
Big Data im Personalmanagement
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Content
- Cover
- A. Einführung
- I. Evidenz statt Bauchgefühl
- II. Das juristische Problem
- III. Gang der Darstellung
- B. Der Untersuchungsgegenstand: People-Analytics-Anwendungen im Personalwesen
- I. Die Innovation Big Data
- II. Anwendungsformen im Personalwesen
- 1. Fortgeschrittene Datenverarbeitung: People-Analytics
- a) Die Metaebene der Daten
- b) Unsichtbares sichtbar machen
- c) Künstlich generiertes Wissen
- d) Fazit: Evidenzbasierte Entscheidungsgrundlage durch People-Analytics
- 2. Beispiele für Profiling-Quellen im Betrieb
- a) Wearable Computing
- b) Computerüberwachung
- c) Cyber-Physical Systems (CPS)
- d) Sprach- und Stimmungsanalyse
- e) Kooperationssysteme und soziale Graphen
- f) Digitale Personalakte und ERP-Systeme
- 3. Exemplarische Anwendungsfelder der Arbeit
- a) Recruiting ("find")
- b) Mitarbeiterförderung ("grow")
- c) Mitarbeiterbindung ("keep")
- d) Fazit: Innovation durch Beschreibung, Diagnose und Prognose
- C. People-Analytics und das Datenschutzrecht
- I. Schutzzweck und Schutzrichtung des Datenschutzrechts
- 1. Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung
- 2. Private als Pflichtenträger des Datenschutzrechts - Besonderheiten durch mittelbare Drittwirkung
- 3. Zusammenfassung
- II. Das Regelungskonzept: Verbotsgesetz mit Erlaubnisvorbehalt
- 1. Verbotsprinzip oder bloßer Gesetzesvorbehalt?
- 2. Die Erlaubnistatbestände zur Beschäftigtendatenverarbeitung und ihre Relevanz für People-Analytics
- a) Die Einwilligung des Mitarbeiters
- aa) Grundlegendes
- bb) Die Anwendungsreichweite der Einwilligung vor dem Hintergrund der Freiwilligkeit
- cc) Die Relevanz der Einwilligung für People-Analytics
- b) Gesetzliche Erlaubnistatbestände
- aa) § 26 BDSG
- (i) Systematik und Auslegung der Vorschrift
- (ii) Relevanz für People-Analytics
- bb) Art. 6 Abs. 1 lit. f DS-GVO
- c) Kollektivvereinbarung
- d) Sonstige Rechtsquellen mit Bezug zum Beschäftigtendatenschutz
- 3. Keine spezifische Regelungsgrundlage für People-Analytics
- III. Personenbezug bei People-Analytics - Anwendungsformen "außerhalb" der DS-GVO denkbar?
- 1. Die tatbestandliche Systematik des Personenbezugs
- a) Überblick
- b) Personenbezogener Verarbeitungszusammenhang
- c) Identifiziertheit und Identifizierbarkeit einer Person
- aa) Wahrscheinlichkeit der Identifizierung
- bb) Absoluter und relativer Ansatz
- cc) EuGH: Dynamische IP-Adressen (Breyer-Urteil)
- 2. Möglichkeiten der Anonymisierung
- a) Generalisierung
- aa) Datenaggregation und Personenmehrheiten
- bb) Risiken
- b) Randomisierung
- aa) Einzelne Methoden
- bb) Risiken
- 3. Pseudonymisierung
- a) Voraussetzungen der Pseudonymisierung
- b) Pseudonymisierung und Personenbezug
- aa) Anonymisierende Wirkung der Pseudonymisierung
- bb) Die herrschende Auffassung
- c) Risikominimierung durch Pseudonymisierung
- 4. Rechtspflicht zu Anonymisierung und Pseudonymisierung - Datenminimierungsgrundsatz
- 5. Lösungsansätze für People-Analytics im Personalwesen
- a) Personenbezug bei "find"
- b) Personenbezug bei "grow"
- c) Personenbezug bei "keep"
- aa) Verschiedene Aggregationslevels
- bb) Informationelle Gewaltenteilung
- 6. Fazit
- IV. Die datenschutzrechtliche Abwägung zwischen informationeller Selbstbestimmung und dem Informationsinteresse des Arbeitgebers
- 1. Einordnung in die Systematik des Datenschutzrechts
- 2. Das Fragerecht des Arbeitgebers als Abwägungsmaßstab?
