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dc.contributor.refereeSchmeißer, Christian-
dc.contributor.refereeSchwerin, Petra-
dc.contributor.authorSchulze, Matthias-
dc.date.accessioned2022-05-19T12:56:17Z-
dc.date.available2022-05-19T12:56:17Z-
dc.date.issued2022-04-21-
dc.date.submitted2022-02-19-
dc.identifier.urihttps://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/87876-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.25673/85923-
dc.description.abstractDie Analyse personenbezogener Daten kann dazu beitragen, datenbasierte Entscheidungen im Personalwesen zu treffen. Für viele Unternehmen stellt das sogenannte HR Analytics eine Möglichkeit dar, ihr Personalmanagement auf strategische Herausforderungen auszurichten, bemängeln aber, dabei vor Hürden zu stehen, um die Technologie zu integrieren. Die bestehende Fachliteratur zum Thema HR Analytics scheint nicht ausreichend, um die Zielgruppe auf die Besonderheiten bei der Erhebung und Auswertung von personenbezogenen Daten vorzubereiten. Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es daher, ein optimiertes Vorgehensmodell zur Integration von Data Analytics im Personalwesen zu entwickeln. Dazu wurde der Forschungsansatz Design Science Research gewählt, um systematisch ein Artefakt zu konstruieren, dass die Probleme der Praxis lösen soll. Dabei ist in Zusammenarbeit mit Mitarbeitern aus dem HR- und IT-Bereich aus der Praxis ein digitaler Leitfaden entstanden, der detaillierte Lösungsansätze zum Abbau der Hürden bereitstellt. Um den Praxisnutzen des Leitfadens zu bestimmen, wurde abschließend eine Demonstration und Begutachtung mit einer HRA-Expertin durchgeführt.ger
dc.language.isoger-
dc.publisherHochschulbibliothek, Hochschule Merseburg-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
dc.subjectHR Analytics, People Analytics, Vorgehensmodell, Leitfaden, Design Science Research, datenbasierte Entscheidungenger
dc.subject.ddcDDC::3** Sozialwissenschaften::33* Wirtschaft::331 Arbeitsökonomie-
dc.titleEntwicklung eines optimierten Vorgehensmodells zur Integration von Data Analytics im Personalwesenger
dcterms.dateAccepted2022-
dcterms.typeHochschulschrift-
dc.typeMaster Thesis-
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:542-1981185920-878767-
local.versionTypesubmittedVersion-
local.publisher.universityOrInstitutionHochschule Merseburg-
local.openaccesstrue-
dc.identifier.ppn1803952105-
local.accessrights.dnbfree-
Enthalten in den Sammlungen:Wirtschaftswissenschaften und Informationswissenschaften

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