Online-Stellenbörsen wie Indeed und Stepstone gewinnen für Jobsuchende zunehmend an Relevanz. So erhalten Recruiterinnen und Recruiter über die Plattformen täglich zahlreiche Bewerbungsunterlagen, die extern erfasst und entsprechend angepasst werden müssen. Da eine Excel-Tabelle für die Verwaltung der Mengen an Datenquellen aus Bewerber- und Unternehmensdaten ungeeignet ist, kann auf ein Enterprise Resource Planning (ERP)-System zurückgegriffen werden. Die umfangreiche Softwarelösung dient der Steuerung und Auswertung der Bewerbungsprozesse. Auch kann eine Personalentscheider-Software (z.B. Personio) als Datenbank eingesetzt werden.
Das wesentliche Ziel von Personaldienstleistenden ist es, Unternehmen qualifiziertes Personal für offene Vakanzen zu vermitteln. Hierfür werden in einer Datenbank neben den Daten der bewerbenden Personen die jeweiligen Unternehmen, die vakante Stellen besetzen möchten, abgelegt. Dadurch soll die Personalvermittlung vereinfacht und Informationen leicht zugänglich (bspw. für weitere Mitarbeitende) gemacht werden. Damit zeigt sich die Relevanz des Systems in der flexiblen und zentralen Datenverwaltung. Mithilfe des Systems können Datensätze logisch verbunden, potenzielle Redundanzen verhindert und Abfragemöglichkeiten bzw. Daten leicht verändert werden. Darüber hinaus werden die ACID-Eigenschaften sichergestellt. Hierdurch sind Änderungen einer Transaktion auf der Datenbank atomar, konsistent, isoliert und dauerhaft.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Relationales Modell
- 2 SQL
- 3 Big Data
- 4 Regressionsanalyse
- 5 Gütekriterien für die Auswertung von Daten
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Dieses Dokument befasst sich mit dem Management von Daten im Kontext der Personalvermittlung, wobei der Fokus auf relationalen Datenbanken und der Anwendung von SQL liegt. Der Text beleuchtet die Bedeutung von Datenbanken für die Organisation und Verwaltung von Bewerbungsdaten sowie die Herausforderungen der Datenanalyse im Bereich der Personaldienstleistungen.
- Relationale Datenbanken im Personalwesen
- Anwendungsgebiete von SQL für die Datenverwaltung
- Das Konzept von Big Data und seine Relevanz
- Anwendungen der Regressionsanalyse in der Datenanalyse
- Gütekriterien für die Auswertung von Daten
Zusammenfassung der Kapitel
1 Relationales Modell
Dieses Kapitel erläutert das relationale Modell als Grundlage für die Organisation von Daten in Tabellenform. Es werden wichtige Begriffe wie Schlüssel, Primärschlüssel und Fremdschlüssel definiert und anhand eines Beispiels einer Personaldatenbank illustriert. Das Kapitel beschreibt die Vorteile des relationalen Modells für die Datenverwaltung, darunter die logische Verbindung von Datensätzen, die Vermeidung von Redundanzen und die einfache Abfragemöglichkeit.
2 SQL
Dieses Kapitel befasst sich mit der Programmiersprache SQL (Structured Query Language) für die Interaktion mit relationalen Datenbanken. Es werden die grundlegenden Befehle von SQL zur Datenabfrage, -bearbeitung und -verwaltung vorgestellt.
3 Big Data
Dieses Kapitel befasst sich mit dem Konzept von Big Data und erläutert die Herausforderungen, die mit der Verwaltung und Analyse großer Datenmengen einhergehen. Es werden verschiedene Ansätze zur Bearbeitung von Big Data vorgestellt, darunter Hadoop und NoSQL-Datenbanken.
4 Regressionsanalyse
Dieses Kapitel behandelt die Regressionsanalyse als ein statistisches Verfahren zur Analyse von Zusammenhängen zwischen Variablen. Es werden verschiedene Arten von Regressionsmodellen vorgestellt und deren Anwendung in der Praxis erläutert.
5 Gütekriterien für die Auswertung von Daten
Dieses Kapitel diskutiert die Gütekriterien für die Auswertung von Daten, um die Qualität und Aussagekraft von Datenanalysen zu gewährleisten. Es werden Kriterien wie Validität, Reliabilität und Objektivität betrachtet.
Schlüsselwörter
Relationale Datenbanken, SQL, Big Data, Regressionsanalyse, Gütekriterien, Datenverwaltung, Personalvermittlung, Bewerbungsdaten, Datenanalyse, Personaldienstleistungen.
- Citation du texte
- Anonym (Auteur), 2022, Data Management von Personaldienstleistern, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1438699
