Präambel

Durch die zunehmende Digitalisierung unserer Arbeitswelt wachsen die Möglichkeiten, Daten innerhalb und außerhalb der Organisation zu erheben, miteinander zu vernetzen und dadurch Erkenntnisse zur Optimierung von Abläufen und Ergebnissen zu gewinnen. Organisationen erhalten dadurch die Chance, mitarbeiterbezogene Themenfelder und Zusammenhänge genauer zu verstehen und die Zusammenarbeit so für alle Beteiligten besser zu gestalten. Richtig eingesetzt können mithilfe dieser Erkenntnisse sogenannte „People Analytics“ einen echten Mehrwert für Organisationen und Mitarbeitende schaffen. Allerdings dringen Datenanalysen mit People Analytics auch in den Grenzbereich der Arbeit mit den Daten von Menschen vor, der sowohl rechtlich als auch ethisch hinterfragt und geklärt werden sollte, bevor People Analytics in der Organisation eingesetzt werden.

Personenbezogene Daten von Mitarbeitenden unterliegen in Europa einem starken Schutz. Verwiesen sei hier auf die Charta der Grundrechte der Europäischen Union, die Europäische Konvention zum Schutz der Menschenrechte und Grundfreiheiten wie auch die Europäische Datenschutzgrundverordnung (EU-DSGVO). Die datenschutzrechtliche Gesetzgebung setzt auf Grundprinzipien wie Datensparsamkeit ebenso wie Zweckbindung der Erhebung, Verarbeitung und Nutzung personenbezogener Daten. Hierbei sei insbesondere auch auf den Grundsatz der informationellen Selbstbestimmung verwiesen, welcher auch europaweit durch die EU-DSGVO anerkannt und gestärkt wurde.

Da sich die Technologie im Umfeld Big Data und Sensorik rasant entwickelt, ist es schon heute eine große Herausforderung für die Rechtsprechung, umstrittene Rechtsfragen in angemessener Zeit zu entscheiden, um Innovation zu ermöglichen. Die Tragweite der großen Chancen, aber auch Risiken von People Analytics erfordern gesondert formulierte Leitlinien, deren Prinzipien permanent überprüft und bei Bedarf aktualisiert und den rasanten technologischen Entwicklungen angepasst werden müssen.

Primärer Anspruch der vorliegenden Leitlinien ist es, für einen ethisch vertretbaren und menschlich akzeptablen Umgang mit People Analytics in Organisationen zu sensibilisieren und dabei die Menschen hinter den Analysen – interne, externe und potenzielle zukünftige Mitarbeitende, Führungskräfte, Kunden – zu schützen.

Was verstehen wir unter People Analytics?

People Analytics nutzen Erkenntnisse aus den Verhaltenswissenschaften - Psychologie, Soziologie, Arbeitswissenschaften - angewandter Statistik und zunehmend Data Science in Verbindung mit Machine Learning.

Ziel von People Analytics ist es, zu Faktoren des Zusammenwirkens von Mitarbeitenden und der Wettbewerbsfähigkeit von Organisationen fundierte, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, Zusammenhänge besser zu verstehen und gezielt zu fördern.

Angelehnt an die Definition der Wharton-Universität bezeichnen wir People Analytics als datenorientierte Vorgehensweise, die es ermöglicht Erfahrung und Intuition durch Analyseergebnisse zu ergänzen und so bessere und nachhaltigere Entscheidungen in Personalmanagement und Mitarbeiterführung zu treffen. 

Leitlinien zur Umsetzung von People-Analytics-Projekten

Kernziele des People Analytics-Code of Conduct

• Wir entwickeln Leitlinien, die einen professionellen Umgang mit personenbezogenen Beschäftigtendaten im Rahmen von Datenanalysen mit People Analytics aufzeigen. Sie bilden ab, welche Arbeitsprinzipien mit People Analytics rechtlich, ethisch vertretbar und aus Sicht von Mitarbeitenden, Organisationen, Kunden und der Gesellschaft akzeptabel sind.

• Wir wollen People Analytics nutzen, um mit objektiven Datenanalysen einen Mehrwert für Organisationen und Mitarbeitende gleichermaßen zu erzielen.

• Wir wollen erreichen, dass die Leitlinien die Grundlage für Entscheidungen von Organisationen und den zuständigen Mitbestimmungsgremien hinsichtlich der Nutzung von People Analytics bilden.

