Big Data im Alltag
Jeder Mensch hinterlässt täglich unzählige „Footprints“: mit EC- und Kreditkarten, mit Bonus- und Kundenkarten oder mit der Krankenversichertenkarte. Berücksichtigt man darüber hinaus noch das Internet mit den sozialen Netzwerken wird schnell klar, dass es ein Universum an Informationen über jeden geben muss. Big Data, wie die Sammlungen großer Datenmengen genannt werden, ist da schon fast eine Untertreibung. In vielen Lebens- und Geschäftsbereichen bereits verursacht Big Data eine Veränderung der traditionellen Verfahren und Vorgehensweisen, so wird mit individueller und gezielter Online-Werbung dank Big Data effizient und erfolgreich der Umsatz erhöht.
Personalisierte Jobsuche
Big Data kann anhand des Lese- oder Kaufverhaltens implizit Rückschlüsse auf den Internetnutzer ziehen. Bestimmte Vorlieben und Suchbegriffe lassen Rückschlüsse auf Alter und Geschlecht zu. So deutet das Lesen eines foodblogs auf eine Single-Frau unter 40 hin, während der „Economist“ von einem Mann mit einem hohen Einkommen gelesen wird. Diese Informationen können Suchmaschinen auswerten und so den optimalen Job für Arbeitssuchende zu finden. Aber auch Unternehmen können von diesen Daten profitieren. Nicht nur um geeignetere Kandidaten zu wählen, sondern auch um Mitarbeiter besser zu koordinieren und zu organisieren.
Big Data in Human Resources
Im Bereich Human Resources ist Big Data derzeit noch ein Randphänomen, die Aufholjagd aber ist in vollem Gange. Die Sammlung von großen Datenmengen eröffnet Unternehmen viele neue Möglichkeiten, zum Beispiel bei der Optimierung der Mitarbeiterproduktivität und der Organisation der Belegschaft. Wann wird aus welchen Gründen produktiver gearbeitet? Wovon hängt Erfolg im Beruf ab, was ist der tatsächliche Nutzen von zufriedenen Mitarbeitern? Dies sind nur wenige von vielen Fragen, auf die Big Data zukünftig Antworten liefern wird.
Motivation der Mitarbeiter
Auch die Motivation der Mitarbeiter kann durch Big Data verbessert werden. Studien zeigen, dass Geld nur ein geringer Motivator am Arbeitsplatz ist. Big Data kann hier verwendet werden um herauszufinden, wie Mitarbeiter besser persönlich motiviert und angespornt werden können. Die Produktivität am Arbeitsplatz ist eine maßgebliche Komponente für den wirtschaftlichen Erfolg eines Unternehmens. Motivation kann man jedoch nicht am Lebenslauf oder den Abschlussnoten erkennen. Eine statistische Analyse mit Big Data brachte beispielsweise hervor, dass es keinen Zusammenhang zwischen den Abschlussnoten der Mitarbeiter und ihrer Umsatzproduktivität gibt. Wie der Online-Einstellungstest auch kann Big Data also dazu genutzt werden, geeignetere Mitarbeiter zu finden. Denn nicht jeder ist in jedem Job gleichermaßen motiviert und begabt.
Big Data im Recruiting
Ebenso kann Big Data bei der Stellensuche helfen. Recruiter werden bessere Kandidaten ausfindig machen können und Bewerber werden Stellen finden, mit denen sie zufriedener und erfolgreicher sind. Big Data wird die Arbeit von Recruitern und Personalabteilungen maßgeblich verändern, da zusätzliche Faktoren zukünftig bei Stellenbesetzungen beachtet werden: welche Stellen werden wo und wann optimal ausgeschrieben, wer ist der beste Kandidat für welche offene Stelle, wie relevant ist hierfür Bildung, wie wichtig sind Charaktereigenschaften, und welchen Einfluss hat seine Arbeitsumgebung auf seinen Erfolg? Big Data liefert hier die Erkenntnisse, von der alle profitieren können.
Big Data mit sozialen Netzwerken
Die große Menge an Daten, die aus den sozialen Netzwerken zu einer Person gewonnen werden können, führt mit Hilfe von Auswertungsprogrammen zu einer präzisen Persönlichkeitsanalyse – und diese ist in der Regel häufiger korrekt als die entsprechende Beurteilung eines Psychologen. So kann man heute mit der Analyse eines Facebook-Profils die berufliche Leistung eines Kandidaten vorhersagen. Leider ergeben sich hier durch Big Data auch negative Aspekte, die es zu berücksichtigen gilt. Denn auch Menschen, die unter psychischen Erkrankungen leiden, können heute durch Big Data automatisch und besser identifiziert werden. Dies birgt große Gefahren hinsichtlich der Diskriminierung von Bewerbern, auch von potenziell leistungsfähigen Kandidaten. Die anonyme Bewerbung kann hier genutzt werden, um Diskriminierung zu unterbinden.
