vor, untersuchen die Verbreitung sowie die Einsatzmöglichkeiten von personalbezogenen Analysen und gehen auch auf die spezifischen Herausforderungen der Nutzung von Personaldaten ein.
Further description : First Online: 23 December 2015 Erworben im Rahmen der Schweizer Nationallizenzen (http://www.nationallizenzen.ch)
Departement: School of Management and Law
Organisational Unit: Institute of Business Information Technology (IWI)
Publication type: Contribution to magazine or newspaper
DOI : 10.21256/zhaw-5518
10.1365/s40702-015-0193-6
ISSN: 1436-3011
2198-2775
URI: https://digitalcollection.zhaw.ch/handle/11475/16955
Restricted until : 2019-12-23
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