• Zur ethisch vertretbaren und menschlich akzeptablen Nutzung von People Analytics in Organisationen verfolgen wir leitende Prinzipien:

1. Wir verstehen People Analytics als Ansatz, um Entscheidungsgrundlagen im Personalmanagement und in der Mitarbeiterführung auf Basis von Daten zu objektivieren und zu verbessern. Wir verstehen People Analytics nicht im engen Sinne als Instrument zur Analyse von Leistung und Wertschöpfungsbeiträgen einzelner Mitarbeitender.

2. Wir halten uns an geltendes Recht auf lokaler, nationaler und internationaler Ebene. Wir stehen für People Analytics, welche zu jeder Zeit geltende gesetzliche und betriebliche Rahmenbedingungen respektieren und umsetzen. Unser Ziel ist es, innerhalb dieser Rahmenbedingungen zu jeder Zeit so wenig personenbezogene Daten wie möglich zu nutzen. 

3. Wir kommunizieren innerhalb der Organisation transparent, welche People-Analytics-Projekte durchgeführt werden und welche Zielsetzungen oder Problemstellungen damit beantwortet werden sollen.

4. People-Analytics-Projekte verfolgen das Ziel, die Organisation als Ganzes weiterentwickeln. Daher wollen wir mit den Vorgehensweisen, Ergebnissen und Maßnahmen aus People-Analytics-Projekten unter Berücksichtigung der Interessen aller Beteiligten so transparent wie möglich umgehen. Wir ermutigen Mitarbeitende, Fragen zu den People-Analytics-Projekten zu stellen und beantworten diese wahrheitsgemäß. Alle Mitarbeitenden in der Organisation können so umfangreich wie möglich auf die Informationen aus People-Analytics-Projekten zugreifen, sofern nicht berechtigte Interessen der Organisation oder anderer Mitarbeitender an einer Geheimhaltung überwiegen. 

5. Wir veröffentlichen die Ergebnisse von People-Analytics-Projekten in einer für alle Mitarbeitenden gut verständlichen Sprache.

6. Freiwilligkeit und „Opt-in/Opt-out Prinzip”: Wir streben in People-Analytics-Projekten an, dass Mitarbeitende über die Erhebung ihrer Daten im Vorfeld informiert werden und sich persönlich aktiv für oder gegen eine Teilnahme an Projekten, die eine zusätzliche Datenerhebung erforderlich machen, entscheiden können. Dies gilt auch dann, wenn gesetzlich eine Datenverarbeitung weitergehend erlaubt wäre: Wir respektieren es, wenn Mitarbeitende ihre Daten nicht für People-Analytics-Projekte zur Verfügung stellen möchten und schaffen einen offiziellen Weg, um diesen Wunsch im Organisationen zu kommunizieren und umzusetzen

7. Wir binden frühzeitig alle wichtigen Stakeholder, insbesondere die betriebsinternen Fachexperten (z. B. Datenschutzbeauftragte) und Interessensvertretungen, so eng wie möglich in unser Vorgehen ein und legen mögliche oder tatsächliche Interessenkonflikte offen und lösen diese schnellstmöglich.

Rolle der Organisationskultur

Vorgehensweisen und Grenzen, die in People-Analytics-Projekten ethisch vertretbar und menschlich akzeptabel sind, hängen stark von der jeweiligen Organisationskultur ab. Vertrauen, Lernkultur und ein Menschenbild der Wertschätzung sollten die Basis für die Durchführung von People Analytics bilden.

• Wir setzen People-Analytics-Projekte ein, um Vertrauen und Wertschätzung zu stärken, indem wir Analyseprojekte wählen, die das Ziel haben, ihre Mitarbeitenden so gut als möglich zu fördern.

• Wir arbeiten eng mit den mitbestimmenden Gremien zusammen, um die Akzeptanz von People-Analytics-Projekten von Anfang an genau zu prüfen und auf kooperativem Wege zu ermöglichen. Management, Führungskräfte und mitbestimmende Gremien übernehmen gemeinsam die Verantwortung, dafür zu sorgen, dass Mitarbeitende keinen Nachteil aus People-Analytics-Projekten erfahren werden.

• Die mitbestimmenden Gremien werden von Anfang an in People-Analytics-Projekte eingebunden und für eine Bewertung auf Augenhöhe entsprechend geschult.

• Es wird angestrebt, People Analytics auch dazu einzusetzen, Partizipation im Organisationen zu erhöhen und die direkten Mitbestimmungsmöglichkeiten aller Mitarbeitenden zu stärken, z.B. um zu einer Kultur der Selbstorganisation beizutragen und Entscheidungen ins Team zu verlagern.

