Predictive Analytics im Bereich Human Resources. Chancen und Hürden für die Personalarbeit

Viktor Andrin

ISBN 10: 3668064474 / ISBN 13: 9783668064478

Published by GRIN Verlag, 2015

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Bachelorarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich BWL - Personal und Organisation, Note: 1,0, Hochschule für Technik Stuttgart, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Bachelor-Thesis befasst sich schwerpunktmäßig mit Predictive Analytics und dessen Einsatzmöglichkeiten in der Personalarbeit. Ziel ist es, ein klares Bild dieser noch recht jungen Disziplin zu vermitteln. Dabei sollen vor allem Chancen, Risiken und Hürden von Predictive Analytics für den Fachbereich Human Resources (HR) identifiziert werden. Es soll untersucht werden, wie sich Prozesse im HR durch diesen analytischen Ansatz effektiver und effizienter gestalten lassen. Auch soll die Frage behandelt werden, ob statistische Verfahren signifikant zu einer Verbesserung von Entscheidungen unter hoher Unsicherheit führen können. Die Arbeit richtet sich in erster Linie an Personalverantwortliche, die ein Interesse an prädiktiven statistischen Verfahren haben. Außerdem soll sie das Interesse von Unternehmen wecken, prädiktive Verfahren in ihrer Personalarbeit einzusetzen.Anhand der folgenden Forschungsfragen soll ein klarer thematischer Rahmen abgesteckt werden: 1. Welche Chancen und Risiken birgt Predictive Analytics für die Personalarbeit 2. Welche Hürden müssen Unternehmen überwinden, um Predictive Analytics im HR erfolgreich zu implementieren 3. Welchen Reifegrad haben die Unternehmen hinsichtlich des Einsatzes von Predictive Analytics im HR Es kann folgende Hypothese aufgestellt werden, die durch die empirische Untersuchung akzeptiert oder verworfen werden soll: Der Grund, warum HR bisher kaum Anwendungsfelder mit Predictive Analytics etablieren konnte, liegt möglicherweise in der Komplexität von PA und in einer grundsätzlichen analytischen Schwäche von HR.

Seller Inventory # 9783668064478

Bibliographic Details

• Title: Predictive Analytics im Bereich Human Resources. Chancen und Hürden für die Personalarbeit
• Publisher: GRIN Verlag
• Publication Date: 2015
• Language: German
• ISBN 10: 3668064474
• ISBN 13: 9783668064478
• Binding: Taschenbuch
• Condition: Neu
• Dimensions: 210W x 148H x 8D millimeters 210 millimeters width by 148 millimeters height by 8 millimeters depth
• Weight: 152 grams

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Synopsis

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich BWL - Personal und Organisation, Note: 1,0, Hochschule für Technik Stuttgart, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Bachelor-Thesis befasst sich schwerpunktmäßig mit Predictive Analytics und dessen Einsatzmöglichkeiten in der Personalarbeit. Ziel ist es, ein klares Bild dieser noch recht jungen Disziplin zu vermitteln. Dabei sollen vor allem Chancen, Risiken und Hürden von Predictive Analytics für den Fachbereich Human Resources (HR) identifiziert werden. Es soll untersucht werden, wie sich Prozesse im HR durch diesen analytischen Ansatz effektiver und effizienter gestalten lassen. Auch soll die Frage behandelt werden, ob statistische Verfahren signifikant zu einer Verbesserung von Entscheidungen unter hoher Unsicherheit führen können. Die Arbeit richtet sich in erster Linie an Personalverantwortliche, die ein Interesse an prädiktiven statistischen Verfahren haben. Außerdem soll sie das Interesse von Unternehmen wecken, prädiktive Verfahren in ihrer Personalarbeit einzusetzen. Anhand der folgenden Forschungsfragen soll ein klarer thematischer Rahmen abgesteckt werden: 1. Welche Chancen und Risiken birgt Predictive Analytics für die Personalarbeit? 2. Welche Hürden müssen Unternehmen überwinden, um Predictive Analytics im HR erfolgreich zu implementieren? 3. Welchen Reifegrad haben die Unternehmen hinsichtlich des Einsatzes von Predictive Analytics im HR? Es kann folgende Hypothese aufgestellt werden, die durch die empirische Untersuchung akzeptiert oder verworfen werden soll: Der Grund, warum HR bisher kaum Anwendungsfelder mit Predictive Analytics etablieren konnte, liegt möglicherweise in der Komplexität von PA und in einer grundsätzlichen analytischen Schwäche von HR.