- 3. Das Informationsbeschaffungsrecht des Arbeitgebers und dessen Grenzen bei People-Analytics
- a) Analysen im Recruiting ("find")
- aa) Matching-Algorithmen
- bb) Persönlichkeitsanalysen
- (i) Geeignetheit und Erforderlichkeit
- (ii) Fragerecht als Maßstab des berechtigten Interesses
- (iii) Sphärentheorie als zusätzlicher Maßstab
- (iv) Zusammenfassung: Verbot von Persönlichkeitsausleuchtung
- b) Analysen zur Mitarbeiterförderung ("grow")
- aa) Leistungsmessung als Grundlage für Lernhilfen ("up- oder reskilling")
- (i) Keine unzutreffenden Leistungswerte
- (ii) Keine Totalüberwachung
- bb) Verhaltensmessung
- c) Analysen zur Fluktuationsreduktion ("keep")
- 4. Lösungsansätze für People-Analytics
- a) Zeitliche und sachliche Begrenzung der Analyse
- b) Die Verhältnismäßigkeit in Abhängigkeit vom Identifizierungsgrad
- c) Auftragsverarbeiter als "Datenschutzfilter": Informationelle Gewaltenteilung
- aa) Bereich "find"
- bb) Bereiche "grow" und "keep"
- V. "Variety" vs. Zweckbindungsgrundsatz
- 1. Das Problem bei Big-Data und People-Analytics
- a) Data-Warehouses
- b) Zielgerichtete Analysen (People-Analytics)
- c) Missbrauchsgefahren durch zweckfremde Weiterverwendung der Analyseergebnisse
- 2. Historie des Zweckbindungsgrundsatzes und Ausprägung in der DS-GVO
- 3. Von der Zweckbindung zur Zweckbegrenzung
- 4. Kein Grundsatz der Direkterhebung mehr
- 5. Die Zweckfestlegung
- a) Der erforderliche Konkretisierungsgrad
- aa) Die Zweckreichweite im Detail
- bb) Obergrenze durch risikobasierten Ansatz
- cc) Erlaubte Anzahl definierter Zwecke
- b) Fazit: Transparenz und Begrenzung
- 6. Die zweckändernde Weiterverarbeitung
- a) Der Kompatibilitätstest als zusätzliche Rechtmäßigkeitsvoraussetzung
- b) Kompatibilitätsvermutung bei Weiterverarbeitung zu statistischen Zwecken
- c) Die Voraussetzungen des Kompatibilitätstests
- aa) Zweckvergleich und Erhebungszusammenhang (lit. a und b)
- bb) Art der Daten und Folgen der Weiterverarbeitung (lit. c und d)
- cc) Schutzgarantien (lit. e)
- 7. Die zweckwidrige Weiterverarbeitung
- 8. Konsequenzen für Big-Data und Smart-Data im Personalwesen
- a) Unstrukturierte Sammlung und Verarbeitung im Data-Warehouse
- aa) Keine eindeutige Zweckdefinition möglich
- bb) Änderung der Ersterhebungszwecke
- cc) Anonymisierung
- b) Smart-Data im Recruiting ("find")
- aa) Keine Speicherung auf Vorrat bei People-Analytics
- bb) Zweckfestlegung beim Zugriff auf Bewerberdaten
- cc) Zweckändernde Verwendung von Mitarbeitervergleichsdaten
- c) Mitarbeiterbindung und -förderung ("keep" und "grow")
- aa) Mitarbeiterbefragungen
- bb) Personalakte und ERP-Systeme
- d) Zweckbindung gegen missbräuchliche Weiterverwendung von Analyseergebnissen
- VI. Transparente Datenverarbeitung bei People-Analytics
- 1. Grundlegendes zur Transparenzpflicht
- 2. Einsichtsrecht in Entscheidungsalgorithmen?
- a) Anwendungsbereich der speziellen Informations- und Auskunftspflicht bei People-Analytics
- b) Statistische Verfahren und neuronale Netze
- c) Kollision mit Geschäftsgeheimnissen
- 3. Transparenz bei zweckändernder Weiterverarbeitung
- VII. "Algorithmische Autorität" und das Verbot automatisierter Entscheidungen einschließlich Profiling, Art. 22 DS-GVO
- 1. Abstraktes Verbot oder individueller Anspruch?
- 2. Automatisierte Entscheidung mit rechtlicher Wirkung oder ähnlicher erheblicher Beeinträchtigung
- a) Automatisierte Datenverarbeitung und automatisierte Entscheidung
- b) Interne Entscheidungshilfen und Entscheidungen mit Außenwirkung
- c) Sonderfall Profiling?
