Ein eigenes People-Analytics-Team oder «Analytics as a Service»?

«In vielen Organisationen wird People Analytics vermeintlich bereits angewendet. Jedoch ohne, dass eine Definition des Begriffs und des Ziels als Grundstein gelegt wurde. Vielmehr erfährt das Thema im Zuge künstlicher Intelligenz einen weiteren Aufwind und scheint eine gewisse Hektik und Druck zur Anwendung zu vermitteln.

Dabei ist es wichtig, Hektik und Druck für einen Moment zu widerstehen und innezuhalten, um sich im weiten Feld von People Analytics zu orientieren.

People Analytics ist kein Selbstzweck und schon gar keine isolierte Funktion. Vielmehr ist People Analytics ein Maturitätsmodell: von deskriptiven Kennzahlen wie Fluktuation oder Absenzen über jährliche Mitarbeiterbefragungen bis hin zu komplexen statistischen Modellen. Wer diese Spannbreite ignoriert und vorschnell nach einem dedizierten Team ruft, riskiert hohe Fixkosten bei begrenztem Nutzen.

Denn in jedem Fall braucht es zuerst ein Fundament: Eine saubere Datenbasis, konsistente KPIs und eine funktionierende Governance. Besteht innerhalb der Organisation bereits ein gewisses Datenverständnis, kann diese Phase mit internen Ressourcen abgedeckt werden.

Ist dem nicht so, ist externe Expertise gerade in dieser Phase entscheidend. Etwa, um einen Überblick verfügbarer HR-Daten zu erhalten, KPIs festzulegen oder Tool-Landschaften sinnvoll aufzusetzen. Erst wenn diese grundlegende Basis in Organisationen geschaffen ist, stellt sich die Frage «People Analytics intern oder extern?» ernsthaft.

Denn nun geht es um den angestrebten analytischen Reifegrad. Predictive Analytics oder Kausalanalysen erfordern hohe Methodenkompetenz und interdisziplinäres Zusammenwirken. Für sehr grosse Organisationen kann ein eigenes People-Analytics-Team in Bezug auf Kosten/Nutzen sinnvoll sein. Für kleinere Organisationen oder solche, die intern einen geringeren Reifegrad abdecken möchten, sind externe Lösungen nicht die zweitbesten, sondern die klügeren Lösungen. Denn sie sind flexibler und oft präziser zugeschnitten auf die konkreten Entscheidungsbedarfe.»

«Die Frage nach einem eigenen People-Analytics-Team oder Analytics as a Service lässt sich nicht allgemein beantworten: Entscheidend ist der Umgang mit den eigenen Daten. Unabhängig davon, ob Analysen intern oder extern erfolgen, muss ein Unternehmen seine Datenstruktur, -qualität und -logik verstehen. Das gilt umso mehr, wenn neben klassischen, deterministischen Auswertungen auch KI-gestützte Analysen zum Einsatz kommen. Die Forschung zeigt, dass solche Modelle anfällig für Verzerrungen (Bias) sein können, etwa durch historische Daten oder unvollständige Datensätze. Wer fundierte Entscheidungen treffen und Risiken steuern will, muss daher nachvollziehen können, wie Tools Daten aufbereiten, gewichten und interpretieren.

Damit rückt die Frage der Kontrolle und Transparenz in den Mittelpunkt: Ein Inhouse-Team bietet Nähe zum Business, tiefes Kontextverständnis und höhere Steuerbarkeit. Demgegenüber ermöglichen externe Services schnellen Zugang zu Expertise und skalierbare Ressourcen. Der Trade-off liegt so auch zwischen Aufbau- und Betriebskosten sowie dem Risiko, sensibles Wissen und Daten nach aussen zu geben. Gerade im HR-Kontext spielen Datenschutz, Compliance und ethische Aspekte eine zentrale Rolle. Unternehmen müssen genau prüfen, unter welchen Bedingungen externe Anbieter Daten verarbeiten, wo diese gespeichert werden und wie Transparenz sichergestellt wird über die Auswertungen.

Letztlich hängt die optimale Organisationsform von Faktoren wie Unternehmensgrösse, digitalem Reifegrad, regulatorischen Anforderungen und vorhandener Tool-Landschaft ab. Oft entsteht der grösste Mehrwert in einem hybriden Ansatz: strategische Steuerung und Datenverständnis intern, ergänzt durch externe Spezialisierung dort, wo Skalierung oder spezifisches Know-how gefragt ist.»

«Die Frage, ob Organisationen ein eigenes People-Analytics-Team aufbauen oder auf Analytics as a Service (AaaS) zurückgreifen sollten, lässt sich nicht pauschal beantworten. Vielmehr braucht es eine differenzierte Betrachtung, die sowohl organisationale Rahmenbedingungen als auch strategische Zielsetzungen berücksichtigt.

Für ein internes Team spricht insbesondere der nachhaltige Aufbau von Wissen innerhalb der Organisation. People Analytics ist stark kontextabhängig. Nur wer organisationale Besonderheiten, informelle Strukturen und kulturelle Eigenheiten kennt, kann Daten zielführend interpretieren. Intern verankerte Teams gewährleisten zudem eine höhere Umsetzungswahrscheinlichkeit, da sie näher an Entscheidungsprozessen operieren und etablierte Strukturen für die Ableitung und Implementierung von Massnahmen nutzen. Ein weiterer Vorteil liegt in der Kontinuität der Analysearbeit. Projekte bauen oftmals aufeinander auf, wodurch sowohl die Qualität der Analysen als auch die Akzeptanz in der Organisation steigen.

Demgegenüber bietet AaaS einige Effizienzvorteile. Der Aufbau eines interdisziplinären Teams mit Kompetenzen in der Datenanalyse ist anspruchsvoll und ressourcenintensiv. AaaS ermöglicht einen vergleichsweise schnellen Zugang zu spezialisiertem Know-how, ohne langfristige personelle Verpflichtungen einzugehen. Insbesondere für KMU, Organisationen mit begrenzten personellen Ressourcen oder einem niedrigen Reifegrad im Bereich People Analytics stellt dies eine pragmatische Option dar. Vor diesem Hintergrund kann AaaS auch als Einstieg dienen und gleichzeitig den schrittweisen internen Kompetenzaufbau unterstützen. Aber auch etablierte People-Analytics-Teams können für besonders anspruchsvolle Fragestellungen und Analysen auf externe Anbieter zurückgreifen. Langfristig ist jedoch eine interne Verankerung von People-Analytics-Teams anzustreben.»