HR Analytics (auch People Analytics oder Talent Analytics genannt) ist die systematische Erfassung, Auswertung und Interpretation von personalbezogenen Daten, um fundierte Entscheidungen im Personalmanagement zu treffen. Unternehmen nutzen HR Analytics, um Kennzahlen wie Fluktuationsrate, Time-to-Hire oder Mitarbeiterzufriedenheit zu messen und daraus konkrete Maßnahmen abzuleiten. Studien zeigen: Organisationen, die HR Analytics konsequent nutzen, steigern ihre Produktivität um bis zu 25% und reduzieren die Fluktuation um bis zu 50%.

Was ist HR Analytics?

HR Analytics bezeichnet die systematische Sammlung und Analyse von personalbezogenen Daten mit dem Ziel, die Performance der Belegschaft zu verbessern und strategische HR-Entscheidungen zu optimieren. Laut Gartner ist HR Analytics "die Erfassung und Anwendung von Talent-Daten zur Verbesserung kritischer Talent- und Geschäftsergebnisse".

Im Kern geht es darum, aus rohen HR-Daten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Statt sich auf Bauchgefühl oder Erfahrungswerte zu verlassen, treffen HR-Verantwortliche Entscheidungen auf Basis messbarer Fakten. Die Datenanalyse ermöglicht es, Muster zu erkennen, Trends vorherzusagen und Probleme frühzeitig zu identifizieren.

HR Analytics hat sich in den letzten Jahren von einem Nice-to-have zu einem strategischen Erfolgsfaktor entwickelt. McKinsey-Studien belegen: Unternehmen, die People Analytics intensiv nutzen, verzeichnen eine um 25% höhere Produktivität und eine um 50% niedrigere Fluktuationsrate.

Unterschied zu People Analytics und Workforce Analytics

Die Begriffe HR Analytics, People Analytics und Workforce Analytics werden häufig synonym verwendet, unterscheiden sich jedoch im Fokus:

HR Analytics konzentriert sich auf HR-spezifische Prozesse und Kennzahlen wie Recruiting, Vergütung, Performance Management und Personalkosten. Der Fokus liegt auf der Optimierung von HR-Funktionen.

People Analytics betrachtet die gesamte Employee Experience über verschiedene Datenquellen hinweg – nicht nur HR-Systeme, sondern auch IT-Daten, Feedback-Plattformen und externe Benchmarks. Der Ansatz ist ganzheitlicher und berücksichtigt die komplette Mitarbeiter-Journey.

Workforce Analytics schließt auch externe Arbeitskräfte ein, etwa Freelancer, Zeitarbeitende oder Berater:innen. Diese Perspektive ist besonders relevant für Unternehmen mit hybriden Arbeitsmodellen.

In der Praxis werden die Begriffe oft austauschbar genutzt. Entscheidend ist weniger die Bezeichnung als vielmehr der strategische Einsatz datenbasierter Erkenntnisse zur Verbesserung von HR-Prozessen und Geschäftsergebnissen.

Warum ist HR Analytics wichtig?

HR Analytics transformiert die Personalabteilung von einer administrativen Funktion zu einem strategischen Business Partner. Datengestützte Entscheidungen ersetzen Vermutungen und Bauchgefühl durch messbare Fakten.

Strategischer Mehrwert: HR Analytics ermöglicht es, personalbezogene Entscheidungen direkt mit Unternehmenszielen zu verknüpfen. Statt zu reagieren, können HR-Teams proaktiv handeln – etwa indem sie Kündigungsrisiken frühzeitig erkennen oder identifizieren, welche Recruiting-Kanäle die besten Talente liefern.

Messbare Erfolge: Die Zahlen sprechen für sich. McKinsey-Analysen zeigen, dass Unternehmen mit starken People-Analytics-Fähigkeiten eine um 25% höhere Produktivität erzielen. Gleichzeitig sinkt die Fluktuation um bis zu 50%, was erhebliche Kostenersparnisse bedeutet. Eine Studie von Deloitte ergab zudem, dass datengetriebene HR-Abteilungen dreimal häufiger als strategisch wertvoll wahrgenommen werden.

Wettbewerbsvorteil: In Zeiten des Fachkräftemangels entscheidet die Qualität der HR-Entscheidungen über den Unternehmenserfolg. Wer die besten Talente anzieht, entwickelt und hält, verschafft sich einen nachhaltigen Vorteil gegenüber Wettbewerbern.

