Da­ten­po­ten­tia­le ausschöpfen – Big Data im Per­so­nal­be­reich

Unter dem Schlagwort „Industrie 4.0″ schreitet die Digitalisierung der Wirtschaftswelt unaufhaltsam fort. Die damit einhergehenden immensen Datenmengen („Big Data“) bergen großes Potential.

Mittels IT-gestützter Auswertung von aus verschiedenen Quellen zusammengetragener Datenmassen lässt sich dieses Potential nutzbar machen. Parallel zur digitalen Welt wachsen auch die Möglichkeiten der Datenverknüpfung und damit die Konzeptionsmöglichkeiten für Big Data Analysen. Zu Unrecht scheuen viele Unternehmen deren Einsatz unter Verweis auf datenschutzrechtliche Risiken. Das deutsche Datenschutzrecht steht Big Data Analysen nicht prinzipiell entgegen.

Anwendung von Big Data Analysen im Bereich Human Resources

Zögerlich setzen deutsche Unternehmen Big Data Analysen besonders im Bereich Human Resources ein. Dabei fallen gerade hier beträchtliche Datenmengen an. Zu denken ist etwa an Informationen zu Qualifikationen, betrieblichem Werdegang und Betriebszugehörigkeit, Gehaltsentwicklung, Anwesenheitszeiten, Leistungsbeurteilungen etc.

Big Data Analysen sind mehr als ein Instrument zur Leistungs- und Verhaltenskontrolle. Wird nicht nur der einzelne Mitarbeiter, sondern die Belegschaft als Ganzes oder abgrenzbare Beschäftigtengruppen zum Gegenstand der Analyse gemacht, lassen sich Aussagen über das Unternehmen oder einzelne Betriebe und Abteilungen ableiten – nicht nur für die Vergangenheit, sondern auch Zukunftsprognosen. Betriebliche Abläufe können auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse überprüft, verbessert oder gänzlich neu entwickelt werden.

Big Data Analysen werden im Personalmanagement unter anderem bereits wie folgt eingesetzt:

• Prognose von Personalfluktuationen: Eine Auswertung der Daten ausgeschiedener Mitarbeiter ermöglicht Rückschlüsse darauf, welche Lebens- oder Beschäftigungssituation typischerweise zu einer Kündigung führt. Hiermit kann nicht nur der zukünftige Personalbedarf prognostiziert werden. Es lässt sich auch ermitteln, warum die Fluktuation in bestimmten Bereichen überdurchschnittlich hoch ist.

• Mitarbeitereinsatzplanung: Durch eine Verknüpfung betrieblicher Daten wie Urlaubsplanung, Wareneingang und Öffnungszeiten mit allgemein verfügbaren Informationen über Feiertage, Verkehr und Wetter kann beispielsweise der tägliche Personalbedarf in einem Filialbetrieb ermittelt werden. Hierdurch lassen sich Über- und Unterbesetzungen vermeiden, was sich nicht zuletzt auch auf die Mitarbeiterzufriedenheit auswirken wird. Rein auf Erfahrungswerten beruhende Hochrechnungen können hier nicht Schritt halten.

• Talent-Management: Leistungsbeurteilungen und Stammdaten der Mitarbeiter können mit Informationen über die Performance der Abteilungen, Personalströme und Vergütungsstrukturen verknüpft werden. Gezielte Analysen ermöglichen Aussagen darüber, unter welchen Bedingungen sich Leistungsträger bestmöglich entwickeln. Auf dieser Grundlage können Organisationsstrukturen, Anreizsysteme und Weiterbildungsprogramme überprüft und weiterentwickelt werden.

• Profiling im Bewerbungsprozess: Das Profil eines Wunschkandidaten für eine ausgeschriebene Stelle kann mit einer Big Data Analyse herausgearbeitet werden. Auf Basis der Daten der Mitarbeiter einschließlich der jeweiligen betrieblichen Entwicklung können für die Position vorteilhafte und auch nachteilige persönliche Eigenschaften ermittelt werden. Durch vorgeschaltete Online-Befragungen kann der Recruitment-Prozess deutlich verkürzt und Ressourcen eingespart werden.

Rahmenbedingungen des Datenschutzrechts

Das Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) beschränkt die Erhebung, Nutzung und Verarbeitung lediglich personenbezogener Daten. Damit ist das BDSG nur und ausschließlich dann anwendbar, wenn Daten in die Analyse einbezogen werden, die einzelnen Personen zugeordnet werden können. Eine Big Data Analyse erfordert aber keineswegs zwangsläufig die Nutzung personenbezogener Daten.

