Optimering af rekruttering vha. Big Data

Der bliver dagligt publiceret utallige jobopslag online, hvilket gør at det enkelte jobopslag får lavere sigtbarhed alt efter hvor specifikke og konkrete de er. Men hvordan sikrer virksomhederne sig, at de rigtig opslag ender hos den rigtige og potentielle nye medarbejdere.

Optimering af rekrutteringsprocessen 

Denne problemstilling har start-up virksomheden Uncommon sat sig for at løse. Uncommon har lanceret deres nye funktion Talent Forecaster, med målet om at forbedre og strømline jobbeskrivelser. Talent Forecaster kan informere rekrutterings- og ansættelseschefer hvorvidt det de søger efter faktisk er ledigt på markedet. Denne funktion gør det muligt at identificere hvorvidt man er for selektiv eller for vag i rekrutteringsprocessen. 


Big Data strømliner søgen efter de rigtige kandidater 

Funktion giver et godt indblik i hvordan brugen af big data og science data kan benyttes som støtte til enhver rekrutteringsproces. Talent Forecaster gør det muligt søge efter kandidater med specifikke egenskaber og kvalifikationer, samtidigt redegøre denne funktion for hvorvidt den ønskede type kandidat er til rådighed på markedet. Talent Forecaster benytter sig af en database med 50 millioner CV'er og ansøgninger samt 6 millioner job opslag for at forbinde kvalificerede ansøger til de rigtige jobmuligheder. Ud fra databasen bliver der sammensmeltet en specificeret pulje af kandidater med de ønskede kvalifikationer, som jobbet kræver. Al dette sker ved hjælp og brug af big data.

For at lære mere om Talent Forecaster læs her.

Kilde: ere

0 0
Feed