Kosteneinsparungen: Durch gezielte Analysen lassen sich ineffiziente Prozesse identifizieren. Beispiele: Zu hohe Cost-per-Hire durch falsche Recruiting-Kanäle, unnötige Überstunden durch schlechte Personalplanung oder hohe Fluktuation aufgrund vermeidbarer Kündigungsgründe.

HR Analytics ist kein Selbstzweck, sondern ein strategisches Werkzeug, das HR-Abteilungen dabei unterstützt, einen messbaren Beitrag zum Unternehmenserfolg zu leisten.

Die 4 Arten von HR Analytics

HR Analytics lässt sich in vier Entwicklungsstufen einteilen, die sich in ihrer Komplexität und ihrem strategischen Wert unterscheiden:

Descriptive Analytics – Was ist passiert?

Descriptive Analytics beschreibt vergangene Ereignisse durch die Auswertung historischer Daten. Diese Basisform der Analyse beantwortet die Frage: "Was ist passiert?"

Typische Anwendungen sind Reports über Fluktuationsraten, Abwesenheitszeiten, Recruiting-Erfolge oder Gehaltsstrukturen. Die Daten werden meist in Dashboards visualisiert und ermöglichen einen schnellen Überblick über den Ist-Zustand.

Beispiel: "Die Fluktuationsrate betrug im letzten Quartal 12%, verglichen mit 8% im Vorjahresquartal."

Descriptive Analytics ist der Einstiegspunkt für datengetriebenes HR und bildet die Grundlage für alle weiterführenden Analyseformen.

Diagnostic Analytics – Warum ist es passiert?

Diagnostic Analytics geht einen Schritt weiter und analysiert die Ursachen hinter beobachteten Trends. Die zentrale Frage lautet: "Warum ist es passiert?"

Durch statistische Methoden wie Korrelationsanalysen oder Segmentierungen werden Zusammenhänge identifiziert. HR-Teams können so verstehen, welche Faktoren bestimmte Entwicklungen beeinflussen.

Beispiel: "Die hohe Fluktuation in der IT-Abteilung korreliert mit unterdurchschnittlichen Gehältern und fehlenden Entwicklungsmöglichkeiten."

Diese Erkenntnisse bilden die Basis für gezielte Interventionen und prozessuale Verbesserungen.

Predictive Analytics – Was wird passieren?

Predictive Analytics nutzt historische Daten und statistische Modelle, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Die Frage lautet: "Was wird wahrscheinlich passieren?"

Mithilfe von Machine Learning und Algorithmen können HR-Teams Risiken frühzeitig erkennen – etwa welche Mitarbeitenden mit hoher Wahrscheinlichkeit kündigen werden oder welche Kandidat:innen im Recruiting erfolgreich sein werden.

Beispiel: "Mitarbeiter:in X hat eine 75%ige Kündigungswahrscheinlichkeit innerhalb der nächsten 6 Monate, basierend auf Engagement-Scores und Performance-Daten."

Diese vorausschauende Analyse ermöglicht proaktives Handeln, bevor Probleme eskalieren.

Prescriptive Analytics – Was soll ich tun?

Prescriptive Analytics ist die fortgeschrittenste Form und kombiniert alle vorherigen Ebenen, um konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten. Die Frage lautet: "Was sollte ich tun?"

Anhand von Simulationen und Optimierungsmodellen werden verschiedene Szenarien durchgespielt und die beste Vorgehensweise ermittelt.

Beispiel: "Um die Fluktuation in der IT-Abteilung um 30% zu senken, solltest du die Gehälter um 8% erhöhen und ein Mentoring-Programm einführen. Erwarteter ROI: 4:1."

Prescriptive Analytics liefert damit nicht nur Daten, sondern direkt umsetzbare Lösungsansätze.

Die wichtigsten HR-Kennzahlen & KPIs

HR-Kennzahlen (Metriken) sind messbare Datenpunkte aus dem Personalbereich. HR-KPIs (Key Performance Indicators) sind strategisch wichtige Kennzahlen, die direkt auf Unternehmensziele einzahlen. Während jede Metrik eine Kennzahl ist, ist nicht jede Kennzahl ein strategischer KPI.

