Das Engagement der Mitarbeitenden bleibt eine der großen Herausforderungen für Unternehmen. Laut Gallups Bericht State of the Global Workplace 2026 waren 2025 weltweit nur 20 % der Beschäftigten bei der Arbeit engagiert. Hinter dieser Zahl stehen sehr konkrete Probleme: fehlender Sinn in der Arbeit, mangelnde Anerkennung, unzureichende Entwicklungsmöglichkeiten, ungeeignete Tools oder eine geschwächte Beziehung zu den Führungskräften.
HR-Daten können Unternehmen dabei helfen, diese Situationen besser zu verstehen und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Mit ihrer Hilfe lassen sich Frühwarnsignale erkennen, Entwicklungen in der Employee Experience verfolgen und die Wirksamkeit eingeleiteter Maßnahmen messen.
HR-Daten sind jedoch keine Universallösung. Informationen lediglich anzusammeln, reicht nicht aus und kann sogar kontraproduktiv sein, wenn Daten unzureichend definiert, unzuverlässig oder ohne klaren Zweck erhoben werden. Um Mehrwert zu schaffen, müssen sie relevant, sicher, angemessen verwaltet und in konkrete Maßnahmen übersetzt werden.
HR-Daten, häufig auch im Zusammenhang mit People Analytics genannt, umfassen Informationen, mit denen sich die verschiedenen Phasen der Employee Journey verstehen und steuern lassen: Recruiting, Onboarding, Weiterbildung, Mobilität, Leistung, Vergütung, Engagement und Austritt aus dem Unternehmen.
Sie können aus unterschiedlichen Quellen stammen:
Dem Personalinformationssystem oder HRIS
Recruiting- und Bewerbermanagementsystemen
Mitarbeitergesprächen und Leistungsbeurteilungen
Lernplattformen
Engagement-Befragungen und internen Umfragen
Daten zur beruflichen Entwicklung und internen Mobilität
Kennzahlen zu Fehlzeiten, Mitarbeiterbindung und Fluktuation
Qualitativen Rückmeldungen von Mitarbeitenden und Führungskräften
Diese Informationen gewinnen erst dann an Wert, wenn sie eine klar definierte Frage beantworten. Warum verlassen neue Mitarbeitende das Unternehmen bereits im ersten Jahr? Haben bestimmte Teams größere Schwierigkeiten, Zugang zu Weiterbildungen zu erhalten? Verfügen Führungskräfte über die Ressourcen, die sie zur Unterstützung ihrer Teams benötigen?
Die richtige Vorgehensweise besteht deshalb darin, von einem konkreten geschäftlichen Problem auszugehen und anschließend nur die Daten auszuwählen, die für dessen Analyse erforderlich sind. So entstehen keine zahlreichen Dashboards ohne klaren Zweck und die verfügbaren Ressourcen konzentrieren sich auf Entscheidungen, die tatsächlich etwas bewirken können.
Engagement beschreibt die psychologische Verbundenheit von Mitarbeitenden mit ihrer Arbeit, ihrem Team und ihrem Unternehmen. Es wird unter anderem durch den Sinn der Arbeit, die Qualität der Führung, Anerkennung, Autonomie, Arbeitsbedingungen und Entwicklungsmöglichkeiten beeinflusst.
Keine einzelne Kennzahl kann diese komplexe Realität vollständig erfassen. Eine geringe Fluktuation bedeutet nicht automatisch, dass Mitarbeitende engagiert sind. Umgekehrt kann ein vorübergehender Anstieg der Abgänge durch die wirtschaftliche Lage, eine Umstrukturierung oder Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt verursacht werden.
Für ein aussagekräftigeres Gesamtbild sollten Unternehmen mehrere Arten von Daten kombinieren:
Selbstauskünfte aus Engagement- oder Pulse-Befragungen;
Aggregierte Verhaltensindikatoren wie die Teilnahme an Weiterbildungen oder interne Mobilität;
HR-Kennzahlen wie Mitarbeiterbindung, Fehlzeiten und freiwillige Fluktuation;
Qualitative Informationen aus Gesprächen, Fokusgruppen und dem Austausch mit Führungskräften.
Durch die Kombination dieser Perspektiven lassen sich relevante Trends erkennen. Sie ersetzt weder den Dialog mit den Mitarbeitenden noch die Berücksichtigung des Kontexts, in dem die Daten entstanden sind.