• Wir verstehen grundsätzlich People-Analytics-Projekte nicht als Instrument zur Beurteilung oder Auswahl von einzelnen Mitarbeitenden. Sollte im Ausnahmefall ein Projekt diesen Zweck verfolgen wollen, muss dieser von den Mitarbeitenden akzeptiert werden. Zusätzlich ist eine von Respekt und Vertrauen geprägte Organisationskultur für uns die zwingende Voraussetzung für die Durchführung des Projekts. Diese Kultur muss es ermöglichen, dass Projektergebnisse als Unterstützung für die Mitarbeitenden und das Management betrachtet werden, um sich selbst besser einschätzen und die Menschen in der Organisation gezielter fördern zu können. Es darf nicht das Ziel sein, eventuelle Fehlleistungen zu ahnden. Die Entscheidung, ob derartige Projekte in der eigenen Organisation durchgeführt werden dürfen, treffen wir immer gemeinsam mit Leitungsfunktionen und mitbestimmenden Gremien bzw. den Mitarbeitenden selbst. Diese müssen vor einem Projektstart gemeinsam entscheiden:

• ob es Mitarbeiterbeurteilungen auf Basis von People-Analytics-Projekten geben darf

• wie diese Mitarbeiterbeurteilungen durchgeführt werden

• was die Konsequenzen aus den Mitarbeiterbeurteilungen sein können

• Sofern so ein Projekt durchgeführt wird, sorgen wir dafür, dass die Freigabe, Ergebnisse aus People-Analytics-Projekten zur Beurteilung von Mitarbeitenden zu nutzen, regelmäßig, spätestens alle zwei Jahre, durch die Mitarbeitenden bestätigt wird, da sich die Führungsverhältnisse und -werte innerhalb der Organisation während dieses Zeitraums ändern können.

• Bei jeder Nutzung von Ergebnissen aus People-Analytics-Projekten zur Beurteilung von Mitarbeitenden wird ein People-Analytics-Beauftragter bestimmt, an den sich Mitarbeitenden wenden können, wenn sie ungerechte Behandlung oder Missbrauch befürchten oder vermuten. Dieser Beauftragte geht Unstimmigkeiten auf den Grund, vermittelt zwischen den Beteiligten und versucht, Lösungen zu finden.

Einführung einer datengestützten Entscheidungskultur

Mit der Einführung von People Analytics denken wir Personal- und Führungsarbeit neu: Wir streben an, in sinnvollen Anwendungsfällen Datenanalysen Schritt für Schritt als zusätzliche Grundlage für Entscheidungen heranzuziehen. Wir setzen People-Analytics-Projekte als begleitendes Instrument zur Lösungsfindung bei berechtigten/begründeten organisationalen Problem- bzw. Fragestellungen ein, nicht aber als ausschließliche Entscheidungsgrundlage oder für automatisierte Entscheidungen.

• Datengestützte Entscheidungen: Wir leben das Verständnis, dass People-Analytics-Projekte ein Umdenken fördern: Intuition und Erfahrung werden um Daten ergänzt, um bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen. People Analytics verwenden wir dazu, Entscheidungsgrundlagen zu erarbeiten. Letztentscheidender ist stets ein Mensch. Wenn er gegen den Algorithmus entscheidet, sollte dies zu Verbesserungszwecken mit einer entsprechenden Begründung erfolgen.

• Problemgeleitetes bzw. Hypothesengeleitetes Vorgehen: Wir nutzen People Analytics, um Problemstellungen in der Organisation zu untersuchen. Die daraus abgeleiteten Hypothesen bestimmen die Datengrundlage. Mustererkennende Verfahren, die Hinweise auf Zusammenhänge (Korrelationen) geben, nutzen wir zur Hypothesengenerierung, nicht aber als Analyseergebnisse.

• Wir definieren die Ziele einer Analyse vorab klar und konkret und kommunizieren diese möglichst transparent in der Organisation. Bereits vor der eigentlichen Durchführung überlegen wir, in welchem Rahmen und auf welche Weise wir mit den Ergebnissen umgehen wollen und wie eine Umsetzung von Maßnahmen angedacht ist (z. B., in welchem Zeitfenster erfolgt die Kommunikation von Ergebnissen und in welchem Format?).

