Data Driven Recruiting bei der SBB AG. Wie der Einsatz von neuen Technologien die Personalrekrutierung verändert

Die Bachelor-Thesis soll einen Überblick in die Digitalisierung von HR verschaffen, einen Einblick in die Rekrutierungstätigkeiten der SBB geben sowie den Blick über den Tellerrand in die Rekrutierung der Zukunft ermöglichen.

Hodel, Fabian, 2020

Art der Arbeit Bachelor Thesis
Auftraggebende Schweizerische Bundesbahnen AB
Betreuende Dozierende Krebs, Michael
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Der Rekrutierungsprozess wird bei der SBB noch stark von Menschen begleitet. Die Systeme übernehmen zwar einzelne Handlungen im Rekrutierungsschritt automatisch (z.B. Absagen versenden), jedoch haben nur die Hiring Partner den Überblick und verschieben die Bewerbenden in die Prozessschritte. Die erste Auswahl der Top 5 Bewerbenden erfolgt intuitiv.
Zu Beginn erhalten die Lesenden einen Überblick über die Digitalisierungsmöglichkeiten von Human Resources (HR), den aktuell geltenden Datenschutzbestimmungen und wie die Organisation HR bei der SBB aufgebaut ist. Danach wird der heutige Personalrekrutierungsprozess, von der Stellenausschreibung bis zur Top 5 – Auswahl durch die Hiring Partner, beschrieben. Im letzten Teil folgt der Ausblick in die Zukunft.
Die SBB und insbesondere HR-SRT hat sich auf den Weg gemacht, eine Datenstrategie zu erstellen, um zukünftig Daten besser nutzen zu können. Durch die Bachelor-Thesis wird sichtbar, dass die SBB enorm viel Zeit für administrative Tätigkeiten in den Rekrutierungsprozessen aufwendet. Es werden länger wie mehr neue Softwarelösungen in die bestehenden Tools integriert, jedoch besteht keine Pflicht, diese auch einzusetzen. Es gibt unzählige Möglichkeiten wie der Rekrutierungsprozess optimiert werden kann. Dabei sollen nicht neue Softwarelösungen gekauft werden, sondern die bestehenden Softwarelösungen klug integriert und verknüpft werden. Die SBB ist erst im Anfangsstadium, wenn es um das Rekrutieren mit Daten geht. HR-SRT muss sich als Organisationseinheit überlegen, wie sie zukünftig die Kompetenzen aufbauen kann, um mehr aus den gesammelten Daten zu machen. Es braucht Analysefähigkeiten, selbsterklärende Auswertungen und Hiring Partner, welche den Systemen vertrauen und diese jederzeit einsetzen wollen.
Studiengang: Betriebsökonomie (Bachelor)
Keywords Data Driven Recruiting, HR, Rekrutierung, Robot Recruiting, SBB, Personalrekrutierung
Vertraulichkeit: vertraulich
Art der Arbeit
Bachelor Thesis
Auftraggebende
Schweizerische Bundesbahnen AB , Bern
Autorinnen und Autoren
Hodel, Fabian
Betreuende Dozierende
Krebs, Michael
Publikationsjahr
2020
Sprache der Arbeit
Deutsch
Vertraulichkeit
vertraulich
Studiengang
Betriebsökonomie (Bachelor)
Standort Studiengang
Olten
Keywords
Data Driven Recruiting, HR, Rekrutierung, Robot Recruiting, SBB, Personalrekrutierung