Die Auswahl der richtigen KPIs hängt von den spezifischen Unternehmenszielen ab. Hier sind die wichtigsten Kategorien:

Recruiting-KPIs

Time-to-Hire: Die durchschnittliche Anzahl der Tage vom ersten Kontakt mit Kandidat:innen bis zur Vertragsunterzeichnung. Eine kurze Time-to-Hire reduziert Produktivitätsverluste und verbessert die Candidate Experience.

Cost-per-Hire: Die Gesamtkosten, die für die Besetzung einer Stelle anfallen – inklusive Stellenanzeigen, Recruiting-Software, Personalaufwand und Onboarding. Eine Optimierung dieser Kennzahl führt direkt zu Kosteneinsparungen.

Quality-of-Hire: Misst, wie gut neue Mitarbeitende performen. Indikatoren sind Performance-Reviews nach 6-12 Monaten, Verbleibsrate oder Bewertungen durch Vorgesetzte. Diese Kennzahl ist entscheidend, um die Effektivität des Recruiting-Prozesses zu bewerten.

Retention-KPIs

Fluktuationsrate: Der Prozentsatz der Mitarbeitenden, die das Unternehmen innerhalb eines bestimmten Zeitraums verlassen. Berechnung: (Anzahl Kündigungen / Durchschnittliche Mitarbeiterzahl) × 100. Eine hohe Fluktuation verursacht enorme Kosten durch Recruiting, Einarbeitung und Produktivitätsverluste.

Mitarbeiterbindung (Retention Rate): Die Kehrseite der Fluktuation – wie viele Mitarbeitende bleiben dem Unternehmen treu? Eine hohe Bindungsrate ist ein Indikator für Zufriedenheit und Unternehmenskultur.

Employee Net Promoter Score (eNPS): Misst die Loyalität der Mitarbeitenden durch die Frage: "Wie wahrscheinlich würdest du das Unternehmen als Arbeitgeber weiterempfehlen?" (Skala 0-10). Der eNPS ist ein starker Prädiktor für Fluktuation und Engagement.

Performance-KPIs

Produktivität: Misst die Leistung pro Mitarbeiter:in, etwa durch Umsatz pro Kopf oder Output-Kennzahlen. Diese Metrik hilft, den Wertbeitrag der Belegschaft zu quantifizieren.

Leistungsbeurteilung: Durchschnittliche Performance-Scores aus jährlichen oder vierteljährlichen Reviews. Kombiniert mit anderen Daten, lassen sich High Performer identifizieren und gezielt fördern.

Zielerreichungsquote: Prozentsatz der erreichten Jahresziele (OKRs, KPIs). Diese Kennzahl zeigt, wie gut individuelle Leistung mit strategischen Unternehmenszielen synchronisiert ist.

Wichtig: Die Auswahl der richtigen KPIs sollte immer an den spezifischen Unternehmenszielen ausgerichtet sein. Weniger ist mehr – besser 5-7 gut gepflegte KPIs als 30 oberflächlich gemessene Kennzahlen.

Datenquellen für HR Analytics

Die Qualität von HR Analytics steht und fällt mit der Qualität der zugrundeliegenden Daten. Unternehmen nutzen typischerweise mehrere Datenquellen, um ein ganzheitliches Bild zu erhalten:

HRIS (HR Information System): Das HRIS ist die zentrale Datenquelle für Stammdaten, Verträge, Gehälter, Abwesenheiten und Organisationsstrukturen. Moderne Systeme wie Personio, Factorial oder BambooHR bieten bereits integrierte Analytics-Funktionen.

ATS (Applicant Tracking System): Recruiting-Daten wie Bewerberzahlen, Conversion Rates, Herkunftskanäle und Time-to-Hire werden hier erfasst. Diese Daten sind essenziell für die Optimierung des Recruiting-Prozesses.

Zeiterfassungssysteme: Arbeitszeiten, Überstunden und Abwesenheiten liefern Einblicke in Auslastung, Produktivität und potenzielle Burnout-Risiken.

Mitarbeiterbefragungen: Engagement-Umfragen, Pulse Surveys und 360-Grad-Feedbacks erfassen qualitative Daten zu Zufriedenheit, Motivation und Unternehmenskultur.

Objektive Eignungsdiagnostik: Assessment-Ergebnisse aus wissenschaftlich validierten Tests liefern objektive Daten zu Kompetenzen, Potenzialen und Cultural Fit. Plattformen wie Aivy ermöglichen es, Game-Based Assessments in den Recruiting-Prozess zu integrieren und damit die Datenqualität für HR Analytics zu erhöhen. Im Gegensatz zu reinen CV-Daten basieren diese Erkenntnisse auf standardisierten, wissenschaftlich fundierten Verfahren und reduzieren Unconscious Bias.