Die Auswahl der Kennzahlen sollte sich am jeweiligen Ziel orientieren. Wenige verständliche und handlungsrelevante Messgrößen sind hilfreicher als ein hochkomplexes Dashboard, das am Ende niemand nutzt.
| Ziel | Beispiele für Kennzahlen | Zu klärende Fragen |
|---|---|---|
| Engagement verstehen | Engagement-Score, eNPS, Teilnahme an Befragungen, Wahrnehmung der Führung | Führen die Ergebnisse zu sichtbaren Maßnahmen? Fühlen sich die Teams gehört? |
| Mitarbeiterbindung verbessern | Verbleibsquote, freiwillige Fluktuation, Frühfluktuation, durchschnittliche Betriebszugehörigkeit | Welche Funktionen oder Teams sind besonders betroffen? Welche Ursachen zeigen Austrittsgespräche? |
| Kompetenzen entwickeln | Zugang zu Weiterbildung, Abschlussquoten, erworbene Kompetenzen, interne Mobilität | Entsprechen die Angebote dem tatsächlichen Bedarf? Werden die Kompetenzen anschließend eingesetzt? |
| Recruiting optimieren | Time-to-Hire, Cost-per-Hire, Candidate Experience, Einstellungsqualität, Frühfluktuation | Sind die Kriterien relevant und fair? Entspricht der Prozess der Realität der Position? |
| Wirksame Führung unterstützen | Häufigkeit von Gesprächen, Klarheit der Ziele, Qualität des Feedbacks, Teamentwicklung | Haben Führungskräfte ausreichend Zeit, Kompetenzen und geeignete Tools? |
Auch diese Kennzahlen müssen sorgfältig interpretiert werden. Eine erhöhte Fehlzeitenquote kann beispielsweise auf ein organisatorisches Problem hindeuten, erklärt aber nicht dessen Ursache. Der eNPS misst auf einfache Weise, wie wahrscheinlich Mitarbeitende ihr Unternehmen weiterempfehlen würden, ersetzt jedoch keine strukturierte Analyse der tatsächlichen Engagement-Faktoren.
Ebenso wichtig sind einheitliche Definitionen. Wenn Fluktuation oder interne Mobilität je nach Tochtergesellschaft, Zeitraum oder Tool unterschiedlich berechnet werden, sind Vergleiche nicht verlässlich. Ein gemeinsames Datenwörterbuch sollte für jede Kennzahl Definition, Quelle, Berechnungsmethode, Aktualisierungsfrequenz und verantwortliche Person festhalten.
Jährliche Befragungen bleiben sinnvoll, um langfristige Entwicklungen zu verfolgen. Unternehmen können sie jedoch durch kürzere Umfragen zu bestimmten Zeitpunkten ergänzen, etwa nach dem Onboarding, einer Weiterbildung, einem internen Wechsel oder einer Unternehmenstransformation.
Die Häufigkeit ist dabei kein Selbstzweck. Werden Mitarbeitende regelmäßig befragt, ohne dass Ergebnisse kommuniziert oder Verbesserungen umgesetzt werden, können Befragungsmüdigkeit und Vertrauensverlust entstehen. Deshalb sollte jede Umfrage mit einer klaren Rückmeldung verbunden sein: Was wurde festgestellt? Was wird bearbeitet? Was kann derzeit nicht verändert werden?
Führungskräfte spielen eine zentrale Rolle für die Employee Experience. Daten können ihnen helfen, Unterschiede zwischen Teams zu erkennen, Mitarbeitergespräche vorzubereiten und Entwicklungsmaßnahmen nachzuverfolgen.
Ein Dashboard darf jedoch nicht zu einem Instrument für individuelle Bewertung oder Überwachung werden. Ergebnisse sollten ausreichend aggregiert und mit Kontextinformationen versehen sein, die mögliche Ursachen verständlich machen. Ziel ist es, einen Dialog zu eröffnen und kein automatisiertes Urteil zu erzeugen.
Durch die Kombination vorhandener Kompetenzen, individueller Entwicklungswünsche und zukünftiger Unternehmensanforderungen können HR-Teams relevantere Lernpfade entwickeln. Dieser Ansatz erleichtert außerdem die Identifikation von Übergängen zwischen Funktionen und fördert die interne Mobilität.
Die Wirksamkeit lässt sich nicht allein an der Zahl abgeschlossener Schulungen messen. Unternehmen sollten ebenfalls untersuchen, ob die gewünschten Kompetenzen erworben, im Arbeitsalltag eingesetzt und zur Erreichung beruflicher Ziele beigetragen haben.
