Technologien, Trends und Thesen.
Auf dem aktuellen Stand des Wissens.

In unserer Knowledge Base finden Sie Wissens- und Lesenswertes, ausgesuchte Beiträge zu den neusten Trends und aktuellen Entwicklungen auf den globalen Arbeitsmärkten und in der Welt der semantischen Technologien mit Bezug zu Personalwesen und -beschaffung, Occupation (Big-) Data und Ontologien, Berufsklassifizierungen, CV-Parsing, Skills- und Job-Matching. Und vieles mehr.

Wie in 180 Tagen eine zeitgemässe und massgeschneiderte High-Performance-Lösung für PES bereitsteht

Public Employment Services (PES) kommen von Zeit zu Zeit an einen Punkt, an dem sie dazu gezwungen sind, ihre veralteten Systeme für die Arbeitssuche zu erneuern oder in Ländern, wo bisher noch überhaupt keine Lösungen vorhanden waren, diese ganz neu aufzusetzen. Mit der stark fortschreitenden Digitalisierung sind Ansprüche und Erwartungen an solche Lösungen sehr stark […]

Lasst die Frauen rechnen: Warum Public Employment Services Frauen für MINT-Fächer gewinnen sollten

Trotz vielfältiger Bemühungen sind junge Frauen in den Bereichen Mathematik, Ingenieurwesen, Naturwissenschaften und Technik (MINT) nach wie vor unterrepräsentiert. Generell zeigen Studien, dass sich viele Vorteile durch einen Abschluss im MINT-Bereich ergeben, sowohl für den Einzelnen als auch für ganze Staaten. Public Employment Services sollten somit den MINT-Bereich effektiv stärken. Die Gründe dafür sind vielfältig: […]

Change or die –
Vier Problemfelder für die vielgesichtige Zukunft von PES

Es ist das dominierende Thema heutzutage in den digitalen HR-Prozessen: Wie können für das Matching effizientere, zeitgemässere sowie bessere Tools und Technologien entwickelt werden, welche die vielseitigen Aufgaben und Herausforderungen kundenorientierter lösen. Die Spreu vom Weizen zu trennen, ist dabei schon eine sehr anspruchsvolle Aufgabe. Wenn die technologische Wahl in der heutigen Zeit nicht bereit […]

Wie matched man Mensch und Job für das perfekte Date?

Es ist eine wahre Schwierigkeit, Person und Person technologisch zu matchen und sie auf ein Date zu schicken. Genug Erwartungen müssen berücksichtigt werden. Haben sie ähnliche Interessen? Wohnen sie am selben Ort? Was sind ihre Ziele? Und dann gibt es noch genügend versteckte Erwartungen, wie beispielsweise an das Aussehen. Matching ist und bleibt ein komplexes […]

Lost in Big Data?
Die fehlgeleitete Vorstellung, das Datenuniversum zu beherrschen.

“. . . In diesem Reich erreichte die Kunst der Kartographie eine solche Perfektion, dass die Karte einer einzigen Provinz die Fläche einer gesamten Stadt und die Karte des Reichs die Fläche einer gesamten Provinz bedeckte. Mit der Zeit waren diese unzumutbaren Karten nicht mehr zufriedenstellend, sodass die Kartographengilden eine Karte des Reichs anfertigten, deren […]