People Analytics

Was macht jemand in People Analytics?

Du machst Datenarbeit im Personalbereich. Wie viele Beschäftigte verlassen das Unternehmen, in welchen Bereichen, nach welcher Zeit? Wie lange dauert eine Besetzung, an welcher Stelle im Verfahren springen Bewerber ab? Wie verteilen sich Gehälter über Funktionen, Erfahrungsstufen und Standorte? Welche Weiterbildungen werden gebucht, und deckt sich das mit dem, was die Bereiche brauchen?

Handwerklich ist das nah am Data Analyst: Kennzahlen definieren, Daten aus mehreren Systemen zusammenführen, Berichte und Dashboards bauen, Auffälligkeiten nachgehen. Der Unterschied liegt im Gegenstand. Du arbeitest mit Beschäftigtendaten, und das verändert fast jede Entscheidung.

Der erste Punkt sind kleine Fallzahlen. Ein Bereich mit elf Personen, davon drei Abgänge – jede Auswertung auf dieser Ebene lässt Rückschlüsse auf einzelne Menschen zu, auch wenn keine Namen darin stehen. Deshalb arbeitet man mit Mindestgrößen für Gruppen, fasst Kategorien zusammen und verzichtet auf Aufschlüsselungen, sobald sie zu fein werden. Ein Ergebnis nicht zu zeigen, ist hier ein normales und richtiges Ergebnis.

Der zweite Punkt ist die Zulässigkeit. Ob eine Auswertung gemacht werden darf, ist keine technische Frage, sondern eine, die mit dem Datenschutz und der betrieblichen Mitbestimmung geklärt wird. Auswertungen, die sich auf einzelne Beschäftigte oder auf Leistungsvergleiche zurückführen lassen, sind heikel und werden in Deutschland regelmäßig mit der Arbeitnehmervertretung abgestimmt, bevor sie entstehen. Wer das als Hindernis begreift, hat die Rolle nicht verstanden: Die Sorgfalt ist der Kern, nicht das Beiwerk.

Vom Data Analyst unterscheidet dich damit weniger das Werkzeug als der Rahmen: Er darf im Vertrieb jede Frage stellen, die die Daten hergeben, du nicht. Vom AI-Governance-Manager unterscheidet dich, dass du selbst auswertest, statt Regeln für ein ganzes Haus zu setzen.

KI kommt in dieser Rolle vor allem in zwei Formen vor: bei der Auswertung freier Texte aus Befragungen und bei Verfahren, die Abwanderung vorhersagen sollen. Gerade der zweite Fall wird oft angefragt und selten umgesetzt, weil eine Vorhersage über einzelne Beschäftigte kaum vertretbar ist. Was bleibt, ist die Aussage auf Gruppenebene: welche Bedingungen mit längerer Bindung einhergehen.

Was du im Praktikum machst

Häufig übernimmst du wiederkehrende Berichte – Kopfzahlen, Fluktuation, Besetzungsdauer – und räumst sie dabei auf. In vielen Personalabteilungen werden sie noch von Hand in Tabellen gepflegt, und schon eine saubere, wiederholbare Auswertung spart jeden Monat Tage.

Dazu kommt oft eine eigene kleine Untersuchung: Warum bleibt eine Gruppe kürzer als andere? An welcher Stelle im Bewerbungsverfahren geht die Zeit verloren? Du wirst dabei lernen, wie unvollständig Personaldaten sind, weil sie über Jahre von Menschen für Verwaltungszwecke gepflegt wurden, nicht für Analysen.

Ein dritter typischer Auftrag ist Aufbereitung für Sitzungen: Führungskräfte und Arbeitnehmervertretung bekommen dieselbe Zahl und lesen sie unterschiedlich. Deine Darstellung entscheidet mit, ob daraus ein Gespräch wird oder ein Streit.

Was du mitbringen solltest

Sicheres Excel, SQL und ein Visualisierungswerkzeug wie Power BI oder Tableau; Python ist willkommen, aber nicht überall nötig. Statistische Grundlagen brauchst du vor allem, um zu erkennen, wann eine Zahl bei dieser Fallzahl nichts mehr aussagt.

Wichtiger ist die Haltung. Du siehst Gehälter, Kündigungen und Bewertungen von Kollegen, die neben dir sitzen. Verschwiegenheit ist keine Formalie, sondern die Bedingung dafür, dass man dich weiterarbeiten lässt. Und du solltest die Frage aushalten können, ob eine technisch mögliche Auswertung wirklich gemacht werden sollte – und sie im Zweifel selbst stellen, bevor jemand anders es tut.

Was du verdienst

Die Zahlen sind Erfahrungswerte, keine Zusage. Praktika liegen bei rund 1.500 Euro brutto im Monat. Der Einstieg bewegt sich um 4.300 Euro, mit zwei bis drei Jahren Erfahrung zwischen 5.300 und 6.400 Euro. Das Niveau liegt unter den stark technischen KI-Rollen, weil der Personalbereich traditionell niedriger vergütet wird; wer die Auswertung mit HR-Systemwissen verbindet, kommt an den oberen Rand.

Wie es weitergeht

Ein Weg führt zum Senior People Analyst und von dort in die Leitung des HR-Controllings, das die Zahlen des gesamten Personalbereichs verantwortet. Ein anderer führt aus dem Fachbereich heraus in eine allgemeine Analystenrolle. Und wer nah am Geschäft bleibt, arbeitet in der Personalstrategie an den Entscheidungen mit, die er vorher nur ausgewertet hat.