HR-Daten zeigen, an welchen Stellen die größten Schwierigkeiten im Recruiting-Prozess auftreten: unpassende Bewerbungen, überlange Bearbeitungszeiten, Abbrüche durch Kandidatinnen und Kandidaten, Unterschiede zwischen Stellenausschreibung und tatsächlicher Position oder eine hohe Frühfluktuation.
Sie können auch dazu dienen, die Ergebnisse verschiedener Recruiting-Kanäle zu vergleichen und die Candidate Experience zu verbessern. Die verwendeten Kriterien müssen dennoch objektiv, relevant und unmittelbar mit den erforderlichen Kompetenzen verbunden sein. Der Recruiting-Leitfaden der französischen Datenschutzbehörde CNIL erläutert, dass personenbezogene Daten von Kandidatinnen und Kandidaten während des gesamten Recruiting-Prozesses DSGVO-konform verarbeitet werden müssen.
Die Analyse von Funktionen, Kompetenzen und Karrierewegen kann Lücken zwischen den aktuell verfügbaren Ressourcen und dem zukünftigen Bedarf sichtbar machen. Unternehmen können dadurch fundierter zwischen externem Recruiting, Weiterbildung, interner Mobilität und der Automatisierung bestimmter Aufgaben entscheiden.
Dieser Prozess muss dynamisch bleiben. Übermäßig detaillierte oder selten aktualisierte Kompetenzmodelle sind schnell veraltet. Sinnvoller ist es, mit den geschäftskritischen Kompetenzen zu beginnen, klare Aktualisierungsregeln festzulegen und Mitarbeitende sowie Führungskräfte in die Validierung einzubeziehen.
Der Wert von HR-Daten liegt nicht im Dashboard selbst, sondern in den dadurch ermöglichten Entscheidungen. Ein wirksamer Prozess kann sechs Schritte umfassen:
Eine präzise geschäftliche Frage definieren. Zum Beispiel: Warum nehmen die freiwilligen Abgänge unter neu eingestellten Mitarbeitenden zu?
Relevante Kennzahlen und Quellen auswählen. Austrittsdaten, Betriebszugehörigkeit, Team, Onboarding-Prozess und qualitative Rückmeldungen.
Datenqualität und Vergleichbarkeit prüfen. Einheitliche Definitionen, ausreichend vollständige Datensätze und ein relevanter Analysezeitraum.
Die richtigen Personen in die Interpretation einbeziehen. HR, Führungskräfte, Mitarbeitende, Datenschutzbeauftragte und Arbeitnehmervertretungen – abhängig vom Projekt.
Eine gezielte Maßnahme umsetzen. Das Onboarding überarbeiten, Führungskräfte schulen oder Entwicklungsmöglichkeiten transparenter gestalten.
Ergebnisse messen und die Maßnahme anpassen. Kennzahlen vor und nach der Umsetzung vergleichen, ohne Korrelation mit Kausalität gleichzusetzen.
Mit diesem Vorgehen lassen sich Hypothesen schrittweise testen und umfangreiche Programme vermeiden, deren Wirkung nur schwer messbar ist.
Ein großer Teil der von HR verarbeiteten Informationen sind personenbezogene Daten. Einige davon können besonders sensibel sein oder indirekt Rückschlüsse auf Gesundheit, ethnische Herkunft, politische Meinungen, Gewerkschaftstätigkeit oder das Privatleben zulassen.
Ihre Nutzung muss deshalb in einen klaren Governance-Rahmen eingebettet sein:
Für jede Verarbeitung einen eindeutigen Zweck definieren;
Gemeinsam mit den zuständigen Fachpersonen die geeignete Rechtsgrundlage bestimmen;
Nur notwendige Daten erheben;
Kandidatinnen, Kandidaten und Mitarbeitende klar informieren;
Zugriffe entsprechend den Rollen und Verantwortlichkeiten beschränken;
Daten bei Speicherung, Übertragung und Analyse schützen;
Angemessene Aufbewahrungsfristen festlegen;
Die Ausübung der Betroffenenrechte ermöglichen;
Risiken bewerten und bei Bedarf eine Datenschutz-Folgenabschätzung durchführen.
In Frankreich veröffentlichte die CNIL im April 2026 einen neuen Referenzrahmen für die Aufbewahrungsfristen von HR-Daten. Sie weist zudem darauf hin, dass Daten aus einer Leistungsbeurteilung in einem direkten und notwendigen Zusammenhang mit der ausgeübten Tätigkeit stehen müssen.
In Luxemburg können sich Unternehmen auf die Ressourcen der Nationalen Kommission für den Datenschutz stützen, um ihre Rechenschafts- und Compliance-Prozesse nach der DSGVO zu strukturieren.
