People Reporting & Analytics
Brief description
- Grundlagen des evidenzbasierten People & Culture Managements (PCM)
- Grundlagen des (People) Controllings Instrumente, Zielgruppen, Aufgaben
- Unterscheidung von Business Analytics, People Analytics, People Controlling & Reporting
- Zusammenhänge zwischen strategischem Management, PCM, People Reporting & Analytics
- Funktion und Organisation von People Reporting & Analytics
- Operative und strategische Instrumente in People Analytics & Reporting (z.B. Kennzahlen, Benchmarking, Management-Reporting)
- Reifegrade und Unterscheidungsmerkmale von HR-Kennzahlen
- Kennzahlen (KPIs) aus unterschiedlichen PCM Prozessen
- Budgetierungsprozess und Evaluierung von People Practices Maßnahmen (Personalkostenbudgetierung und Budgetierung einzelner Maßnahmen, z.B. aus Learning & Development)
- Datenquellen und Datenerhebungsinstrumente des People Controllings (z.B. HRIS, Mitarbeiter:innenbefragungen)
- Methoden zur Steigerung der Datenqualität
- Datenanalyse und Qualitätssicherung (inkl. praktischer Beispiele anhand von Microsoft Excel)
- Big Data im PCM
- Datensicherheit und ethische Aspekte (rechtliche Aspekte werden in paralleler Rechts-LV im Modul behandelt)
- Unterschiedliche (gesetzliche) Reporting-Verpflichtungen (z.B. Statistik Austria, Einkommensbericht, European Sustainability Reporting Jahresbericht)
- Herausforderungen des internationalen People Controllings und Reportings
- Aktuelle Themen im People Controlling, Reporting & Analytics
Mode of delivery
face to face
Type
compulsory
Recommended or required reading and other learning resources/tools
Rudel, S. (2021). People Analytics: Methoden und Werkzeuge zur Arbeit mit Daten im Human Resource Management (HRM) (1. Auflage). Vahlen. //
Scholz, C. (2012). Human Capital Reporting: HCR10 als Standard für eine transparente Personalberichterstattung (1. Auflage). Vahlen. //
DGFP e.V. (2013): Personalcontrolling für die Praxis: Konzepte - Kennzahlen - Unternehmensbeispiele: Konzepte - Kennzahlen – Unternehmensbeispiele (2. Auflage). wbv Media. //
Niedermayr, R. et al. (2020). Personalcontrolling-Prozessmodell 2.0: Ein Leitfaden für die Beschreibung und Gestaltung von Prozessen des Personalcontrollings (2. Auflage). Linde. //
Cascio, W. & Boudreau, J. (2019). Investing in People: Financial Impact of Human Resource Initiatives (3rd edition). FT Press. //
Klingler, Urs (2009). 100 Personalkennzahlen (3. Auflage). Cometis Publ. //
Gerlach, D. (2022). Crashkurs Personalcontrolling - inkl. Arbeitshilfen online: Grundlagen, Werkzeuge und Praxisbeispiele (2. Auflage), Haufe-Lexware //
Schulte, C. (2020). Personal-Controlling mit Kennzahlen: Instrumente für eine aktive Steuerung im Personalwesen (4., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage.). Vahlen.
Planned learning activities and teaching methods
Präsenz & Online in Form von Inverted Classrooms (Selbsstudienphasen mit E-Learnings mit Vorlagen (z.B. in Excel) in Einzel- oder Gruppenarbeit), Online-Quizzes während Selbststudienphasen für individuelle Lernerfolgskontrollen oder während Präsenzphasen als Wiederholung, Kleingruppenarbeiten (z.B. Ausarbeitung einzelner Lehrinhalte und Präsentationen im Plenum)
Assessment methods and criteria
Schriftliche Endprüfung (55 %, offene Fragestellungen, open book).
Inhaltliche Kriterien Endprüfung: Grad der Problemerfassung und Problemcharakterisierung, Korrektheit und Komplexität der Lösungen hinsichtlich Fach- und Methodenkompetenz.
Formale Kriterien Endprüfung: Vollständigkeit der Antworten, sprachliche Differenziertheit und Eigenständigkeit der Ergebnisdarstellung.
Immanente Leistungsbeurteilung (45 %), z.B. in Form einer Kleingruppenarbeit inklusive Präsentation oder Abgabe einer Hausarbeit im Selbststudium.
Inhaltliche Kriterien immanente Leistung: Grad der Problemerfassung und Problemcharakterisierung, Komplexität der Lösungen hinsichtlich Fach- und Methodenkompetenz, Berücksichtigung der individuellen Kontextvorgaben bei Gruppenarbeiten sowie Sicherheit in Beantwortung von abschließenden Fragen bei Präsentationen.
Formale Kriterien immanente Leistung: Einhaltung formaler Vorgaben, sprachliche Differenziertheit und Korrektheit, Eigenständigkeit und ggf. Kreativität in der Präsentation der Ergebnisse (letzteres sofern Präsentation als Prüfungsmethode).
Prerequisites and co-requisites
Einführung zu People Management & Employee Lifecycle
Infos
Degree programme
People & Culture Management (Bachelor)
Cycle
Bachelor
ECTS Credits
3.00
Language of instruction
German
Curriculum
Part-Time
Academic year
2025
Semester
3 WS
Incoming
No
Learning outcome
Nach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage,
- Grundlagen des evidenzbasierten People & Culture Managements (PCM) zu beschreiben,
- den Zweck des (People) Controllings zu benennen und dessen Bedeutung für Unternehmensplanung und –steuerung einzuordnen sowie Zusammenhänge zu anderen People & Culture Instrumenten zu erkennen,
- im Speziellen die Zielgruppen, Aufgaben und Instrumente im strategischen sowie operativen People Controlling und Reporting zu erläutern sowie dessen wesentliche Kennzahlen (KPIs) zu unterscheiden, zu definieren und zu berechnen,
- einen Budgetierungsprozess nachzuvollziehen und die Rolle des People Controlling und Reporting darin einzuordnen,
- verschiedene Datenquellen und Datenerhebungsinstrumente für das People Controlling und Reporting zu bestimmen, die Voraussetzungen für die Erhebung hochwertiger, rechtskonformer sowie relevanter Daten zu entwickeln und daraus abgeleitete Kennzahlen für das PCM auszuwählen bzw. auszuwerten,
- People Analytics von People Reporting abzugrenzen und die Bedeutung der Datenanalyse für evidenzbasiertes PCM einzuschätzen,
- Einsatzmöglichkeiten von People Analytics in allen People Practices sowie in People Operations als auch auf strategischer Planungsebene zu empfehlen und die gewonnenen Daten als Entscheidungsgrundlage im PCM zu nutzen (insbesondere für Prozessoptimierungen, Evaluierungen von Managemententscheidungen sowie People & Culture Programmen und Vorhersagen zu Trends und zukünftigen Entwicklungen) und
- Grenzen und Herausforderungen der Datenanalyse im PCM zu beurteilen.
Course code
1582-24-01-BB-DE-24