noventum HR Analytics – die Cloud-Hybrid-Architektur für das Recruiting

Die Gewinnung neuer MitarbeiterInnen stellt für jedes Unternehmen einen der wichtigsten Grundpfeiler für nachhaltigen Erfolg dar – und gleichzeitig ebenso eine der größten Herausforderungen. noventum HR Analytics schafft mit einer Cloud-Hybrid-Architektur aus Microsoft Azure und SQL-Server Komponenten die Voraussetzung für die umfassende Analyse des Recruitingprozesses.

Die Bewertung und Optimierung des Recruitingprozesses hat eine besondere Bedeutung für strategische Entscheidungen im Unternehmensbereich Human Resources. Der HR-Bereich verfolgt das Ziel, die Besetzung vakanter Stellen nachhaltig und im Sinne der gesuchten Qualifikationen optimal zu gestalten. Diese Aufgabe im HR-Controlling erfordert transparente Daten, die die Welt des Ausschreibungs- und Bewerbermanagements mit der Welt des Personalmanagements vereinen.  

Aussagen zur Qualität des Einstellungsprozesses werden möglich, wenn nicht nur das Matching von Qualifikationen eines Bewerbers zu den Anforderungen einer Vakanz bewertet, sondern auch Faktoren wie die Dauer der Stellenbesetzung oder die Entwicklung des Mitarbeiters in seiner Position beantwortet werden können. An dieser Stelle wird die Verknüpfung der Datenbestände des Recruitings und des HR-Managements in einem gemeinsamen Datenmodell entscheidend, um Optimierungspotenziale effizient identifizieren zu können.

Neben den fachlichen Herausforderungen müssen dafür oft auch technische Hürden überwunden werden, da gerade Recruitingprozesse häufig in Cloud-basierten Systemen abgebildet werden. Um die Effektivität und die Qualität eines Recruitingprozesses bewerten und verbessern zu können, bietet noventum HR Analytics als Single Point of Truth für HR-Daten (HR SPOT) die Möglichkeit, Daten verschiedener Quellsysteme in gemeinsamen Analysen und Reports integriert zu nutzen.  

noventum HR Analytics als Lösungskonzept

Im Zentrum der Lösung noventum HR Analytics für das Personalmanagement und HR-Controlling steht der HR Data Mart. Als Single Point of Truth (SPOT) nimmt dieser HR-Daten für Business Intelligence Anwendungen im Personalwesen aus verschiedenen Quellsystemen auf und stellt sie für das Reporting aufbereitet zur Verfügung.

Im Gegensatz zu einer klassischen on-Premises Architektur, bei der alle Komponenten auf eigenen Servern in der selbst verwalteten Infrastruktur liegen, kommen in der gewählten Hybrid-Architektur auch Cloud-Komponenten zum Einsatz.  

Die Prinzipien der gewählten Architektur sind einfach:  

• Die Datenhaltung erfolgt in der bestehenden SQL-Server Datenbank-Infrastruktur on-Premises.  
• Für die Datenverarbeitung werden Cloud-Dienste genutzt, wobei die ETL-Prozesse von der Azure Data Factory (ADF) gesteuert werden.
• Das Reporting erfolgt Cloud-basiert mit Azure Analysis Services und Power BI.

Diese Architektur ist besonders dann geeignet, wenn bereits on-Premises Infrastruktur und Technologie-Expertise im Unternehmen vorhanden sind und man sich dem Wechsel zum Cloud-Betrieb nähern, aber noch nicht vollständig verschreiben möchte.  

Die Layer-basierte Prozessarchitektur erlaubt unterschiedliche Varianten der Aufgabenverteilung zwischen on-Premises und Cloud-Komponenten. So kann das vorhandene Expertenwissen mit dem Know-how-Aufbau in Cloud-Technologien verbunden werden. Nicht zuletzt werden das Projektrisiko gering und die Projektlaufzeit kurz gehalten sowie durch den Cloud-Betrieb Betriebsaufwände reduziert.

Die hybride Ziel-Architektur

Das Zusammenspiel der Einzelkomponenten beginnt mit der Extraktion der Business-Daten. Cloud-basierte Recruiting-Systeme (wie z.B. SAP Success Factors), können i. d. R. über Webservice Schnittstellen angesprochen werden. Die ADF bietet verschiedene Konnektoren z. B. zur Verarbeitung von JSON-Formaten an, die zur Interpretation und Speicherung der Quellsystemdaten in der on-Premises Datenbank genutzt werden.

Die Verarbeitungslogik zur Integration und Transformation der Daten erfolgt in SQL-basierten Stored Procedures auf der Datenbank, deren Orchestrierung sowie die Ablaufsteuerung über ADF Pipelines erfolgen.

Der Zugriff der Cloud-Dienste der ADF auf die on-Premises Datenbank wird über die Self-hosted Integration Runtime - einer Azure-Komponente, die die Verbindung zwischen Cloud- und on-Premises Infrastrukturen herstellt - ermöglicht.

Um die so aufbereiteten Daten für das Reporting verfügbar zu machen, werden sie in einem Reporting-optimierten Datenmodell in der relationalen SQL-Server Datenbank persistent gespeichert. Der Business Layer, der das analytische Modell sowie die Kennzahlen-Definition abbildet, steht in Azure Analysis Services (AAS) in einer In-Memory Datenbank für das Reporting zur Verfügung. Als Äquivalent zu der on-Premise Version SQL-Server Analysis Services (SSAS) ist AAS als Cloud-Dienst ebenso leistungsstark und bildet den gleichen Funktionsumfang ab wie die on-Premises Version.

Der Datentransfer aus der lokalen SQL-Server Datenbank zu dem Cloud-Dienst AAS erfolgt über ein On-Premises Data Gateway, das sowohl die Verbindung ermöglicht als auch für eine sichere und verschlüsselte Kommunikation sorgt. Dem Datenzugriff liegt ein mehrstufiges Berechtigungskonzept zugrunde, das auf dem Azure Active Directory und der organisatorischen Zuordnung der Berichtsempfänger basiert. Die Kommunikationswege sind durch technische Nutzergruppen, Domänen, Firewall-Regeln und die Gateway-Dienste gesichert.

Für das Reporting und die Analyse kommt Power BI zum Einsatz. In einem Power-User Modell werden die Reports zentral in Power BI Desktop erstellt. Die Verteilung von Berichten und Dashboards erfolgt über den Cloud-Dienst Power BI Service, sodass über Browser oder mobile Endgeräte flexibel jederzeit und überall auf die Daten des AAS zugegriffen werden kann.

Fazit

Cloud-Services bieten eine Vielzahl von Möglichkeiten und Varianten für die verschiedensten Einsatzzwecke. Jedes Unternehmen muss die Wahl seiner IT-Komponenten und der gewählten Infrastruktur sorgsam abwägen und auf seine Bedarfe und Anforderungen ausrichten. Neben wirtschaftlichen tragen auch technische und prozessuale Kriterien zu den Entscheidungen bei.  

Mit der gewählten Hybrid-Architektur wurde ein modernes und sowohl effizientes als auch kosten-effektives Modell gewählt. Der Know-how-Gewinn trägt dazu bei, weitreichende IT-Entscheidungen zu unterstützen. Die weiterhin eigenständig betriebene Infrastruktur sorgt für die notwendige Sicherheit, um den durch die Cloud-Dienste möglichen Strukturwandel in den IT-Landschaften des Mittelstandes zu beschreiten.