Bei Engagement-Befragungen können die Aggregation der Ergebnisse, eine festgelegte Mindestzahl an Antworten pro Gruppe und die Trennung von Antworten und Identitätsdaten das Risiko einer Reidentifikation verringern. Eine Pseudonymisierung erhöht den Schutz, macht personenbezogene Daten jedoch nicht automatisch anonym.
Vertrauen ist eine Grundvoraussetzung für den Erfolg. Befürchten Mitarbeitende, ohne ihr Wissen identifiziert oder bewertet zu werden, antworten sie möglicherweise weniger ehrlich. Das beeinträchtigt sowohl die Datenqualität als auch die Beziehung zwischen Unternehmen und Belegschaft.
Künstliche Intelligenz kann heute zahlreiche HR-Prozesse unterstützen: CV-Analyse, Abgleich von Kompetenzen und Positionen, Lernempfehlungen, Zusammenfassung offener Antworten oder Erkennung von Trends in internen Befragungen.
Diese Anwendungen können bestimmte Aufgaben beschleunigen und Analysen erweitern. Gleichzeitig entstehen Risiken: historische Verzerrungen in den Daten, diskriminierende Kriterien, mangelnde Erklärbarkeit, schwer anfechtbare Entscheidungen oder unverhältnismäßige Überwachung.
Eine OECD-Studie zum algorithmischen Management, die auf einer Befragung von mehr als 6.000 Unternehmen in sechs Ländern beruht, zeigt die zunehmende Nutzung dieser Tools, aber auch Bedenken hinsichtlich der Verantwortlichkeit und der Nachvollziehbarkeit ihrer Funktionsweise. Auch die Internationale Arbeitsorganisation warnt vor den Grenzen eines ausschließlich datenbasierten Ansatzes im Personalmanagement.
Die europäische KI-Verordnung stuft bestimmte Systeme für Recruiting, Auswahlentscheidungen und das Management von Beschäftigten zudem als Hochrisiko-KI-Systeme ein. Unternehmen müssen deshalb die betroffenen Systeme genau identifizieren, ihre Nutzung dokumentieren und eine angemessene menschliche Aufsicht gewährleisten.
Vor der Einführung einer KI-Lösung in einem HR-Prozess sollten Unternehmen mehrere Fragen klären:
Welche Daten nutzt das System und sind diese zuverlässig?
Lässt sich das Ergebnis den betroffenen Personen erklären?
Wurden mögliche Verzerrungen identifiziert und gemessen?
Wer bleibt für die endgültige Entscheidung verantwortlich?
Kann eine Person das Ergebnis anfechten oder überprüfen lassen?
Nutzt der Anbieter die Daten für weitere Zwecke?
Sind die Sicherheits- und Vertraulichkeitsmaßnahmen ausreichend?
KI sollte ein Instrument zur Entscheidungsunterstützung bleiben. Sie darf aus einer probabilistischen Kennzahl keine vermeintliche Wahrheit über eine kandidierende oder beschäftigte Person machen.
HR-Daten können Unternehmen dabei helfen, wirksamer zu rekrutieren, Kompetenzen zu entwickeln, Führungskräfte zu unterstützen und die Employee Experience zu verbessern. Ihr Potenzial hängt weniger von der Menge der erhobenen Daten ab als von ihrer Qualität, ihrer Governance und der Fähigkeit des Unternehmens, aus den gewonnenen Erkenntnissen konkrete Maßnahmen abzuleiten.
Ein verantwortungsvoller Ansatz schafft ein Gleichgewicht: Daten nutzen, um Arbeit besser zu verstehen, ohne Menschen auf Kennzahlen zu reduzieren; Unterstützung personalisieren, ohne permanente Überwachung einzuführen; und ausgewählte Analysen automatisieren, während fundierte menschliche Entscheidungen erhalten bleiben.
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Gallup, State of the Global Workplace 2026 (Englisch).
Deloitte, 2026 Global Human Capital Trends (Englisch).
CNIL, Arbeit und personenbezogene Daten (Französisch).
CNIL, Referenzrahmen für die Aufbewahrungsfristen von HR-Daten, April 2026 (Französisch).
CNIL, Recruiting-Leitfaden (Französisch).
Europäische Kommission, Europäischer Rechtsrahmen für künstliche Intelligenz.
OECD, Algorithmic Management in the Workplace, 2025 (Englisch).
Internationale Arbeitsorganisation, AI in Human Resource Management: The Limits of Empiricism, 2025 (Englisch).
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