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 / Knowledge Graphs, Berufsklassifizierungen, CV-Parsing, Skills- und Job-Matching. Und vieles mehr.

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

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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:

Mitarbeiter mit einem MINT-Abschluss erhalten besonders häufig hohe Löhne. Tatsächlich ermittelte das US-amerikanische Büro für Beschäftigungsstatistiken, dass 93 von 100 MINT-Berufen Löhne ergaben,  » Lesen Sie mehr über: Lasst die Frauen rechnen: Warum Public Employment Services Frauen für MINT-Fächer gewinnen sollten  »

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

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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 ist, die Zukunft mitzugestalten, hat dies starke Auswirkungen auf das Matching. Vor allem aber werden Probleme in der Zukunft forciert. Denn Matching bedeutet Verständnis.  » Lesen Sie mehr über: Change or die –
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Wie matched man Mensch und Job für das perfekte Date?

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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 Problem.
Daran ändert sich nichts, wenn es darum geht, die richtige Person und den richtigen Job zusammenzubringen. Selbst für Spezialisten mit jahrelanger Erfahrung ist Job- und Skillsmatching eine riesige Herausforderung.  » Lesen Sie mehr über: Wie matched man Mensch und Job für das perfekte Date?  »

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

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“. . . 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 Größe der des Reichs entsprach und welche diesem Punkt für Punkt entsprach.[…]”
Übersetzung nach „Del rigor en la ciencia“ (Über die Genauigkeit von Wissenschaft)
Jorge Luis Borges
Borges Geschichte folgt der Vorstellung eines Reiches,  » Lesen Sie mehr über: Lost in Big Data?
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ESCO: Wir erwarteten eine Ontologie – wir bekamen eine enttäuschende Begriffsammlung

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Da waren fast vier Jahre vergangen. Solange haben wir gewartet – gespannt, was da von der EU vollmundig angekündigt wurde. Immer gespannt, ob es altbekannte Probleme von Klassifikationssystemen löst.
Die Klassifizierung der Europäischen Union für berufsbezogene Daten nennt sich „ESCO“ (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations). Klassifizierungen haben bisher alle Staaten je für sich gelöst, wie ROME in Frankreich oder KLdB in Deutschland oder CP in Italien. Meist basieren sie auf der Mutter aller Klassifizierungen, die International Standard Classification of Occupation (ISCO) der Internationalen Arbeitsorganisation um 1960.  » Lesen Sie mehr über: ESCO: Wir erwarteten eine Ontologie – wir bekamen eine enttäuschende Begriffsammlung  »

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