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title: "Fallbeispiel: HR Analytics als diagnostisches Planungsinstrument"
description: "Datengetriebene Personalprognosen optimieren strategische Entscheidungen in Großunternehmen durch präzise Integration widersprüchlicher Systemdaten."
canonical_url: "https://www.shifthr.de/mediathek/asset/fallbeispiel-hr-analytics-als-diagnostisches-planungsinstrument.html"
published: "2020-02-09"
updated: "2026-04-12"
language: "de"
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# Fallbeispiel: HR Analytics als diagnostisches Planungsinstrument

**Aufgezeichnet am:** 14.05.2020
**Dauer:** 20 Min.

## Sprecher
- [Dr. Eberhard Jakobi](/experten/dr-eberhard-jakobi.html) — Head of HR MI and Analytics Germany, Director, Deutsche Bank

Datengetriebene Personalprognosen optimieren strategische Entscheidungen in Großunternehmen durch präzise Integration widersprüchlicher Systemdaten.

Dr. Eberhard Jakobi, Head of HR MI and Analytics Germany bei Deutsche Bank, präsentiert in einem praxisorientierten Talk den Einsatz von HR Analytics als diagnostisches Planungsinstrument für die strategische Personalsteuerung in Großunternehmen. Der Beitrag bietet einen tiefen Einblick in die datengetriebene Personalplanung und zeigt, wie widersprüchliche Systemdaten integriert werden, um präzise Personalprognosen zu erstellen. Die Kombination von Systemdaten und statistischen Modellen wird als entscheidend für die Optimierung von Mitarbeiterbewegungen hervorgehoben, wobei die Zielgruppe aus HR-Analytics-Leitungen und HR Business Partner in Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitenden besteht.
Im Zentrum des Vortrags steht die Entwicklung und Anwendung analytischer Modelle zur Personalplanung. Jakobi erläutert, wie Deutsche Bank HR Analytics als zentrales Instrument etabliert hat, um frühzeitig Bewegungen wie Einstellungen und Abbau zu erkennen und effizient zu steuern. Die Prognosemaschine kombiniert Systeminformationen und analytische Modelle, um den Mitarbeiterbestand nach Kostenstellen, Divisionen und Regionen präzise vorherzusagen. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der mittelfristigen Prognose, bei der Systemdaten und analytische Modelle durch Blending kombiniert werden. Die agile technische Infrastruktur von Deutschen Bank ermöglicht eine schnelle Anpassung der Modelle, und die Genauigkeit der Prognosen übertrifft traditionelle Methoden deutlich.

## Kernaussagen
- Frühzeitige Kenntnis von Mitarbeiterbewegungen ermöglicht effizientere und kostengünstigere Personalsteuerung.
- Die Kombination von Systemdaten und statistischen Modellen ist entscheidend für präzise Personalprognosen.
- Datenqualität ist kein Hinderungsgrund, da auch mit fehlerhaften Daten valide Ergebnisse erzielt werden können.
- Mittelfristige Prognosen erfordern ein Blending von Systemdaten und analytischen Modellen, um Widersprüche zu vermeiden.
- Eine agile technische Infrastruktur ermöglicht schnelle Entwicklung und Anpassung von Prognosemodellen.

## Zitat
> Eine bestmögliche Personalprognose ist entscheidend, um personalwirtschaftliche Maßnahmen effektiv und effizient umzusetzen. – Dr. Eberhard Jakobi
Datenqualität ist kein Hinderungsgrund. Auch mit fehlerhaften Daten kann man weit kommen, es ist nur mühsamer. – Dr. Eberhard Jakobi
Die präzise Abbildung von Systemdaten und Managemententscheidungen ist entscheidend für die Genauigkeit unserer Prognosen. – Dr. Eberhard Jakobi