In dieser neuen Episode unserer Uncovers-Reihe gehen wir auf das dringende Problem solcher fehlerhaften Daten ein. Wir beleuchten die Herausforderungen, die sich aus der Verwendung unüberwachter und nicht verifizierter Daten aus unterschiedlichen Quellen ergeben, die dann ohne kritische Prüfung auf Prozesse wie Matching, Gap-Analysen, Arbeitsmarktprognosen und Vorhersagen zu Angebot und Nachfrage angewendet werden.

Qualität von Skills- und Jobdaten

In diesem Beitrag soll die allgemeine Qualität von Qualifikations- und Berufsdaten untersucht werden, die in offiziellen und kommerziellen Taxonomien, linguistischen Modellen (inkl. LLMs) und verschiedenen Anwendungen verwendet werden. Diese Daten stammen häufig von unspezifischen Internetseiten und werden ohne strenge Prüfung in Sammlungen und Modelle integriert, was zu alarmierenden Mängeln hinsichtlich ihrer Zuverlässigkeit und Genauigkeit führt. Unsere Untersuchung, die in diesem aufschlussreichen Video vorgestellt wird, zeigt die beunruhigenden Standards auf, die viele Unternehmen und Regierungen in ihren Personalprozessen und Arbeitsmarktanalysen anwenden. Trotz der Ernsthaftigkeit der Situation bietet das Video eine ausgewogene Mischung aus Humor und Besorgnis, die sowohl lehrreich als auch unterhaltsam ist.

Unzulänglichkeiten offizieller und kommerzieller Datenquellen

Es ist wichtig zu erkennen, dass selbst bekannte Taxonomien und Datenquellen wie ESCO, CEDEFOP/Eurostat, O*Net sowie populäre Sammlungen von Lightcast, Textkernel, LinkedIN und anderen anfällig für Fehler sind. Bedauerlicherweise werden diese Quellen weit verbreitet in verschiedenen Prozessen verwendet, ohne dass ihre Genauigkeit umfassend überprüft wird. Obwohl diese Taxonomien mit dem löblichen Ziel entwickelt wurden, eine genaue Kategorisierung zu ermöglichen und die Arbeitsmarktforschung zu verbessern, ist ihre Umsetzung vielfach unzureichend.

Auswirkungen auf Arbeitsmarktprognosen und HR-Analytik

Die Folgen der Arbeit mit ungenauen Daten, einschliesslich Daten aus offiziellen Taxonomien, können weitreichend sein. Solche Daten können zu Fehlentscheidungen, falscher Ressourcenzuweisung und ineffizienter Personalplanung führen. Darüber hinaus können verzerrte oder irreführende Informationen die Ergebnisse verfälschen, was zu fehlgeleiteten Rekrutierungsstrategien, unangemessenen Personalentwicklungsinitiativen und suboptimaler Unternehmensleistung führen kann.

Herausforderungen meistern

Um diese Herausforderungen zu meistern, müssen die Unternehmen der Datenqualität und -integrität in ihren Erhebungs- und Analyseprozessen Priorität einräumen. Die Implementierung robuster Datenvalidierungs- und -bereinigungsmechanismen, die Nutzung mehrerer Datenquellen zur Gegenprüfung und die Anwendung hoch entwickelter Datenanalysetechniken, idealerweise durch Arbeitsmarktexperten, können die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Arbeitsmarktprognosen und HR-Analysen erheblich verbessern. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die schlechte Datenqualität und potenzielle Fehler in den offiziellen Taxonomien erhebliche Hindernisse für Arbeitsmarktprognosen und HR-Analysen darstellen. Indem sie sich diesen Herausforderungen stellen und der Datenqualität einen hohen Stellenwert einräumen, können staatliche Arbeitsmarktorganisationen und Unternehmen das wahre Potenzial datengestützter Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen und strategisches Personalmanagement freisetzen. Für umfassende Einblicke und Lösungen können sich Unternehmen an JANZZon! wenden, die weltweit umfassendste, vollständigste und von Hand kuratierte Ontologie von Arbeitsmarktdaten, die in über 60 Sprachen verfügbar und auf Hunderte von zum Teil sogar regionalen Arbeitsmärkten weltweit zugeschnitten ist.