Diese Arbeit stellt Möglichkeiten der Nutzung von Big Data-Konzepten in der externen Personalbeschaffung vor dem Hintergrund des Fachkräftemangels in Deutschland vor. Dazu erfolgt eine theoretische Fundierung anhand einer Literaturarbeit. Zu Beginn erfolgt eine Einführung in die externe Personalbeschaffung, gefolgt von einer Übersicht über die Herausforderungen, vor denen das Human Resources-Management steht. Im Anschluss werden die Grundlagen von Big Datavermittelt, um darauf aufbauend mögliche Lösungen für den Fachkräftemangel vorzuschlagen.
Laut der KOFA-Studie "Fachkräfteengpässe in Unternehmen" aus dem Jahr 2019 ist Deutschland von einem sogenannten Fachkräftemangel geprägt. Dieses Ausbleiben von qualifiziertem Personal betrifft circa 400 Ausbildungsberufe, Experten und Spezialisten. In diesem Zusammenhang berichtet jedes dritte Unternehmen von einer übermäßigen Auslastung des Bestandspersonals.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Einführung in die Thematik und Problemstellung
1.2 Zielsetzung, Aufbau und Methodik
2 Grundlagen der externen Personalbeschaffung
2.1 Abgrenzen der Personalbeschaffung
2.2 Unterscheiden der internen und externen Personalbeschaffung
2.3 Identifizierung externer Personalbeschaffungsmethoden
2.3.1 Mediale, persönliche und vermittlungsgestützte Maßnahmen
2.3.2 Aktive und passive Maßnahmen
3 Fachkräftemangel in Deutschland als Herausforderung
4 Grundlagen von Big Data
4.1 Daten als Ressource
4.2 Allgemeine Definition von Big Data
4.3 Big Data Potenziale und Anwendungsgebiete
5 Einsatz von Big Data in der externen Personalbeschaffung .
5.1 People Analytics
5.2 Machine Learning
5.3 Predictive Analytics
6 Fazit
7 Literaturverzeichnis
- Quote paper
- David Lewenko (Author), 2019, Fachkräftemangel in Deutschland. Big Data als Lösung in der externen Personalbeschaffung?, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/506018
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