Laptop book information online computer data
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03 März 2016 um 12:45

Data Mining – war das nicht dieses Spiel bei Windows 98? Knapp vorbei. Tatsächlich bezeichnet dieser Begriff einen Prozess, der einen massiven Einfluss auf die Mitarbeitersuche der Zukunft haben könnte.

Schon seit einiger Zeit haben sich persönliche Daten als beliebtes, weil wertvolles Gut im Internet durchgesetzt. Kein Wunder, kann man sie doch so gut benutzen, um Leuten ganz zielgerichtet Produkte und Dienstleistungen anzubieten – oder eben, um ganz zielgerichtet den perfekten Kandidaten für eine zu besetzende Stelle zu finden.

Was tun mit all den Daten?

Schon der Begriff Data Mining zeigt, worum es hier geht: Aus einer grossen Menge an Daten werden die gewünschten Informationen herausgesiebt und in der Masse nach „Schätzen“ – in unserem Fall Informationen zu vielversprechenden Jobkandidaten – „geschürft“. Konkret sollen mit Hilfe von Algorithmen also Gesetzmässigkeiten und Regelmässigkeiten sowie Wissen, Skills und Expertise aufgespürt werden. Wie die einen Informationen über das Verhalten von Kunden sammeln, können es die anderen nutzen, um Trends rund um Jobsuche und Mitarbeiterrekrutierung definieren zu können.

Mit Datenanalyse Kandidaten finden – und eigene Fehler aufdecken

Mithilfe von Data Mining können etwa Analysen des aktuellen und Prognosen zum zukünftigen Verhalten von Jobsuchenden bzw. Kandidaten sowie Einordnungen getätigt und Abhängigkeiten aufgespürt werden. Das wiederum erleichtert das Rekrutierungsverfahren – dank detailliertem Wissen über Berufs- und Lohnentwicklungen, Personalstruktur sowie Angebot und Nachfrage in bestimmten Branchen und Tätigkeitsbereichen. Und das Datenschürfen kann auch ganz konkreter Bestandteil der Personalsuche werden: Hat man Zugriff auf eine ausreichend grosse Bewerberdatenbank, können clevere Algorithmen diese nach allen denkbaren Kriterien von Berufserfahrung über Studiengänge und Soft Skills bis hin zu Sprachkenntnissen und technischen Qualifikationen durchforsten. Darüber hinaus kann man mithilfe von Data Mining Prognosen über Bewerber anstellen. Dabei bezieht man sich auf Erfahrungen mit bereits eingestellten Mitarbeitern in einer ähnlichen Position und mit ähnlichen Voraussetzungen. Diese Prognose hilft nicht zuletzt auch dabei, allfällige voreingenommene (Fehl)Entscheidungen (in Bezug auf Geschlecht, Berufserfahrung usw.) aufzudecken und zu eliminieren.

Die Praxis

Zur praktischen Umsetzung können Verfahren wie der kNN-Algorithmus, statistische Methoden oder Entscheidungsbäume herangezogen werden. Welche Methode für die individuellen Ansprüche am sinnvollsten ist, findet man wohl am besten mit dem guten alten „Probieren geht über Studieren“ heraus. Ob sich der Einsatz eines Verfahrens bezahlt macht, ist beim Data Mining im Vorfeld schwer vorauszusagen. Mit der richtigen Zielsetzung wird sich aber schnell zeigen, was funktioniert und was nicht. Zudem werden sich sicherlich immer mehr Techniken hervortun, mithilfe derer verschiedene Parameter leicht anzupassen sind und man so schnell zur optimalen Einstellung gelangt. Besonders für Personalvermittlungen und Grosskonzerne dürfte Data Mining in Zukunft an Bedeutung gewinnen. Keine schlechte Idee also, sich schon mal damit vertraut zu machen.

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