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Make or Buy: Dein praktischer Guide zur Implementierung von People Analytics

People Analytics revolutioniert die Welt des Human Resources. Aber wie fängt man damit an? Dieser Guide hilft dir bei der wohl wichtigsten Frage rund um People Analytics: "Make or Buy?" Beide Wege haben ihre Vor- und Nachteile, und wir werfen einen Blick darauf, wie du die beste Entscheidung für dein Unternehmen treffen kannst.

People Analytics Lösung

Internes BI Projekt: HR Dashboards selbst entwickeln

Stell dir vor, du bist ein Koch oder Köchin in einer Gourmetküche. Die Entwicklung deiner eigenen People Analytics-Lösung ist wie das Zubereiten eines komplexen Gerichts: Du hast volle Kontrolle über die Zutaten (deine HR-Daten) und kannst das Rezept (die Analysemethoden) ganz nach deinem Geschmack anpassen. Klingt toll, oder?

Aber Vorsicht: Es ist nicht so einfach, wie es klingt. Du brauchst ein Team von Datenexperten und IT-Fachkräften, die wissen, wie man mit großen Datenmengen jongliert und wie man die Daten aus den Systemen bekommt. Außerdem musst du Zeit und Geld in die Entwicklung von Tools und Systemen investieren, um aus deinen HR-Daten sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Wenn du mehr darüber erfahren möchtest, wie man ein internes People Analytics Projekt aufbaut, klick hier.


Pro:

  • Flexible Anpassung: Eigenentwicklung ermöglicht eine maßgeschneiderte Lösung, die genau auf die spezifischen Bedürfnisse und Prozesse deines Unternehmens abgestimmt ist.

  • Interne Kompetenzentwicklung: Du baust internes Know-how auf, was langfristig zum Vorteil des Unternehmens werden kann.

Kontra:

  • Hoher Zeitaufwand: Die Entwicklung eigener Systeme kann sehr zeitintensiv sein.

  • Hohe Kosten: Die initiale Investition in BI-Fachkräfte und Technologie kann erheblich sein und schnell in die hunderttausende gehen.

  • Hohes Risiko: Ohne ausreichende Expertise kann die Entwicklung scheitern oder nicht den gewünschten Nutzen bringen.



People Analytics as a Service: Der schnelle Weg zum HR Dashboard

Nun zur anderen Seite der Medaille: der Kauf einer fertigen People Analytics-Lösung. Das ist wie der Gang in ein Restaurant. Du musst nicht kochen, sondern kannst dich einfach hinsetzen und genießen. Diese Lösungen bieten oft ein umfassendes Paket an Funktionen und sind meist benutzerfreundlich.

Aber natürlich gibt es auch hier Dinge, die ihr beachten müsst. Wie bei jeder Software as a Service (SaaS) Lösung, gibt es vordefinierte Funktionen. Die solltet ihr euch gut anschauen, um sicherzustellen, dass eure Bedürfnisse abgedeckt sind. Ähnlich wie bei eurer Personalmanagement- oder Recruiting-Software, hilft ein regelmäßiger Austausch mit dem Anbieter, um euch über Neuerungen auf dem Laufenden zu halten und gewünschte Funktionen zu kommunizieren.


Pro:

  • Schnelle Implementierung: Kauf und Einrichtung von Standardlösungen sind meist schneller umsetzbar als Eigenentwicklungen.

  • Geringere Kosten: Anbieter von Standardlösungen bringen aufgrund ihrer Kostenstruktur oft einen schnelleren Return on Invest (ROI)

  • Kein technisches Know-how erforderlich: Da der Anbieter die technische Seite übernimmt, brauchst du kein Team von Daten-Experten. Das senkt die Einstiegsbarrieren erheblich.

Kontra:

  • Eingeschränkte Anpassungsmöglichkeiten: Standardlösungen bieten oft weniger Flexibilität in der Anpassung an spezifische Bedürfnisse.

  • Standardisierte Funktionen: Die Anpassungsmöglichkeiten sind im Vergleich zum "make"-Ansatz begrenzt, was bedeuten kann, dass spezifische Bedürfnisse deines Unternehmens möglicherweise nicht sofort vollständig abgedeckt werden.

 

Fazit

Die Entscheidung zwischen "make" oder "buy" ist nicht einfach und hängt von vielen Faktoren ab – wie deinem Budget, deinen technischen Fähigkeiten und den spezifischen Bedürfnissen deines Unternehmens.

Wenn du gerne experimentierst und die Ressourcen hast, könnte der "make"-Weg spannend sein. Wenn du jedoch eine schnelle, unkomplizierte Lösung bevorzugst, könnte "buy" der richtige Weg sein. Egal für welchen Weg du dich entscheidest, People Analytics wird deine HR-Arbeit revolutionieren!




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