Dalam episode terbaru dari Seri Uncovers ini, kami mendalami isu kritis tentang data yang salah dalam taksonomi, informasi pasar tenaga kerja (Labor Market Information), perkiraan dan prediksi pasar tenaga kerja, serta analisis HR. Kami mengeksplorasi tantangan yang muncul dari penggunaan data yang tidak diawasi dan tidak diverifikasi dari berbagai sumber, yang kemudian diterapkan tanpa pemeriksaan kritis ke dalam proses seperti pencocokan, analisis kesenjangan, perkiraan pasar tenaga kerja, dan prediksi permintaan/pasokan.

Kualitas Data Keterampilan dan Pekerjaan

Postingan ini ditujukan untuk menyoroti kualitas keseluruhan data keterampilan dan pekerjaan yang menyusupi taksonomi resmi dan komersial, model bahasa, serta berbagai aplikasi. Data ini sering kali bersumber dari internet dan diintegrasikan ke dalam koleksi dan model tanpa pemeriksaan yang ketat, yang menyebabkan kekurangan yang mengkhawatirkan dalam hal keandalan dan akurasi. Berdasarkan investigasi kami, yang disajikan dalam sebuah video, mengungkap dan memperlihatkan standar yang meresahkan yang diadopsi oleh banyak perusahaan dan pemerintah dalam proses HR mereka dan analisis pasar tenaga kerja. Meskipun situasinya serius, video ini menawarkan perpaduan humor dan kegelisahan, memberikan wawasan sekaligus hiburan.

Ketidaksempurnaan Sumber Data Resmi dan Komersial

Penting untuk diakui bahwa bahkan taksonomi dan sumber data terkemuka, seperti ESCO, CEDEFOP/Eurostat, O*Net, serta koleksi populer dari Lightcast, Textkernel, LinkedIn, dan lainnya, rentan terhadap kesalahan. Sayangnya, sumber-sumber ini banyak digunakan dalam berbagai proses tanpa verifikasi menyeluruh terhadap akurasinya. Meskipun taksonomi ini dikembangkan dengan tujuan mulia untuk memfasilitasi kategorisasi yang tepat dan meningkatkan penelitian pasar tenaga kerja, implementasinya sering kali tidak mencapai hasil yang diharapkan.

Dampak pada Perkiraan Pasar Tenaga Kerja dan Analisis HR

Dampak dari bekerja dengan data yang tidak akurat, termasuk yang bersumber dari taksonomi resmi, bisa sangat mendalam. Data semacam itu dapat menyebabkan pengambilan keputusan yang keliru, alokasi sumber daya yang tidak tepat, dan perencanaan tenaga kerja yang tidak efektif. Selain itu, informasi yang bias atau menyesatkan dapat merusak wawasan, menghasilkan strategi perekrutan yang salah arah, inisiatif pengembangan karyawan yang tidak memadai, dan kinerja organisasi yang kurang optimal.

Mengatasi Tantangan

Untuk mengatasi tantangan ini, organisasi harus memprioritaskan kualitas dan integritas data dalam proses pengumpulan dan analisis mereka. Menerapkan mekanisme validasi dan pembersihan data yang kuat, menggunakan berbagai sumber data untuk verifikasi silang, dan memanfaatkan teknik analisis data canggih, idealnya oleh para ahli pasar tenaga kerja, dapat secara signifikan meningkatkan akurasi dan keandalan perkiraan pasar tenaga kerja dan analisis HR. Secara keseluruhan, kualitas data yang buruk dan potensi kesalahan dalam taksonomi resmi menghadirkan hambatan besar bagi prakiraan pasar tenaga kerja dan analisis HR. Dengan mengatasi tantangan ini dan memberikan perhatian khusus pada kualitas data, institusi pasar tenaga kerja pemerintah dan perusahaan dapat memanfaatkan potensi sebenarnya dari wawasan berbasis data untuk pengambilan keputusan yang lebih tepat dan manajemen HR strategis. Untuk wawasan dan solusi yang komprehensif, organisasi dapat mengandalkan JANZZon!, ontologi data pasar tenaga kerja paling lengkap, komprehensif, dan dikurasi dengan tangan, yang tersedia dalam lebih dari 60 bahasa dan disesuaikan dengan ratusan pasar tenaga kerja di seluruh dunia.