{"id":12166,"date":"2019-04-11T13:21:31","date_gmt":"2019-04-11T11:21:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.data-assessment.com\/?p=12166"},"modified":"2024-03-11T09:12:18","modified_gmt":"2024-03-11T08:12:18","slug":"text-to-skill-bessere-daten-mit-weniger-aufwand","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dedicalo-neu.leineglueck-demo.de\/de\/text-to-skill-bessere-daten-mit-weniger-aufwand\/","title":{"rendered":"Text-to-Skill \u2013 bessere Daten mit weniger Aufwand"},"content":{"rendered":"<p>Strukturierte Daten lassen sich deutlich einfacher auswerten und verarbeiten als unstrukturierte Daten. Das gilt auch f\u00fcr Skills. Der klassische Ansatz im <a href=\"https:\/\/www.data-assessment.com\/de\/skills-management\/\">Skills-Management<\/a> ist daher die Erfassung von Mitarbeiterf\u00e4higkeiten in einer Skill-Matrix. Diese basiert auf einem fest vorgegebenen Skill-Katalog mit definierten Bewertungsskalen.<\/p>\n<p>W\u00e4hrend die Auswertung dieser Daten einfach ist, ist die Erfassung m\u00fchsam. Mitarbeiter m\u00fcssen sich in einem vorgegebenen Raster einsortieren. Zudem muss der Skill-Katalog regelm\u00e4\u00dfig aktualisiert werden. In der Praxis funktioniert beides, wenn \u00fcberhaupt, nur mit verh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfig hohem Aufwand.<\/p>\n<p>Durch moderne Machine-Learning-Verfahren haben wir in dec\u00eddalo den Anwender von der Last der strukturierten Datenerfassung weitgehen befreit.<\/p>\n<p>Hier kommen uns die Besonderheiten der Consulting-Branche, unserer prim\u00e4ren Kundengruppe, zugute. Die meisten Beratungsunternehmen pflegen vollst\u00e4ndige Profile (CVs) ihrer Mitarbeiter, die neben Skill-Daten auch <a href=\"https:\/\/www.data-assessment.com\/de\/referenz-management\/\">Projekthistorien <\/a>und zahlreiche weitere Informationen, \u00fcblicherweise als Freitext, enthalten. Da Berater-CVs an Kunden verschickt werden, erfolgt eine Qualit\u00e4tssicherung der Inhalte.<\/p>\n<p>Diese Daten eignen sich daher ausgesprochen gut, um Zusammenh\u00e4nge zwischen strukturierten Skills und unstrukturierten Texten maschinell zu lernen. <a href=\"https:\/\/www.data-assessment.com\/de\/decidalo\/\">decidalo<\/a> lernt so die Skills der Berater aus deren Projekthistorien und anderen Profiltexten. Das Ergebnis sind deutlich einfachere Abl\u00e4ufe im <a href=\"https:\/\/www.data-assessment.com\/de\/skills-management\/\">Skills-<\/a> und <a href=\"https:\/\/www.data-assessment.com\/de\/ressourcen-management\/\">Ressourcen-Management<\/a>. Zum einen muss der Consultant seine Skills nicht mehr aktiv erfassen, sondern kann seine von decidalo ermittelten Skills einfach verifizieren oder anpassen. Zum anderen m\u00fcssen Kundenanfragen nicht mehr manuell in Skill-Anforderungen transformiert werden. Es gen\u00fcgt, eine E-Mail-Anfrage per Copy &amp; Paste in das Suchfeld zu \u00fcbertragen. dec\u00eddalo \u00fcbernimmt die Transformation f\u00fcr die Suche nach geeigneten Kandidaten.<\/p>\n<p>Mit der n\u00e4chsten Version des Text-to-Skill-Features gehen wir noch einen Schritt weiter. dec\u00eddalo schl\u00e4gt konkrete Skills zur Erweiterung des Skill-Katalogs vor. Damit entf\u00e4llt f\u00fcr unsere Kunden der wesentliche Teil der Katalogpflege. Grundlage hierf\u00fcr ist eine von uns aufgebaute, umfassende Knowledge-Base. Diese enth\u00e4lt auch Beziehungen zwischen Skills und erm\u00f6glich damit sehr flexible Auswertungen und Analysen.<\/p>\n<p>Sie wollen mehr erfahren?<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Strukturierte Daten lassen sich deutlich einfacher auswerten und verarbeiten als unstrukturierte Daten. Das gilt auch f\u00fcr Skills. Der klassische Ansatz im Skills-Management ist daher die Erfassung von Mitarbeiterf\u00e4higkeiten in einer Skill-Matrix. Diese basiert auf einem fest vorgegebenen Skill-Katalog mit definierten Bewertungsskalen. W\u00e4hrend die Auswertung dieser Daten einfach ist, ist die Erfassung m\u00fchsam. 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