Wir pflegen eine offene Fehlerkultur: Wir legen Fehlinterpretationen von Daten bzw. eine fehlerhafte Datennutzung offen, um daraus zu lernen. Wir pflegen eine Arbeitskultur der Experimentierfreudigkeit, in der ungewöhnliche Lösungsansätze als Chance zur Verbesserung betrachtet werden. Wir hinterfragen Interpretationen und Ergebnisse kritisch in regelmäßigen Retrospektiven aus verschiedenen Blickwinkeln.

Arbeiten mit People Analytics in Organisationen

People Analytics umfassen bekannte (z.B. Mitarbeiterbefragungen) und neuartige Verfahren der Datenanalyse (z.B. Datenerfassung mithilfe von Soziometern). Um diese ethisch vertretbar und menschlich akzeptabel einzuführen sollten anonymisierte Verfahren stets den Schwerpunkt von People Analytics in Organisationen bilden. Organisationen sind außerdem gefordert, im Hinblick auf Sicherheit, Vertrauen und Akzeptanz zu People Analytics genau zu prüfen, ob sie eine professionalisierte interne People Analytics Fachabteilung oder ob sie externe professionelle Unterstützung mit wissenschaftlicher Fachausbildung hinzuziehen. 

• Wir greifen bei People-Analytics-Projekten bei der Entwicklung einer Fragestellung und beim Ausloten eines Problems möglichst auch auf bestehende wissenschaftliche Untersuchungen und in Studien bereits untersuchte Wirkungsfaktoren zurück. Wir nutzen zum Beispiel Meta-Analysen, um den Stand der Forschung zu möglichen Wirkfaktoren in unser People-Analytics-Projekt einzubeziehen.

• Projekte auf Basis von anonymisierten Datenanalysen geben wir immer Vorrang vor Analysen, die personenbeziehbare Daten nutzen oder erzeugen. Personenbeziehbare Datenanalysen, wie beispielsweise Szenarien zur Untersuchung von Bewegungs- und Interaktionsmustern mithilfe von Soziometern in eher kleinen Stichproben (<50 Personen), werden ausschließlich mit einer klar definierten, angemessenen und aus Analysesicht sinnvoll gewählten zeitlichen Begrenzung durchgeführt (z. B. eine oder zwei Wochen, je nach Fragestellung) und nur, sofern die Organisationskultur für solche sensiblen Projekte geeignet ist.

• Wir widerstehen der „Verführung der Vereinfachung“ durch Zahlen: Wir treffen keine Entscheidungen am grünen Tisch. Wir reflektieren und interpretieren die Erkenntnisse aus Datenanalysen immer mit Blick auf mögliche weitere Wirkfaktoren und im systemischen Kontext der Organisationssituation kritisch. Dazu nutzen wir weitere Methoden wie Workshops oder Sounding Boards, die Mitarbeitende direkt im Dialog mit einbeziehen und den konkreten Kontext der Analyseergebnisse reflektieren.

• Wir machen Datenquellen, Erhebungskontext, verwendete Analysemethoden und den Analyseprozess so transparent wie möglich zugänglich, um den Mitarbeitenden die größtmögliche Chance zu geben, die Ergebnisse nachzuvollziehen.

• People Analytics-Fachabteilung: Wir verstehen unsere zuständigen People-Analytics-Akteure als Fachabteilung mit möglichst hoher Unabhängigkeit ähnlich einem externen Dienstleister und einer besonderen Geheimhaltung gegenüber der restlichen Organisation verpflichtet: Sie entwickeln, erstellen und verbreiten Analysen unabhängig. Wir schützen Daten vor unbefugtem Zugriff: Datensätze, die für People-Analytics-Projekte erhoben wurden, werden nur innerhalb des People-Analytics-Teams verarbeitet. Eine Weitergabe an andere Personen, auch an das Management darf nur mit anonymisierten Datensätzen unter Sicherstellung, dass keine Re-Identifizierbarkeit möglich ist, erfolgen.

Datenqualität und Professionalität in der Analysemethodik

Die Sicherstellung einer hohen Datenqualität und Professionalität in der Analysemethodik ist Voraussetzung für einen ethisch vertretbaren und menschlich akzeptablen Einsatz von People Analytics.

• Wir stellen größtmögliche Datenqualität sicher: People-Analytics-Projekte machen stellenweise die Integration multipler Datenquellen und unterschiedlicher Datenarten notwendig. Dabei werden die Herausforderungen, die unterschiedliche Erhebungsmethoden, Einflussfaktoren aus Datensystemen, wie zum Beispiel Messzeitpunkte, Schnittstellen zwischen Systemen, fehlende Daten und auch Datendefinitionen mit sich bringen, wahrgenommen und korrekte Lösungswege zur Integration identifiziert.

