7 Fragen in 7 Minuten #30 - vom klassischen HR-Controlling zu People-Analytics
Janina Werner und Clemens Völkel, DKB AG
Die DKB ist eine der großen Direktbanken Deutschlands und hat ihr HR mit dem Transformationsprogramm SHAPE neu aufgestellt: Prozesse, Systeme und Kennzahlen wurden vereinheitlicht. Janina Werner und Clemens Völkel treiben darauf aufbauend den Weg vom klassischen HR-Controlling zu einer eigenen People-Analytics-Plattform voran. Im Interview erzählen die beiden, warum sie KI dabei bewusst draußen gelassen haben, wo sie bei HR-Daten die Grenze ziehen, und: was sie heute anders machen würden.
1. Wenn ihr bei der DKB heute auf People Analytics schaut: Welches Problem wolltet ihr ursprünglich eigentlich lösen?
Janina: Wir haben aktuell ein effizientes, aber eher manuelles und wenig automatisiertes HR-Controlling. Das meiste steckte in Excel und SuccessFactors-Berichten, das Reporting war komplex, kaum standardisiert, und Führungskräfte konnten sich kaum selbst Informationen holen. Wir wollen die Nutzung von Daten in HR demokratisieren und einheitlich steuern, natürlich unter Berücksichtigung des Datenschutzes: Wer eine Kennzahl sucht, findet immer dieselbe Berechnung und dieselbe Datengrundlage. Und dieses „Download to Excel“, das wollen wir am liebsten abschaffen. Stattdessen interaktive Dashboards, die man intuitiv versteht.
“Wir wollen die Nutzung von Daten in HR demokratisieren und einheitlich steuern. Wir wollen weg vom reinen Reagieren hin zum proaktiven Agieren.”
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Clemens: Ich würde noch ergänzen: Wir wollen weg vom reinen Reagieren hin zum proaktiven Agieren. Bisher lief es oft so: Jemand hat beispielsweise das Gefühl, in seinem Bereich steigt die Fluktuation oder die Gesundheitsquote sinkt. Dann heißt es: Prüf das mal.
Und meistens wird dann eine neue Analyse gestartet. Wir wollen proaktiv sagen können: Wir sehen gerade diese oder jene Entwicklungen in den Daten.
2. Euer Weg führte über die HR-Transformation SHAPE zur eigenen People-Analytics-Plattform. Was hat das eine mit dem anderen zu tun?
Clemens: SHAPE ist ein Akronym: Standardisierung, Harmonisierung, Automatisierung, Prozessoptimierung, Effizienzsteigerung. Darunter laufen mehrere Workstreams, und einer davon ist die Einführung unserer Plattform. Wir sind etwas nachgelagert, was uns sehr hilft. Mal beispielhaft: Wir haben mehrere Gesellschaften, und Prozesse wurden je nach Gesellschaft unterschiedlich gelebt. Das produziert unterschiedliche Daten, und die auszuwerten ist gerade manuell extrem aufwendig. Dass SuccessFactors jetzt schon durch andere Workstreams stark harmonisiert wurde, macht für Datenqualität und Auswertbarkeit einen riesigen Unterschied.
“SHAPE hat nicht nur Prozesse verändert, sondern auch Systeme und die Zusammenarbeit.”
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Janina: Genau. Parallel haben wir unseren KPI-Katalog angeschaut und mit den Fachabteilungen gesprochen: Welche Kennzahlen braucht ihr wirklich, welche müssen wir gar nicht mehr aufnehmen und was könnte künftig helfen? Da haben wir einfach aufgeräumt. SHAPE hat nicht nur Prozesse verändert, sondern auch Systeme und die Zusammenarbeit. Erst auf dieser Grundlage konnten wir die Plattform einführen.
3. Was war bei SHAPE die schwierigste Veränderung: Technologie, Prozesse oder die Zusammenarbeit der Beteiligten?
Janina: Das Zusammenspiel aus allem. Am Ende müssen wir etwas Gewohntes loslassen und etwas Neues zulassen. Es ist sehr menschlich, dass man dabei Schmerz empfindet oder Bedenken hat. Wen holen wir ab, wie kommunizieren wir das? Dazu kommen immer der Faktor Zeit, Abhängigkeiten und Entscheidungen, die wieder umentschieden werden müssen, weil sich Gegebenheiten verändert haben. Das bringt uns immer mal wieder ins Straucheln.
“Wen holen wir ab, wie kommunizieren wir das? Etwas wegzunehmen oder zu ändern ist erst mal unangenehm. Da braucht es die richtige Dosierung.”