Leistungsbeurteilungen: Performance-Reviews, Zielvereinbarungen und Entwicklungspläne dokumentieren die individuelle Leistung und Entwicklung von Mitarbeitenden.

Die Integration verschiedener Datenquellen ist entscheidend: Erst durch die Verknüpfung von HRIS-Daten mit Engagement-Scores und Performance-Metriken entstehen verwertbare Insights. Moderne HR-Analytics-Plattformen automatisieren diese Integration und reduzieren den manuellen Aufwand erheblich.

So startest du mit HR Analytics – Quick Guide

Der Einstieg in HR Analytics muss nicht kompliziert sein. Mit diesem 5-Schritte-Plan legst du die Grundlage für datengetriebenes HR:

Schritt 1: Ziele definieren

Beginne mit klaren, messbaren Zielen. Welches Problem möchtest du lösen? Beispiele:

• "Fluktuation in der IT-Abteilung um 15% senken"
• "Time-to-Hire für Senior-Positionen um 20 Tage verkürzen"
• "Mitarbeiterzufriedenheit von 3,8 auf 4,2 (von 5) steigern"

Vermeide vage Formulierungen wie "besseres HR". Nutze stattdessen die SMART-Methode (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound).

Schritt 2: Relevante Kennzahlen identifizieren

Welche KPIs messen den Erfolg deiner Ziele? Wenn du die Fluktuation senken möchtest, brauchst du:

• Aktuelle Fluktuationsrate (gesamt + nach Abteilung)
• Kündigungsgründe aus Exit-Interviews
• Engagement-Scores
• Gehaltszufriedenheit

Konzentriere dich auf 3-5 Kernkennzahlen, die direkt auf dein Ziel einzahlen.

Schritt 3: Daten sammeln

Prüfe, welche Daten bereits vorhanden sind:

• HRIS: Stammdaten, Kündigungen, Gehälter
• ATS: Recruiting-Kennzahlen
• Befragungen: Engagement, Feedback

Fehlende Daten systematisch erfassen – etwa durch strukturierte Exit-Interviews oder regelmäßige Pulse Surveys. Wichtig: Qualität geht vor Quantität. Lieber wenige Kennzahlen sauber erfassen als viele unvollständig.

Schritt 4: Daten analysieren

Beginne mit Descriptive Analytics: Was zeigen die Daten? Nutze einfache Visualisierungen (Excel, Google Sheets) für den Start. Fragen, die du beantworten solltest:

• Gibt es Muster? (z.B. höhere Fluktuation in bestimmten Abteilungen)
• Gibt es Ausreißer? (z.B. einzelne Monate mit extrem hoher Fluktuation)
• Gibt es Korrelationen? (z.B. zwischen Gehalt und Kündigungsrate)

Formuliere Hypothesen: "Mitarbeitende in Team X kündigen häufiger, weil die Führungskraft problematisch ist."

Schritt 5: Maßnahmen ableiten und messen

Basierend auf deinen Erkenntnissen, definiere konkrete Maßnahmen:

• Hypothesis: "Schlechte Führung führt zu hoher Fluktuation"
• Maßnahme: "Führungskräfte-Coaching für Team X"
• Messung: "Fluktuation in Team X nach 6 Monaten erneut messen"

Teste, lerne, optimiere. HR Analytics ist ein iterativer Prozess – nicht jede Maßnahme wird sofort wirken. Entscheidend ist, dass du aus Daten lernst und kontinuierlich verbesserst.

DSGVO beachten: Datenschutz bei HR Analytics

HR Analytics bewegt sich in einem rechtlich sensiblen Bereich. Mitarbeiterdaten sind personenbezogene Daten und unterliegen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO).

Rechtsgrundlage: Du brauchst eine Rechtsgrundlage für die Verarbeitung von Mitarbeiterdaten – entweder die Einwilligung der Mitarbeitenden oder eine gesetzliche Grundlage (z.B. Arbeitsvertrag). Für Analytics-Projekte, die über die normale HR-Arbeit hinausgehen, ist meist eine explizite Einwilligung erforderlich.

