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dc.contributor.authorChrist, Oliver-
dc.contributor.authorEbert, Nico-
dc.date.accessioned2019-05-02T12:31:36Z-
dc.date.available2019-05-02T12:31:36Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.issn1436-3011de_CH
dc.identifier.issn2198-2775de_CH
dc.identifier.urihttps://digitalcollection.zhaw.ch/handle/11475/16955-
dc.descriptionFirst Online: 23 December 2015 Erworben im Rahmen der Schweizer Nationallizenzen (http://www.nationallizenzen.ch)de_CH
dc.description.abstractUnternehmen verfügen mittlerweile über fortgeschrittene analytische Informationssysteme, die es erlauben die wachsenden Datenmengen nahezu automatisiert auszuwerten und Aussagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen. Predictive Analytics befinden sie sich im Human Capital Management noch in den Anfängen. Datengetriebene Unternehmen wie Google oder Hewlett-Packard nutzen Predictive Analytics bereits, um Personalbeschaffung und -erhaltung zu verbessern. Obwohl jedoch die Personalbereiche über umfangreiche Daten verfügen, beschränkt sich deren Nutzung nach unserer Erfahrung und einer von uns durchgeführten Befragung in den meisten Fällen immer noch auf reaktives Excel-Reporting und einfachste Prognosen z. B. zur Personalanzahl. Data Mining-Verfahren werden hingegen selten genutzt, obwohl sich daraus für das Human Capital Management und andere Unternehmensbereiche Vorteile ergeben könnten. In diesem Beitrag stellen wir anhand von Praxisbeispielen und ausgewählter Fachliteratur Potentiale von Predictive Analytics im Human Capital Management vor, untersuchen die Verbreitung sowie die Einsatzmöglichkeiten von personalbezogenen Analysen und gehen auch auf die spezifischen Herausforderungen der Nutzung von Personaldaten ein.de_CH
dc.language.isodede_CH
dc.publisherSpringerde_CH
dc.relation.ispartofHMD Praxis der Wirtschaftsinformatikde_CH
dc.rightsLicence according to publishing contractde_CH
dc.subjectBusiness Intelligencede_CH
dc.subjectHuman Capital Managementde_CH
dc.subjectPredictive Analyticsde_CH
dc.subjectData Miningde_CH
dc.subject.ddc658.3: Personalmanagementde_CH
dc.titlePredictive Analytics im Human Capital Management : Status Quo und Potentialede_CH
dc.typeBeitrag in wissenschaftlicher Zeitschriftde_CH
dcterms.typeTextde_CH
zhaw.departementSchool of Management and Lawde_CH
zhaw.organisationalunitInstitut für Wirtschaftsinformatik (IWI)de_CH
dc.identifier.doi10.21256/zhaw-5518-
dc.identifier.doi10.1365/s40702-015-0193-6de_CH
zhaw.funding.euNode_CH
zhaw.issue3de_CH
zhaw.originated.zhawYesde_CH
zhaw.pages.end309de_CH
zhaw.pages.start298de_CH
zhaw.publication.statuspublishedVersionde_CH
zhaw.volume53de_CH
zhaw.embargo.end2021-01-01de_CH
zhaw.publication.reviewPeer review (Publikation)de_CH
Appears in collections:Publikationen School of Management and Law

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Christ, O., & Ebert, N. (2016). Predictive Analytics im Human Capital Management : Status Quo und Potentiale. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 53(3), 298–309. https://doi.org/10.21256/zhaw-5518
Christ, O. and Ebert, N. (2016) ‘Predictive Analytics im Human Capital Management : Status Quo und Potentiale’, HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 53(3), pp. 298–309. Available at: https://doi.org/10.21256/zhaw-5518.
O. Christ and N. Ebert, “Predictive Analytics im Human Capital Management : Status Quo und Potentiale,” HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, vol. 53, no. 3, pp. 298–309, 2016, doi: 10.21256/zhaw-5518.
CHRIST, Oliver und Nico EBERT, 2016. Predictive Analytics im Human Capital Management : Status Quo und Potentiale. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik. 2016. Bd. 53, Nr. 3, S. 298–309. DOI 10.21256/zhaw-5518
Christ, Oliver, and Nico Ebert. 2016. “Predictive Analytics im Human Capital Management : Status Quo und Potentiale.” HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 53 (3): 298–309. https://doi.org/10.21256/zhaw-5518.
Christ, Oliver, and Nico Ebert. “Predictive Analytics im Human Capital Management : Status Quo und Potentiale.” HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, vol. 53, no. 3, 2016, pp. 298–309, https://doi.org/10.21256/zhaw-5518.


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