• Die Datenquelle(n) wählen wir auf Basis der Hypothesen insbesondere unter Berücksichtigung von Qualität, Zeit, Kosten und dem Aufwand für die Datengeber (z. B. Befragungsteilnehmer). Dazu gehören methodische Überlegungen, über welchen Zeitraum und mit wie vielen Erhebungszeitpunkten Daten erforderlich sind. Wir ergeben Daten hypothesenbezogen nach dem Prinzip der Datensparsamkeit, nicht „auf Reserve“.

• Wir stellen eine größtmögliche Messgenauigkeit (Validität) sicher: wir prüfen im Vorfeld, welche Daten geeignet sind, um die Zielgröße bestmöglich abzubilden zum Einen wissenschaftlich fundiert und zum Anderen auch spezifisch im Hinblick auf den Kontext der Organisation und die Tätigkeiten der Mitarbeitenden.

• Wir stellen eine größtmögliche Objektivität und Verlässlichkeit der Datenerhebung (Reliabilität) sicher. Dazu ist eine größtmögliche Unabhängigkeit derjenigen, die die Daten erheben, notwendig (siehe People-Analytics-Team). Die Reliabilität in der Datenerhebung wird sichergestellt durch die Nutzung etablierter Erhebungsverfahren und das Sicherstellen der Funktionsfähigkeit sensorischer oder technologischer Datenerfassungsmethoden. Um diese Aspekte zu gewährleisten, evaluieren wir People-Analytics-Projekte in der Organisation selbst regelmäßig und stellen sie mithilfe von Experten auf den Prüfstand.

• Wir nutzen in People-Analytics-Projekte geeignete und erprobte Verfahren zur Datenerhebung und Analyse. Neue Instrumente zur Datenerhebung, z. B. ein neuer Fragebogen, werden vor dem Rollout in einem Pilottest systematisch geprüft. 

• Wir hinterfragen den Einsatz und die Funktionsweise von Algorithmen stets äußerst kritisch. Es muss für uns zu jeder Zeit transparent und verständlich sein, auf welchen Annahmen der Algorithmus aufgebaut ist und nach welchen Kriterien er arbeitet. Insbesondere stellen wir Transparenz her, welche Daten vom Algorithmus verarbeitet werden, welche Logik ihm zugrunde liegt, anhand welcher Zielgrößen er entwickelt und trainiert wurde und welche Folgen sich aus dem Einsatz ergeben. Zusätzlich stellen wir über geeignete Verfahren sicher, dass die für das Training eingesetzten Eingabe- und Ausgabe-Daten keine Rückschlüsse auf geschützte Eigenschaften von Personen wie z. B. ethnische Herkunft, religiöse Überzeugungen oder weitere sensible personenbezogene Datenarten zulassen. Es wird auch in jedem Schritt geprüft, dass durch den Einsatz des Algorithmus keine Benachteiligung von Personen anhand dieser Eigenschaften erfolgt.

• Die Ergebnisqualität kann immer nur so gut sein wie die Datenqualität: Bei den Ergebnissen statistischer Analysen prüfen wir immer die Irrtumswahrscheinlichkeit bzw. Signifikanz der Ergebnisse sowie die Effektstärke. Wir berücksichtigen insbesondere in der Interpretation und Ableitung von Maßnahmen, dass Analyseergebnisse immer nur Wahrscheinlichkeiten abbilden. Statistische Analyseergebnisse werden nie als „gegeben“ dargestellt, sondern als Wahrscheinlichkeit, mit der angenommen werden kann, dass die Analyseergebnisse zutreffen. 

• Nach der Datenanalyse ist vor der Datenanalyse! People-Analytics-Projekte verstehen wir als iterative Prozesse. Die Ergebnisse eines Analyseprojektes führen uns zu weiteren Fragestellungen und vertieften Analysen, aus denen wir weitere Erkenntnisse und Handlungsschritte entwickeln. Die kritische Auswertung der verwendeten Methodik, der genutzten Daten und weiterer Qualitätsmerkmale einer erfolgten Analyse nutzen wir, um uns in zukünftigen Analysen weiter zu professionalisieren.

