Entgeltanalyse vorbereiten: Welche Daten HR jetzt sammeln sollte

Wer die Anforderungen der EU-Entgelttransparenzrichtlinie im eigenen Unternehmen umsetzen will, steht ganz am Anfang vor einer unspektakulären, aber entscheidenden Aufgabe: der Datensammlung. Ohne belastbare Datenbasis ist jede Entgeltanalyse wertlos, jeder spätere Bericht angreifbar und jede Auskunft an Beschäftigte ein Risiko. Die gute Nachricht: Die meisten Daten existieren bereits im Unternehmen. Sie liegen nur verstreut in Lohnabrechnungssystemen, Personalakten, Excel-Listen und den Köpfen einzelner Verantwortlicher.

In diesem Beitrag zeigen wir, welche Datenkategorien eine Entgeltanalyse nach der Richtlinie (EU) 2023/970 benötigt, in welcher Reihenfolge die Sammlung sinnvoll ist und welche Fehler sich in dieser frühen Phase vermeiden lassen.

Warum die Datenbasis über alles Weitere entscheidet

Die Richtlinie bringt für Unternehmen mehrere Pflichten mit sich, die alle auf denselben Daten aufsetzen: den Auskunftsanspruch der Beschäftigten nach Artikel 7, die regelmäßige Entgeltberichterstattung nach Artikel 9 für Arbeitgeber ab 100 Beschäftigten und die gemeinsame Entgeltbewertung nach Artikel 10, wenn ein nicht gerechtfertigtes Entgeltgefälle von mehr als 5 Prozent festgestellt wird. Wer die Datenbasis einmal sauber aufbaut, bedient damit alle drei Pflichten. Wer sie für jeden Anlass neu zusammensucht, produziert Inkonsistenzen und genau diese Inkonsistenzen sind es, die im Streitfall unangenehme Fragen aufwerfen.

Datenkategorie 1: Personenbezogene Stammdaten

Die Basis bilden die Stammdaten aller Beschäftigten: Geschlecht, vertragliche Wochenarbeitszeit, Beschäftigungsart (unbefristet, befristet, Ausbildung), Eintrittsdatum und gegebenenfalls relevante Qualifikationen. Wichtig ist hier die Vollständigkeit über alle Beschäftigtengruppen hinweg. Die Richtlinie erfasst nach ihrem weiten Arbeitnehmerbegriff auch Teilzeitkräfte, befristet Beschäftigte und Führungskräfte. Wer einzelne Gruppen von vornherein ausklammert, verzerrt jede spätere Auswertung.

Die Arbeitszeit verdient besondere Sorgfalt, denn sie ist die Grundlage für die Hochrechnung auf Vollzeitäquivalente. Wie diese Hochrechnung funktioniert und welche Vergütungsbestandteile dabei fix bleiben, haben wir in unserem Beitrag zu Vergütungsbestandteilen ausführlich beschrieben.

Datenkategorie 2: Tätigkeitsdaten

Die zweite Kategorie beschreibt, was die Beschäftigten tatsächlich tun. Dazu gehören die Stellenprofile, die organisatorische Einordnung, vorhandene Stellenbeschreibungen und, sofern vorhanden, bestehende Eingruppierungen aus Tarifverträgen oder betrieblichen Entgeltsystemen. Ein ehrlicher Hinweis aus der Praxis: Stellenprofile sind in vielen Mittelständlern veraltet oder fehlen ganz. Das ist kein Grund zur Panik, aber ein Punkt für die Aufgabenliste, denn die spätere Bildung von Vergleichsgruppen stützt sich nicht auf Jobtitel, sondern auf die tatsächlichen Anforderungen der Tätigkeit.

Datenkategorie 3: Vergütungsdaten

Hier gilt der weite Entgeltbegriff der Richtlinie. Artikel 3 erfasst neben den Grund- und Mindestlöhnen und -gehältern alle sonstigen Vergütungen, die ein Arbeitgeber aufgrund des Dienstverhältnisses einem Arbeitnehmer unmittelbar oder mittelbar als Geld- oder Sachleistung zahlt. Zu sammeln sind also nicht nur die Grundgehälter, sondern sämtliche Bestandteile: Boni, Provisionen, Zulagen, Zuschüsse, Beiträge zur betrieblichen Altersvorsorge und Sachleistungen wie Dienstwagen oder Jobtickets. Für jeden Bestandteil sollten Höhe, Empfängerkreis und Zahlungsrhythmus dokumentiert sein.

Datenkategorie 4: Vergabegrundlagen und Kriterien

Die vierte Kategorie wird am häufigsten übersehen, ist aber für die spätere Rechtfertigung von Unterschieden zentral: Auf welcher Grundlage und nach welchen Kriterien wird jeder Bestandteil gewährt? Arbeitsvertrag, Betriebsvereinbarung, Tarifvertrag oder betriebliche Übung? Leistungsbeurteilung, Betriebszugehörigkeit, Marktvergleich oder historisch gewachsen? Wo sich diese Frage heute nicht beantworten lässt, ist das eine wichtige Erkenntnis, denn genau dort entstehen später Erklärungslücken.

Das sinnvolle Vorgehen in vier Schritten

Erstens: Verantwortlichkeit klären. Die Datensammlung braucht eine Person oder ein kleines Team mit Zugriff auf Lohnabrechnung, Personalverwaltung und Vertragsdaten. Zweitens: Stichtag und Bezugszeitraum festlegen, damit alle Daten denselben Stand abbilden. Drittens: Die vier Kategorien systematisch befüllen, am besten in einer zentralen, versionierten Datenstruktur statt in verteilten Einzellisten. Viertens: Lücken dokumentieren statt schätzen. Eine ehrlich benannte Lücke lässt sich schließen, eine stillschweigend geschätzte Zahl untergräbt die gesamte Analyse.

Beim Umgang mit diesen Daten gilt selbstverständlich die DSGVO. Entgeltdaten sind personenbezogene Daten, der Zugriff sollte auf die mit der Analyse betrauten Personen beschränkt und der Verarbeitungszweck dokumentiert sein.

Was nach der Datensammlung kommt

Mit einer vollständigen Datenbasis ist der erste und mühsamste Schritt geschafft. Der nächste ist fachlich der anspruchsvollste: die Bildung von Vergleichsgruppen, also die Beantwortung der Frage, welche Beschäftigten gleiche oder gleichwertige Arbeit verrichten.

Wie paygaps an dieser Stelle unterstützt

Der wunde Punkt der Datensammlung ist selten das Sammeln selbst, sondern das Verstreute: Lohndaten hier, Vertragsdaten dort, Vergabekriterien nirgends. In paygaps führen Sie alle vier Datenkategorien in einer zentralen Struktur zusammen, mit festem Stichtag und einheitlichem Bezugszeitraum, statt sie über verteilte Einzellisten zu pflegen. Lücken werden dabei sichtbar statt stillschweigend überschätzt. Und weil Auskunftsersuchen, Entgeltberichte und Analysen in paygaps auf derselben Datenbasis aufsetzen, sammeln Sie einmal und bedienen damit alle Pflichten konsistent.

Und wie wir das in paygaps konkret umsetzen, zeigen wir Ihnen gerne persönlich: Vereinbaren Sie einfach einen kurzen 30-Minuten-Termin mit uns.