Anonymisierung und Pseudonymisierung: Personenbezogene Daten sollten so weit wie möglich anonymisiert werden. Statt "Mitarbeiter:in Schmidt" nutzt du "Mitarbeiter:in ID 4782". Bei Analysen auf Abteilungsebene ist vollständige Anonymisierung oft möglich.

Betriebsrat einbeziehen: Die Einführung von HR Analytics ist mitbestimmungspflichtig. Der Betriebsrat muss informiert und beteiligt werden – insbesondere wenn es um Performance-Messungen oder automatisierte Entscheidungen geht.

Transparenz: Kommuniziere offen, welche Daten zu welchem Zweck erhoben werden. Mitarbeitende haben ein Recht darauf zu wissen, wie ihre Daten genutzt werden.

Datenschutz ist kein Hindernis für HR Analytics, sondern ein Framework, das sicherstellt, dass Analysen ethisch und rechtssicher durchgeführt werden.

HR Analytics Tools & Software

Die Auswahl der richtigen Tools hängt von Unternehmensgröße, Budget und technischer Reife ab:

Für den Einstieg (kleine Unternehmen, <50 Mitarbeitende):

• Excel / Google Sheets: Kostenlos, flexibel und ausreichend für Basis-Analytics. Eignet sich für Descriptive Analytics und einfache Dashboards.
• HRIS mit Analytics-Funktionen: Personio, Factorial oder BambooHR bieten integrierte Reporting-Funktionen, die einen guten Einstieg ermöglichen.

Für mittelständische Unternehmen (50-500 Mitarbeitende):

• Personio: All-in-One HR-Software mit starken Analytics-Features, besonders für den deutschsprachigen Raum optimiert.
• Factorial: Preisgünstige Alternative mit gutem Reporting und People-Analytics-Funktionen.
• BambooHR: Fokus auf Employee Experience mit integrierten Engagement-Analysen.

Für große Unternehmen (>500 Mitarbeitende):

• Visier: Spezialisierte People-Analytics-Plattform mit fortgeschrittenen Predictive-Funktionen.
• Workday Analytics: Enterprise-Lösung mit umfassenden Analysemöglichkeiten und KI-gestützten Insights.
• SAP SuccessFactors: Integrierte Analytics-Suite für große, internationale Organisationen.

Business Intelligence Tools (für alle Größen):

• Tableau, Microsoft Power BI: Professionelle Dashboards für fortgeschrittene Analysen. Ermöglichen die Kombination von HR-Daten mit anderen Unternehmensdaten.

Die beste Software ist die, die du tatsächlich nutzt. Starte einfach, sammle Erfahrungen und skaliere dann. Ein einfaches Excel-Dashboard ist besser als eine teure Software, die niemand bedienen kann.

Häufige Fragen zu HR Analytics

Was ist der Unterschied zwischen HR Analytics und People Analytics?

HR Analytics fokussiert sich auf HR-spezifische Daten wie Recruiting, Vergütung und Performance. People Analytics betrachtet die gesamte Mitarbeiter-Experience über mehrere Datenquellen hinweg (HR, IT, Feedback). Workforce Analytics schließt auch externe Mitarbeitende ein (Freelancer, Zeitarbeit). In der Praxis werden die Begriffe oft synonym verwendet.

Welche HR-Kennzahlen sind am wichtigsten?

Die wichtigsten KPIs hängen von deinen Unternehmenszielen ab. Typische Kategorien sind: Recruiting (Time-to-Hire, Cost-per-Hire, Quality-of-Hire), Retention (Fluktuationsrate, Mitarbeiterbindung, eNPS), Performance (Produktivität, Leistungsbeurteilung, Zielerreichung) und Engagement (Mitarbeiterzufriedenheit, Absentismusrate, Überstunden). Fokussiere dich auf 5-7 Kennzahlen, die direkt auf strategische Ziele einzahlen.

Brauche ich teure Software für HR Analytics?

Nein – du kannst mit Excel oder Google Sheets starten. Wichtiger als die Software ist: klare Ziele definieren und relevante Daten sammeln. HRIS-Systeme wie Personio, Factorial oder BambooHR bieten integrierte Analytics-Funktionen für mittelständische Unternehmen. Für große Organisationen können spezialisierte Tools wie Visier oder Workday Analytics sinnvoll sein.

Wie starte ich mit HR Analytics?

