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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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NAV wählt die Ontologie-basierte Technologie von JANZZ für die Modernisierung seiner Arbeitsmarkt Plattform.

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Das Norwegische Arbeits- und Sozialamt (NAV) hat das Schweizer Technologie Unternehmen JANZZ in einem öffentlichen Ausschreibungsverfahren ausgewählt, Komponenten für seine neue Arbeitsmarktplattform zu liefern. JANZZ hat sich im Ausschreibungsverfahren gegen internationale Konkurrenz durchgesetzt und wird NAV mit seiner Expertise in Berufs- und Kompetenzdaten unterstützen.
Im Rahmen seiner Agenda zur Verbesserung des Übergangs von Arbeitssuchenden in Beschäftigung erfindet NAV seine Self-Service Job Plattform neu. NAV beabsichtigt, einen transparenten Service für alle Stakeholder des Arbeitsmarktes anzubieten, den alle unter den gleichen Voraussetzungen nutzen können.  » Lesen Sie mehr über: NAV wählt die Ontologie-basierte Technologie von JANZZ für die Modernisierung seiner Arbeitsmarkt Plattform.  »

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Arbeitsmarkt Insights – Auswertung von «Datenschatztruhen» im Trend

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Die fortschreitende Digitalisierung des Arbeitsmarktes hat unglaubliche Datenmengen geschaffen, deren Analyse zu mehr Transparenz im Arbeitsmarkt und besseren Entscheidungsgrundlagen für Unternehmen beitragen könnten. Eine wichtige Voraussetzung für aussagekräftige Arbeitsmarkt Insights ist ein semantischer Graph, der die komplexen Verhältnisse von Berufen und Kompetenzen digital abbildet und somit die Erkennung von komplexen Sachverhalten in Arbeitsmarkt Daten ermöglicht.
Durch das Internet hat sich nahezu jedes Arbeitsumfeld in den letzten 15 Jahren strukturell verändert, so auch das HR und Recruiting.  » Lesen Sie mehr über: Arbeitsmarkt Insights – Auswertung von «Datenschatztruhen» im Trend  »

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