Job Intelligence Services für Hochschulen

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1 Job Intelligence Services für Hochschulen Prof. Dr. Frank Bensberg Hochschule für Telekommunikation Department Wirtschaft M. Eng. Daniel Vogel T Systems International

2 Motivation Hochschule in privater Trägerschaft der Deutsche Telekom AG Studiengänge Informations- und Kommunikationstechnik Kommunikations- und Medieninformatik Wirtschaftsinformatik Studienformen direkt dual berufsbegleitend Sämtliche Abschlüsse staatlich anerkannt und akkreditiert 2

3 Motivation Einführung der Studiengänge Wirtschaftsinformatik 3

4 Wertschöpfungskette von Bildungsanbietern Primäraktivitäten Lernbedarfsermittlung & Curriculagestaltung Content- Entwicklung Wissensvermittlung & Lernerbetreuung Leistungsbewertung & Zertifizierung Quelle: nach Simon, B. (2006), Neue Geschäftsmodelle für Bildungsangebote von Hochschulen, in: ZfB Special Issue, Nr. 6/2006, S

5 Entwicklung von Bildungsangeboten zwei (extreme) Paradigmen Traditionelle Entwicklung Marktorientierte Entwicklung Interessen- und Forschungsgebiete von Lehrenden prägen Bildungsinhalte und -angebot Ausrichtung des Angebots an den Motivations- und Interessenprofilen der bestehenden Lehrressourcen "Ressourcenorientierung" Arbeitsmarktbezug prägt die Bildungsinhalte Ausrichtung des Angebots an den Bedürfnissen der Studierenden und den gesellschaftlichen Anforderungen "Marktorientierung" 5

6 Marktorientierte Entwicklung von Bildungsangeboten erfordert die Analyse des Bildungsbedarfs Konkurrenzanalyse Analyse der Angebote konkurrierender Bildungseinrichtungen Prozessanalyse empirische Analyse der Arbeitsprozesse in Unternehmen Bedarfsanalyse Expertenbefragung Befragung von Experten mit entsprechendem Domänenwissen Stellenanzeigenanalyse Inhaltsanalyse von Stellenanzeigen Quelle: in Anlehnung an Hörmann, C. (2007), Die Delphi-Methode in der Studiengangsentwicklung, S

7 Empirische Basis für die Analyse von Stellenanzeigen Quelle: entnommen aus Strohmeier, S. (2008), Informationssysteme im Personalmanagement, S

8 Forschungsmethodische Bestandsaufnahme der Stellenanzeigenanalyse Zentrale Ergebnisse zur Stellenanzeigenanalyse von Harper (2012) The researcher analysed different aspects of each study using a quantitative approach, and noted salient features of each study s methodology. The review found that studies of job adverts in LIS are characterised by: [ ] sample sizes often collected using purposive sampling; [ ]; minimal use of inferential statistics and automatic text analysis; and minimal use of complementary empirical methods. Quelle: Harper, R (2012), The Collection and Analysis of Job Advertisements: A Review of Research Methodology. Library and Information Research, 36(112): Stellenanzeigenanalysen aus dem Bereich der Library/Information Systems Research (LIS) überwiegend wurden kleinzahlige Stichproben untersucht (n<200) in 70 Studien wurden insgesamt Stellenanzeigen untersucht Auswahl von Stichproben erfolgt problemorientiert ("purposive sampling") Kategorisierung und Analyse der empirischen Basis erfolgt überwiegend manuell (97%), kaum Anwendung komplexerer Analysemethoden

9 Job-Portal der Deutschen Telekom AG als ein Medium des Recruiting Service Jobsuche Ergebnisliste Quelle: 9

10 Struktur einer Stellenanzeige 10

11 Struktur einer Stellenanzeige Stellenbezeichnung & Detailangaben 11

12 Struktur einer Stellenanzeige Stellenbeschreibung 12

13 Struktur einer Stellenanzeige Unternehmensbereich 13

14 Struktur einer Stellenanzeige Chance 14

15 Struktur einer Stellenanzeige Anforderungen 15

16 Aufbau einer Kompetenztaxonomie 16

17 Job Intelligence-Service Analysepipeline des Job Intelligence Service Crawler Stellenanzeigen (Rohdaten) Analysemethoden Analysedatenbestand Dokumentprozessoren Dashboard Jobportale Anwender 17

18 Kompetenzanalyse durch Wörterbücher 18

19 Design des Job Intelligence-Dashboards im Überblick JobPortale (6 Portale, >43K Anzeigen) Fachrichtungen Hot Topics Konzepte & Methoden Sprachen Produkte Soziale Kompetenzen Persönliche Kompetenzen Berufliche Kompetenzen 19

20 Datengrundlage zur Evaluation des Dashboards Extraktion von > Stellenanzeigen von Juni September

21 Verteilung der Stellenanzeigen auf Fachrichtungen 21

22 Qualifikationsanforderungen an Absolventen der Fachrichtung Informatik Informatiker werden überwiegend als Entwickler oder Berater gesucht darüber hinaus auch als Architekt und Analyst gesucht werden Akteure mit Wissen im Umfeld von IT-Services (28%) und Projektmanagement (8%) IT-Infrastructure Library (ITIL) als dominierendes IT-Servicemanagement- Framework 22

23 Qualifikationsanforderungen an Absolventen der Fachrichtung Informatik Java, SQL und C++ als als dominierende Sprachen ABAP (SAP) ebenfalls stark gesucht trotz Alter ist C immer noch gefragt SAP, Oracle und Windows als führende Produkte im Open Source-Bereich dominieren Linux und Apache 23

24 Geforderte Sozialkompetenzen der Berufsbilder Entwickler und Berater Soziale Kompetenzen Entwickler Motivation Begeisterung Kooperationsfähigkeit Zuverlässigkeit 1% 2% 3% 3% bei Entwicklern dominiert Teamfähigkeit als Sozialkompetenz Kommunikationsfähigkeit 6% Verantwortung 10% Teamfähigkeit 18% 0% 5% 10% 15% 20% Soziale Kompetenzen Berater Kooperationsfähigkeit Begeisterung Eigenverantwortung Motivation Kommunikationsfähigkeit Teamfähigkeit Verantwortung 2% 2% 2% 3% 5% 8% 20% zentrale Sozialkompetenz von Beratern ist die Verantwortung 0% 5% 10% 15% 20% 25% 24

25 Organisatorische Integration von Job Intelligence-Services Integration der Services in die Planungsund Entscheidungsprozesse von Bildungsinstitutionen IT-Infrastructure Library (ITIL) als lebenszyklusorientiertes Framework für das IT-Servicemanagement Erfolgsfaktoren von Services sind Nützlichkeit ("Utility") Zuverlässigkeit ("Warranty") Quelle: Beims (2012), IT-Service Management in der Praxis mit ITIL. 25

26 Job Intelligence Chancen und Risiken Chancen hohes informatorisches Potenzial für Bildungsanbieter unterstützt die marktorientierte Gestaltung von Bildungsangeboten gestattet die Früherkennung von arbeitsmarktbezogenen Entwicklungen (Arbeitsmarktmonitoring) notwendige Basistechnologien sind im Umfeld des "Big Data" z. T. frei verfügbar und skalierbar Risiken Akzeptanz der generierten Analyseergebnisse ist nicht uneingeschränkt vorhanden Einführung setzt adäquate personelle Ressourcen voraus ("Data Scientist") Datenqualitätsmanagement kommt kritische Bedeutung zu ("garbage in, garbage out") 26

27 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit

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