Sofern auf einen Personenbezug nicht verzichtet werden kann, sind die Beschränkungen des BDSG zu beachten: Liegt keine freiwillige Einwilligung des Einzelnen vor, bedarf es einer Erlaubnis durch Gesetz oder einer anderen Rechtsvorschrift.

Auf der Grundlage von Einwilligungen der eigenen Mitarbeiter wird eine Big Data Analyse regelmäßig nicht rechtskonform ausgestaltet werden können. Zunächst müssten sich die Einwilligungen auf bereits vorab bestimmbare Zwecke und Ziele der Datenanalyse beziehen. Zudem kann eine Big Data Analyse erfordern, dass nicht nur auf Bestandsdaten der „eigenen“ Arbeitnehmer zurückgegriffen wird, sondern auch Daten aus „fremden“ Quellen einbezogen werden. Um diese Daten rechtskonform in eine Analyse einzubeziehen, bedarf es in der Regel zusätzlicher oder weitergehender Erlaubnistatbestände.

Eine datenschutzrechtlich konforme Big Data Analyse im Rahmen von Arbeitsverhältnissen oder zur Erfüllung eigener Geschäftszwecke lassen die Erlaubnistatbestände des BDSG grundsätzlich zu. Zu berücksichtigen ist dabei jedoch u. a. der Zweckbindungsgrundsatz, der eine Zweckdokumentation vor jeder Datennutzung verlangt. Wird auf bereits bestehende Datenbestände zurückgegriffen, deckt der ursprüngliche Zweck ihrer Erhebung eine spätere Verarbeitung im Rahmen einer Big Data Analyse in aller Regel nicht. Zudem muss eine Big Data Analyse zur Erreichung des dokumentierten Zwecks erforderlich sein und sich nach Abwägung mit den Interessen der Betroffenen als verhältnismäßig erweisen. Weiter zu beachten ist das datenschutzrechtliche Grundprinzip der Datenvermeidung und -sparsamkeit, das in einem natürlichen Spannungsverhältnis zur Idee von Big Data steht.

Rechtskonforme Ausgestaltung einer Big Data Analyse

Das BDSG hat nicht die vollständige Verhinderung von Datenerhebungen zum Ziel, sondern einen gerechten Ausgleich zwischen den widerstreitenden Interessen der Beteiligten. Hierfür steckt das BDSG nur einen Rahmen ab. Bei der Konzeption von „Big Data″-Analysen stehen Unternehmen letztlich vor der Aufgabe, in diesem Rahmen einen zulässigen Zweck für die umfangreiche Datenerhebung und -verarbeitung zu definieren und bei der Ausgestaltung der Big Data Analyse die Interessen der Mitarbeiter angemessen zu berücksichtigen. Je nach Zweck der Analyse stehen hierfür diverse Möglichkeiten zur Verfügung:

• Begrenzung der genutzten Datenmenge in personeller, inhaltlicher oder zeitlicher Hinsicht

• Begrenzung der Speicherungsdauer zur Vermeidung unzulässiger „Datenhortung“

• Verzicht auf den Einbezug besonders sensibler Informationen wie etwa Gesundheitsdaten

• Transparente Ausgestaltung, etwa durch Information der Belegschaft im Vorfeld der Analyse

• Auflösung der Rückführbarkeit der Daten auf Einzelpersonen – das Gesetz spricht von Pseudo- und Anonymisierung. Wird der Personenbezug unwiederbringlich aufgelöst, fallen die Daten gänzlich aus dem Schutzbereich des BDSG heraus.

Schließlich darf nicht außer Acht bleiben, dass Big Data Analysen Mitbestimmungsrechte des Betriebsrats auslösen können. Aus Unternehmenssicht ist dies nicht zwingend nachteilig. Eine Betriebsvereinbarung kann in gewissen Grenzen auch als „Rechtsvorschrift″ im Sinne des BDSG Grundlage für eine Big Data Analyse sein.

Fazit

Ganz besonders die letztgenannte Option, Datennutzungen gänzlich aus dem Anwendungsbereich des BDSG ausnehmen zu können, zeigt: Das Ausschöpfen des Potentials von Big Data ist nicht zwangsweise mit hohen datenschutzrechtlichen Risiken verbunden. Wer sich durch die Vorgaben des BDSG abschrecken lässt, vermeidet keine Risiken, sondern verlagert sie nur. Die im internationalen Vergleich äußerst zurückhaltenden Investitionen deutscher Unternehmen in für die Industrie 4.0 relevante Themen deuten auf eine ganz andere Gefahr hin: Die Gefahr, von der internationalen Konkurrenz abgehängt zu werden.

Ein Beitrag von Carsten Domke, Andreas Josupeit, David Kruchen und Kristina Kneip.