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Clemens: Was ich erfrischend fand: Sobald Kolleg*innen gesehen haben, was am Ende rauskommt, war die Offenheit für Veränderung sehr hoch. Gleichzeitig gibt es unterschiedliche Datenaffinitäten. Manche sind neugierig, andere eher vorsichtig, und das ist auch okay. Bestehende Prozesse werden super gerne weiter genutzt, weil es ja immer so funktioniert hat. Etwas wegzunehmen oder zu ändern ist erst mal unangenehm. Da braucht es die richtige Dosierung.
4. Wie entscheidet ihr, welche Daten wirklich relevant sind, und wo zieht ihr bewusst die Grenze?
Clemens: Zum einen über den engen Austausch mit dem Fachbereich, vor allem über unsere HR-Business-Partner, die Führungskräfte beraten. Was passiert gerade in der DKB? Zum anderen schauen wir auf die Strategie der DKB und unseres HR-Bereichs. Wenn wir beispielsweise bestimmte Profile verstärkt suchen, rücken die Recruitingdaten in den Fokus.
“Wir wollen nicht im Elfenbeinturm sitzen und unsere Daten horten. Aber Datenschutz und Governance müssen berücksichtigt werden.”
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Und dann gibt es Daten wie Gesundheits- oder Abwesenheitsdaten, die wir mit großer Vorsicht behandeln. Das ist ein Spagat: Wir wollen nicht im Elfenbeinturm sitzen und unsere Daten horten. Aber Datenschutz und Governance müssen berücksichtigt werden. Deshalb achten wir bei Kennzahlen sehr genau auf das Detaillevel, damit niemand Rückschlüsse zieht, die man so nicht ziehen sollte.
5. Überall im HR wird gerade über KI gesprochen. Ihr habt sie beim Aufbau eurer Plattform bewusst ausgeklammert. Warum?
Clemens: Technologie ist gefühlt so schnelllebig, dass man kaum etwas einführen kann, ohne dass es schon wieder heißt: Es gibt was Besseres. Irgendwann muss man einen Punkt setzen und sagen: Das nehmen wir jetzt.
“Wir wollten zunächst eine solide Plattform als Basis. Wenn die steht, können wir KI-Funktionen draufsetzen und Prozesse sinnvoll unterstützen.”
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Janina: Genau deshalb wollten wir zuerst eine solide Plattform als Basis. Wenn die steht, können wir KI-Funktionen draufsetzen und Prozesse sinnvoll unterstützen, die entsprechend harmonisiert sind und schon gut laufen. Alles in einen Topf zu werfen und uns damit zu überwerfen, davon wollten wir bewusst absehen. Wir müssen in diesem Bereich auch selbst noch Kompetenz aufbauen und lernen. Wir sind ja auch beide keine ITler, wir eignen uns das gemeinsam mit unseren Experten an.
6. Woran würdet ihr merken, dass People Analytics bei der DKB wirklich einen Unterschied macht und nicht nur schönere Dashboards produziert?
Janina: Wir würden es daran merken, dass wiederkehrende Fragen schneller auf einer verlässlichen Datengrundlage beantwortet werden und weniger Aufwand in manuelle Auswertungen und Datenabgleiche fließt. Entscheidend ist auch, ob Erkenntnisse in Gespräche und Entscheidungen einfließen und daraus konkrete Maßnahmen entstehen. Deshalb müssen wir neben der Nutzung der Berichte auch auf Datenqualität, Bearbeitungsaufwand und den Beitrag zu tatsächlichen Entscheidungen schauen.
“Messbar ist das nur begrenzt. (...) Für mich ist es ein Erfolg, wenn Aussagen aus den Daten entstehen und nicht aus dem Bauchgefühl.”
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Clemens: Messbar ist das nur begrenzt. Klar kann man Aufrufzahlen von Dashboards zählen, aber die sagen wenig darüber, wie stark etwas wirklich genutzt wird. Für mich ist es ein Erfolg, wenn Aussagen aus den Daten entstehen und nicht aus dem Bauchgefühl.
7. Wenn ihr das Projekt noch einmal von vorne starten würdet: Was würdet ihr heute anders machen?
Clemens: Wir haben uns am Anfang bewusst viel Zeit für die Bestandsaufnahme genommen: Welche Berichte, welche Kennzahlen, welche Datenfelder gibt es überhaupt? Wir waren da bei über 100 Kennzahlen, auch weil es so einen Katalog noch gar nicht gab. Schlecht war das nicht, heute hilft es uns. Aber wer schneller vorankommen will oder eine enge Timeline hat, sollte klein starten: ein paar Pilotkennzahlen, ein Pilotbereich, daran die neue Technik ausprobieren. Dann wird man nicht direkt von einer Datenflut überschwemmt.
Das Interview führte Dr. Elias Güthlein.