Umgang mit Daten und Analyseergebnissen

Um eine vertrauensvolle, datenorientierte Entscheidungskultur zu erreichen ist vor allem der Schutz personenbezogener Daten, interne Kommunikation und Transparenz hinsichtlich Analyseergebnissen und abgeleiteten Maßnahmen notwendig. 

• Die Teilnahme an Datenerhebungen spezifisch für People-Analytics-Projekte ist jederzeit anonym und freiwillig. Die Einwilligung erfolgt schriftlich durch Mitarbeitende. Eine so einmal erteilte Zustimmung an People-Analytics-Projekten teilzunehmen, kann jederzeit widerrufen werden. Jeder Mitarbeiteende hat die Möglichkeit, sich für die Nicht-Mitwirkung an People-Analytics-Projekten zu entscheiden ohne negative soziale oder disziplinarische Konsequenzen zu fürchten. Wird eine Erhebung mit neuartigen Methoden, wie z. B. Soziometern, durchgeführt, so erhalten Mitarbeitende, die nicht teilnehmen möchten, optional ein nicht-funktionsfähiges Gerät, das sich optisch nicht vom funktionierenden unterscheidet. So werden soziale Sanktionseffekte vermieden. Die Vorgehensweisen zum Schutz personenbezogener Daten kommunizieren wir transparent, verständlich und aktualisiert in der Organisation.

• Jeder Mitarbeitende hat Transparenz über die zu seiner Person erhobenen Daten. Mitarbeitende, die ihre personenbezogenen Daten zur Verfügung stellen, können auf Anfrage Daten und Ergebnisse einsehen (nicht jedoch Daten anderer Teilnehmer), die daraus entstandenen Analysen und ihr persönliches Datenbild im Vergleich zur Grundgesamtheit.

• Bei einer Nutzung bereits erhobener Daten für neue Analysen informieren wir Mitarbeitende, die ihre Daten ursprünglich zur Verfügung gestellt hatten. Sie haben jederzeit über eine Opt-out Funktion die Möglichkeit, ihre Zustimmung zur Analyse zu wiederrufen.

• Unsere Arbeit in People-Analytics-Projekten erfolgt unter maximaler Transparenz im Umgang mit Analyseergebnissen. Unsere Mitarbeitenden erfahren vor dem Projektstart von Art und Umfang der Datenerhebung. Sie werden über die Ziele der Datenerhebung und -verwendung informiert, ebenso wie über die Bedeutung der Analyseergebnisse und die Grundlagen, auf denen deren Interpretation beruht. Das Ziel der Analyse ist von Anfang an klar und transparent. Wir kommunizieren die Analyseergebnisse in die Organisation transparent, anonymisiert und in einer für alle Mitarbeitenden verständlichen Art und Weise.

• Wir identifizieren und kommunizieren auch Schwächen einer Analyse, damit Entscheider neben den Ergebnissen auch die Qualität der Analyse in ihre Entscheidungsfindung einbeziehen können. 

• In sämtlichen People-Analytics-Projekten setzen wir die Grundsätze Privacy by Design (Integration von Datenschutzmechanismen in die Technik) und Privacy by Default (datenschutzfreundliche Voreinstellungen) um.

• Organisationsspezifische Leitfäden und Anweisungen zum Umgang mit personenbezogenen Daten in People-Analytics-Projekten dienen uns als Hilfestellung für die handelnden Personen. Sämtliche für die Datenverarbeitung Verantwortlichen und daran Beteiligten werden explizit zum Datenschutzrecht geschult.

• Für externe Analysten und Dienstleister, die die Daten gegebenenfalls auch zu Forschungszwecken nutzen möchten, gelten neben den gesetzlichen Regelungen außerdem organisationsspezifisch klar formulierte und transparente Vorschriften zur Datenverwendung und deren Grenzen. Diese Vorschriften entsprechen zwingend den mit den Mitarbeitenden vereinbarten Regelungen.

• Wir verstehen Datenschutz als wertvollen Grundsatz für das Vertrauen gegenüber People-Analytics-Projekten und implementieren und setzen die gesetzlichen Regelungen zum Schutz personenbezogener Daten entsprechend um.

• Die Sicherheit der Daten und Datensysteme gewährleisten wir durch angemessene physische, technische und organisatorische Maßnahmen wie Zugriffsregelungen, Verschlüsselung und Mehrfachauthentifizierung auf höchstem Niveau. Sicherungsort und Zugriffsrechte zu jeglichen Datensätzen sind geregelt und nur befugten Personen zugänglich.