Job Mining als Analyseinstrument für das Human-Resource-Management
| dc.contributor.author | Bensberg, Frank | |
| dc.contributor.author | Buscher, Gandalf | |
| dc.date.accessioned | 2018-01-16T10:20:11Z | |
| dc.date.available | 2018-01-16T10:20:11Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.description.abstract | Internetbasierte Jobportale liefern in Form von Stellenanzeigen eine interessante Datenbasis, die die aktuelle Nachfrage von Unternehmen und öffentlichen Institutionen nach Fach- und Führungskräften dokumentiert. Durch Analyse dieser Datengrundlage können Prozesse im Umfeld des Human-Resource-Managements informatorisch unterstützt werden. Zu diesem Zweck wird das Konzept des Job Mining eingeführt, das die Sammlung und Analyse von Stellenanzeigen aus öffentlichen oder unternehmensspezifischen Jobportalen zum Gegenstand hat. Anhand ausgewählter Anwendungsfälle wird anschließend der Nutzen des Konzepts aufgezeigt. So können mithilfe von Stellenanzeigenanalysen detaillierte Kompetenzprofile für einzelne Berufsbilder generiert werden, die zur Aufdeckung von Kompetenzlücken oder obsoleter Kompetenzen beitragen. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, Stellenanzeigen auch als frei verfügbare Datenquelle für wettbewerbsanalytische Zwecke zu nutzen. Durch Analyse der Fachkräftenachfrage von Unternehmen können Hypothesen über die Umsetzung strategischer Initiativen und Aussagen über eingesetzte Ressourcen (z. B. Programmiersprachen, Softwareprodukte) gewonnen werden. Bei der Umsetzung des Job-Mining-Konzepts sind insbesondere Fragestellungen der Datenqualität zu berücksichtigen.AbstractJob postings in online job boards provide an open data source which documents the current demand of companies and public institutions for professionals and executives. By analyzing job postings, new informational potentials to support the processes of human resource management evolve. In order to leverage these potentials, we introduce the concept of job mining, which continuously extracts job postings from public or company-specific job portals and collects them in an analytical data store. We show the benefits of this data store by applying analytical techniques in order to derive compentency profiles for specific jobs in the emergent field of big data. This approach helps to detect competency gaps or to identify obsolete skills which are no longer relevant. In addition, we show how to use job mining in order to support competitive intelligence activities within the company. E. g., the analysis of competitors’ workforce demand provides insights into the implementation of strategic initiatives and the resources used by specific companies (e. g., programming languages, software products). To ensure valid results through job mining data quality issues are very important. | |
| dc.identifier.pissn | 2198-2775 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/13859 | |
| dc.publisher | Springer | |
| dc.relation.ispartof | HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 53, No. 6 | |
| dc.relation.ispartofseries | HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik | |
| dc.subject | Competitive intelligence | |
| dc.subject | Competitive Intelligence | |
| dc.subject | Human resource management | |
| dc.subject | Human-Resource-Management | |
| dc.subject | Job advertisement analysis | |
| dc.subject | Job mining | |
| dc.subject | Job Mining | |
| dc.subject | Kompetenzmanagement | |
| dc.subject | Skill management | |
| dc.subject | Stellenanzeigenanalyse | |
| dc.title | Job Mining als Analyseinstrument für das Human-Resource-Management | |
| dc.type | Text/Journal Article | |
| gi.citation.endPage | 827 | |
| gi.citation.startPage | 815 |