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Big Data scheint überall. Nur im HR-Bereich ist man noch zögerlich, auch weil Datenschutzbedenken im Raum stehen. Dabei gibt es aber Möglichkeiten Big Data rechtskonform einzusetzen.
Die Digitalisierung der Wirtschaftswelt schreitet unaufhaltsam fort – das Schlagwort lautet Industrie 4.0. Untrennbar damit verbunden ist die Erzeugung enormer Datenmengen. Diese bergen großes Potenzial, das sich durch sogenannte Big Data-Analysen nutzbar machen lässt – also durch die zielgerichtete, IT-gestützte Auswertung aus verschiedenen Quellen zusammengetragener Datenmassen. Die Idee ist nicht neu, wohl aber die mit der digitalen Welt wachsenden Möglichkeiten der Datenverknüpfung.
Besonders zögerlich ist der Einsatz von Big Data-Analysen im Bereich Human Resources – obwohl gerade hier eine beträchtliche Datenmenge vorhanden ist: Betriebszugehörigkeit, Qualifikationen, Gehaltsentwicklung, Werdegang, Leistungsbeurteilungen, Anwesenheitszeiten et cetera. Begründet wird die Zurückhaltung zumeist mit datenschutzrechtlichen Bedenken. Indessen sind Big Data-Analysen im HR-Bereich keineswegs unvereinbar mit deutschem Datenschutzrecht.
Nutzen einer Big Data Analyse mit HR-Bezug
Big Data-Analysen sind mehr als ein Instrument zur Leistungs- und Verhaltenskontrolle. Werden nicht nur einzelne Mitarbeiter, sondern die gesamte Belegschaft oder abgrenzbare Gruppen zum Gegenstand der Analyse, lassen sich Aussagen über das Unternehmen ableiten und sogar Vorhersagen treffen. Prozesse können überprüft, optimiert und entwickelt werden.
Nachfolgend werden beispielhaft einzelne Anwendungsbereiche skizziert:
Profiling im Bewerbungsprozess:
Auf Basis der Daten der bestehenden Belegschaft einschließlich deren betrieblicher Entwicklung kann das Profil eines Perfect Match abgeleitet werden. Der Recruitment-Prozess selbst lässt sich auf dieser Grundlage ressourcensparend optimieren, etwa durch vorgeschaltete Online-Befragungen.
Prognose von Personalfluktuationen:
Eine Auswertung der Daten ausgeschiedener Mitarbeiter lässt den Schluss darauf zu, welche Lebens- oder Beschäftigungssituation typischerweise zu einer Kündigung führt. Hiermit kann der zukünftige Personalbedarf prognostiziert werden. Überdies kann ermittelt werden, aus welchen Gründen die Fluktuation in bestimmten Bereichen überdurchschnittlich hoch ist.
Talent-Management:
Individuelle Beurteilungen und Stammdaten können mit Informationen über die Performance der Abteilungen, Personalströme und Vergütungsstrukturen verknüpft werden. Eine Analyse ermöglicht Aussagen darüber, unter welchen Bedingungen sich High Potentials bestmöglich entfalten. Davon ausgehend können unter anderem Organisationsstrukturen, Weiterbildungsprogramme und Anreizsysteme optimiert werden.
Mitarbeitereinsatzplanung: Der Personalbedarf im Handel kann beispielsweise durch Verknüpfung betrieblicher Daten wie Urlaubsplanung, Wareneingang und Öffnungszeiten mit allgemein verfügbaren Informationen über Feiertage, Verkehr und Wetter deutlich präziser bestimmt werden als mit auf Erfahrungswerten beruhenden Hochrechnungen.
Datenschutzrechtliche Grenzen
Richtig ist, dass das Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) die Erhebung, Nutzung und Verarbeitung personenbezogener Daten beschränkt. Auf Big Data-Analysen ist das BDSG also nur dann anwendbar, wenn Daten einbezogen werden, die einzelnen Personen zugeordnet werden können. Je nach Zweck der Analyse ist das aber nicht unbedingt erforderlich.
Nur wenn 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.
Einwilligungen der Arbeitnehmer werden regelmäßig nicht für eine Big Data-Analyse ausreichen, insbesondere weil diese sich auf bereits vorab bestimmbare Zwecke der Datenanalyse beziehen müssten. Außerdem berechtigen Einwilligungen der „eigenen“ Arbeitnehmer in aller Regel nicht zur Verwendung von Daten aus fremden Quellen.
Die Erlaubnistatbestände des BDSG lassen eine rechtskonforme Big Data-Analyse grundsätzlich zu. Dabei ist jedoch unter andrem der Zweckbindungsgrundsatz zu berücksichtigen, der eine Zweckdokumentation vor jeder Datennutzung verlangt. Wird auf bereits bestehende Datenbestände zurückgegriffen, deckt der ursprüngliche Erhebungszweck die spätere Nutzung für eine Big Data-Analyse in aller Regel nicht. Zudem muss die 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 Spannungsverhältnis zur Idee von Big Data steht.
Möglichkeiten einer rechtskonformen Ausgestaltung
Bei der Konzeption von Big Data-Analysen stehen Unternehmen damit letztlich vor der Aufgabe, einen zulässigen Zweck zu definieren und die Interessen der Mitarbeiter angemessen zu berücksichtigen.
Je nach Analysezweck bestehen diverse Optionen: Von einer Begrenzung der genutzten Datenmenge oder deren Speicherungsdauer über den Verzicht auf den Einbezug besonders sensibler Informationen (z.B. Gesundheitsdaten) bis hin zu einer transparenten Ausgestaltung. Für Big Data-Analysen besonders geeignet ist eine Einschränkung des Personenbezuges der verwendeten Daten – das Gesetz spricht von Pseudo- und Anonymisierung. Wird der Personenbezug unwiederbringlich aufgelöst, fallen die Daten gänzlich aus dem Schutzbereich des BDSG heraus.
Zu beachten bleibt, dass Big Data-Analysen Mitbestimmungsrechte des Betriebsrats auslösen können. Das muss allerdings auch aus Unternehmenssicht nicht zwangsläufig nachteilig sein, weil eine Betriebsvereinbarung in gewissen Grenzen auch als “Rechtsvorschrift” Grundlage für die Erhebung, Nutzung und Verarbeitung personenbezogener Daten sein kann.
Fazit
Auch in Deutschland können Big Data-Analysen rechtskonform ausgestaltet werden. Wer sich durch das Datenschutzrecht abschrecken lässt, vermeidet keine Risiken, sondern verlagert sie nur. Es droht die Gefahr, von der internationalen Konkurrenz abgehängt zu werden.