- aa) Allgemeines zum Profiling
- bb) People-Analytics und Profiling
- d) Rechtliche Wirkung oder ähnliche erhebliche Beeinträchtigung
- aa) Rechtliche Wirkung
- bb) Ähnliche erhebliche Beeinträchtigung
- 3. Ausnahmen vom Verbot
- a) Für den Abschluss oder die Erfüllung eines Vertrags erforderlich
- b) Erlaubnis durch nationale Rechtsvorschrift
- c) Einwilligung des Betroffenen
- 4. Recht auf Entscheidungsrichtigkeit?
- 5. Konsequenzen und Handlungsempfehlungen für People-Analytics
- a) Automatisierte Ablehnungsentscheidungen nur bei Nichterfüllung vordefinierter Tatsachen ohne Bewertungsspielraum
- b) Menschliche Entscheidungsinstanz und Entscheidungsdiversität bei Wertungsfragen
- c) Freiwillige Einwilligung nur bei optionaler Teilnahme
- d) Beschränkung auf "Tatsachen-Output"
- D. Verarbeitungsmanagement durch Betriebsvereinbarung
- I. Die Betriebsvereinbarung als datenschutzrechtlicher Erlaubnistatbestand
- 1. Informationelle Selbstbestimmung durch Kollektivvertrag?
- 2. Inhaltliche Anforderungen
- a) Anforderungen des Art. 88 Abs. 2 DS-GVO
- b) Verarbeitungsgrundsätze nach Art. 5 Abs. 1 DS-GVO
- c) Regelungen zur Transparenz
- II. Beteiligung des Betriebsrates
- 1. Die Rechtsstellung des Betriebsrates im Datenschutzkontext
- 2. Mitbestimmungsrechte bei People-Analytics
- a) § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG
- aa) Datenverarbeitung gleich Überwachung?
- bb) Erfordernis einer programmgemäßen Verhaltens- oder Leistungsüberwachung
- cc) Leistungs- und Verhaltensdaten von Arbeitnehmergruppen
- dd) Konsequenzen für People-Analytics
- (i) Überwachung bei People-Analytics objektiv angelegt?
- (ii) Anpassungszwänge bei Gruppenanalysen
- (iii) Mitbestimmung auch bei informationeller Gewaltenteilung
- (iv) Mitbestimmungsrecht bereits in Testphasen?
- b) Auswahlrichtlinien, § 95 BetrVG
- aa) Auswahlrichtlinien in Form von Algorithmen
- bb) Einsichtsrecht in Algorithmen
- cc) Anwendungsbereich nicht deckungsgleich mit § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG
- c) Personalfragebögen und Beurteilungsgrundsätze, § 94 BetrVG
- III. Umsetzung konzernweiter People-Analytics
- IV. Mustervorschlag für ein Verarbeitungsmanagement durch Betriebsvereinbarung
- 1. People-Analytics-Betriebsvereinbarung (Konzernbetriebsvereinbarung)
- People-Analytics-Konzernbetriebsvereinbaurng
- Zwischen der X-AG und dem Konzernbetriebsrat
- Präambel:
- § 1 Geltungsbereich und Zuständigkeit
- § 2 Datenschutzrechtliche Erlaubnisgrundlage
- § 3 Verarbeitungszweck und Datenquellen
- § 4 Datenschutz durch Technikgestaltung
- § 5 Transparenz
- § 6 Kontrolle durch den Betriebsrat
- § 7 Verschwiegenheit einsichtnehmender Mitarbeiter
- § 8 Salvatorische Klausel
- § 9 Schlussbestimmungen
- 2. Anlagen
- Prüfungskatalog zur Durchführung der Kontrolle gem. § 6 b People-Analytics-Konzernbetriebsvereinbarung (Anlage 3)
- E. Zusammenfassung der wesentlichen Ergebnisse
- I. Evidenz im Personalmanagement durch People-Analytics
- II. Datenschutzrechtliche Erlaubnisgrundlage
- III. Zweckbindung
- IV. Datenminimierung
- V. Effektiver Persönlichkeitsrechtsschutz
- VI. Vertragliche Umsetzung der informationellen Gewaltenteilung
- VII. Transparenz
- VIII. Menschliche Entscheidungshoheit und Entscheidungsvalidität
- IX. Betriebliche Mitbestimmung
- Literaturverzeichnis
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