Anwendung von Data Mining<\/a> zuletzt durch die NSA in den Medien hervorgerufen wurden, habe ich mich gefragt, wie weit diese Technologie eigentlich schon im Personalwesen angekommen ist.<\/p>\nAls ich die Stichworte „Data Mining“ und „Personalauswahl“ bei google eingetippt habe, war ich allerdings etwas entt\u00e4uscht. Eigentlich hatte ich eine Reihe von Start-Ups erwartet, die Softwarepakete verkaufen, irgendwelche SAP-L\u00f6sungen und Informationen \u00fcber die Aktivit\u00e4ten gro\u00dfer Konzerne in diesem Bereich. Doch bis auf einige Working Papers zum Thema hat google nicht viel Interessantes geliefert.<\/p>\n
Dabei gibt es kaum betriebswirtschaftliche Bereiche, in denen Data Mining heute noch nicht zum Einsatz kommt. Der Begriff Data Mining – also etwa „Daten-Bergbau“ ist recht anschaulich. Es geht grunds\u00e4tzlich darum, aus einer gro\u00dfen Datenmenge sinnvolle Informationen und Schlussfolgerungen abzuleiten. Diese Verfahren werden in den n\u00e4chsten Jahren in noch mehr Bereichen \u00fcberlebenswichtig werden, da die ungeheuren Datenmengen, die wir anh\u00e4ufen, anders gar nicht mehr sinnvoll genutzt und bew\u00e4ltigt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n
Was kann man sich unter Data Mining grunds\u00e4tzlich vorstellen?<\/h3>\n
Grundlage f\u00fcr eine Data Mining-Analyse ist zun\u00e4chst einmal ein hinreichend gro\u00dfer Datenbestand. Um ein anschauliches, klassisches Beispiel zu verwenden: Kreditvergabe bei der Schufa.<\/p>\n
Die Schufa hat dabei zahlreiche Merkmale der Bewertungsobjekte – hier die potentiellen Kreditnehmer – in ihrer Datenbank. Dazu z\u00e4hlen Alter, Geschlecht, Wohnort, Wohnortwechsel, er\u00f6ffnete Bankkonten, Kreditkarten, Kundenbeziehungen zu Handelsunternehmen, nicht gezahlte Forderungen und \u00c4hnliches.<\/p>\n
Die Aufgabe der Schufa ist nun (etwas vereinfacht) aus diesen Informationen zu ermitteln, ob der potentielle Kreditnehmer ein guter oder schlechter Kunde ist, also ob er den Kredit mit hoher Wahrscheinlichkeit zur\u00fcckzahlen wird oder nicht.<\/p>\n
Die Information, dass der Kunde 35 Jahre alt ist, in Jena-Lobeda wohnt, zwei Kreditkarten und einen Handyvertrag hat und die letzten f\u00fcnf Jahre seinen Urlaub im Internet gebucht hat, ist dabei zun\u00e4chst einmal nicht sonderlich aufschlussreich. Es gibt hier keine offensichtlichen Informationen, die man auf den ersten Blick der Kategorie „gut“ oder „schlecht“ zuordnen k\u00f6nnte.<\/p>\n
Daher bedient sich die Schufa weiterer Informationen, die nicht direkt mit dem Kreditnehmer zu tun haben. Denn vor diesem einen Kreditnehmer haben bereits Millionen andere einen Kredit genommen. Ein Teil davon wurde zur\u00fcckgezahlt, ein anderer Teil nicht. Die Schufa hat die Informationen der fr\u00fcheren Kunden ausgewertet und versteckte Zusammenh\u00e4nge erkannt. Die letzten f\u00fcnf Jahre Urlaube gebucht aber in diesem Jahr nicht? Wohnortwechsel von Jena-Ost nach Lobeda? Aufl\u00f6sung des gemeinsamen Kontos mit der Ehefrau und eine unbezahlte Handyrechnung? F\u00fcr sich genommen sind diese Informationen m\u00f6glicherweise unsp\u00e4ktakul\u00e4r. Aber die Analysemethoden der Schufa ergeben, dass das Zusammenspiel dieser Fakten die Wahrscheinlichkeit f\u00fcr einen Kreditausfall um 24% erh\u00f6ht.<\/p>\n
Data Mining ist nicht theoriegeleitet, sondern ergebnisorientiert, das hei\u00dft, das Vorgehen muss nicht unbedingt mittels theoretischer Modelle abgeleitet und begr\u00fcndet werden. Allerdings gibt es zahllose Methoden, aus denen man w\u00e4hlen muss. Die Methode muss dabei immer zum Datenmaterial und dem Ziel, das man verfolgt passen.<\/p>\n
Welche Anwendungsm\u00f6glichkeiten sollen solche Verfahren nun im Personalwesen haben? Was genau tun die entsprechenden Verfahren und welche Anwendungen gibt es heute schon? Erfahrt mehr \u00fcber das Thema Data Mining in der n\u00e4chsten Woche.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Data Mining (1) Heute starten wir in eine neue Reihe. Unser Werksstudent Jan hat sich in das Thema Data Mining bei der Personalauswahl eingearbeitet und wird uns die wichtigsten Informationen in drei Teilen pr\u00e4sentieren. Inspiriert von den Schlagzeilen, die durch die Anwendung von Data Mining zuletzt durch die NSA in den Medien hervorgerufen wurden, habe […]<\/p>\n","protected":false},"author":41,"featured_media":16439,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[100],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/towerconsult.de\/bewerberblog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11002"}],"collection":[{"href":"https:\/\/towerconsult.de\/bewerberblog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/towerconsult.de\/bewerberblog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/towerconsult.de\/bewerberblog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/41"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/towerconsult.de\/bewerberblog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11002"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/towerconsult.de\/bewerberblog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11002\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/towerconsult.de\/bewerberblog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/16439"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/towerconsult.de\/bewerberblog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11002"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/towerconsult.de\/bewerberblog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11002"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/towerconsult.de\/bewerberblog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11002"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}