Folge diesem 5-Schritte-Plan: 1. Definiere klare Ziele (z.B. "Fluktuation um 10% senken"). 2. Identifiziere relevante Kennzahlen (z.B. Fluktuationsrate, Exit-Interview-Daten). 3. Sammle Daten aus bestehenden Systemen (HRIS, ATS, Zeiterfassung). 4. Analysiere Daten und leite Hypothesen ab (z.B. "Hohe Fluktuation in Abteilung X"). 5. Teste Maßnahmen und messe Erfolg.

Ist HR Analytics DSGVO-konform?

Ja – aber nur, wenn du die Datenschutz-Grundverordnung einhältst. Mitarbeiterdaten sind personenbezogene Daten und unterliegen strengen Schutzpflichten. Du brauchst Einwilligung der Mitarbeitenden oder eine Rechtsgrundlage (z.B. Arbeitsvertrag). Anonymisierung und Pseudonymisierung sind Pflicht bei Analytics-Projekten. Der Betriebsrat muss bei Einführung von HR Analytics beteiligt werden.

Welche Datenquellen kann ich für HR Analytics nutzen?

Typische Datenquellen sind: HRIS (Stammdaten, Vergütung, Abwesenheiten), ATS (Recruiting-Daten, Bewerberzahlen), Zeiterfassung (Arbeitszeiten, Überstunden, Produktivität), Mitarbeiterbefragungen (Engagement, Zufriedenheit, Feedback), objektive Eignungsdiagnostik (Assessment-Ergebnisse, Kompetenzen, Potenziale) und Leistungsbeurteilungen (Performance-Reviews, Zielvereinbarungen).

Was sind die 4 Arten von HR Analytics?

Die vier Entwicklungsstufen sind: Descriptive Analytics (Was ist passiert? z.B. "Fluktuation betrug 15%"), Diagnostic Analytics (Warum ist es passiert? z.B. "Hohe Fluktuation wegen schlechter Führung"), Predictive Analytics (Was wird passieren? z.B. "Mitarbeiter:in X wird kündigen") und Prescriptive Analytics (Was soll ich tun? z.B. "Führungskräfte-Coaching einführen").

Wie messe ich den ROI von HR Analytics?

Typische ROI-Metriken sind: Cost-per-Hire Reduktion (z.B. 30% Einsparungen durch besseres Recruiting), Fluktuation senken (z.B. 10% weniger Kündigungen = X€ Einsparung), Produktivitätssteigerung (z.B. 15% höhere Leistung durch datenbasierte Entwicklung) und Time-to-Hire verkürzen (z.B. 20 Tage weniger = schnellere Wertschöpfung). Der ROI wird meist nach 12-18 Monaten messbar.

Fazit: HR Analytics als strategischer Hebel

HR Analytics ist kein technisches Buzzword, sondern ein strategischer Hebel für erfolgreiche Personalarbeit. Wer Entscheidungen auf Basis von Daten trifft statt auf Bauchgefühl, verschafft sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil.

Die Zahlen sprechen für sich: 25% höhere Produktivität, 50% niedrigere Fluktuation und ein messbarer Beitrag zum Unternehmenserfolg. Dabei muss der Einstieg nicht kompliziert sein – schon mit einfachen Tools wie Excel und klaren Zielen lassen sich erste Erfolge erzielen.

Entscheidend ist die richtige Balance: Datenqualität geht vor Datenmenge, Fokus auf strategische KPIs ist wichtiger als hunderte Metriken, und Datenschutz ist kein Hindernis, sondern ein notwendiger Rahmen für ethische Analytics-Praxis.

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Quellen

• Gartner Inc. (2025). HR Analytics Definition. Gartner Glossary. https://www.gartner.com/en/human-resources/glossary/hr-analytics
• Academy to Innovate HR (AIHR). (2025). What is HR Analytics? AIHR Blog. https://www.aihr.com/blog/what-is-hr-analytics/
• McKinsey & Company. (2023). People Analytics Study. McKinsey Insights.
• Deloitte. (2024). Global Human Capital Trends 2024. Deloitte Research.
• Haufe Group. (2025). HR-Analytics KPIs: Erfolg richtig messen. Haufe HR-Magazin. https://www.haufe.de/hr/magazin/hr-analytics-kpis
• OMR Reviews. (2025). 19 HR-KPIs, die du im Auge behalten solltest. https://omr.com/de/reviews/contenthub/hr-kpis
• Personio GmbH. (2023). People Analytics Guide. Personio HR-Lexikon. https://www.personio.com/hr-lexicon/people-analytics/