Semantische Technologien im Einsatz bei Etengo. 09. Februar 2010, Hamburg

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1 Semantische Technologien im Einsatz bei Etengo 09. Februar 2010, Hamburg

2 Teil 1 Was die am Markt anbietet Seite 2

3 Die größte Herausforderungen Etengo in der Stunde Null unsere Handlungsfelder Den perfekt passenden IT- Spezialisten in kürzester Zeit identifizieren! making perfect matches Seite 3

4 Das Besondere an Etengo Etengo. Der faire Partner für freiberufliche IT-Experten. Personaldienstleister für die schnellste und günstigste Besetzung von IT-Projekten mit top-qualifizierten freiberuflichen IT-Experten! Die Pfeiler des Etengo-Geschäftsmodells Kostentransparenz für IT-Spezialisten und Kunden in einem bisher komplett intransparenten Beschaffungssegment (>Open-Book) Bestes Preis-/Leistungsverhältnis mit 10% Fix-Provision bei vollem Service (>üblich Ø25%) Seite 4

5 Teil 2 Die Rahmenbedingungen zum Markteintritt Seite 5

6 These 1: Der deutsche Arbeitsmarkt verändert sich gerade fundamental. Teamarbeit Projektwirtschaft Outsourcing Telearbeit Kernbelegschaft Freelancing Globalisierung Zeitarbeit Randbelegschaft Wissensarbeiter Virtuelle Teams Expertentum Atmendes Unternehmen Virtuelle Unternehmen Dezentralisierung Seite 6

7 Intransparenz auf dem Markt Wenige große Player auf Vermittlerseite Unendlich viele (regionale) Ein-Mann -Unternehmen Verdeckte Margen > 25% Welche Partner gibt es? Große, spezialisierte Personaldienstleister (meist Projektarbeit, Zeitarbeit und Festanstellung) Self-Service-Internet-Portale Hybridformen (z.b. Gulp) Und da ist noch Platz für einen weiteren Anbieter? Seite 7

8 DAX - Die Fieberkurve der deutschen Wirtschaft von 1960 bis Februar 2009 Entscheidung Firmengründung Den perfekt passenden IT- Spezialisten in kürzester Zeit identifizieren! Markteintritt der Etengo AG making perfect matches Seite 8

9 Die größte Herausforderungen Etengo in der Stunde Null unsere Handlungsfelder Wie kann so ein Geschäftsmodell funktionieren? Geschäftsprozess- Innovationen oder Aus heiligen Kühen, die man schlachtet, werden die besten Steaks Richard Nicolosi Ex-CEO Samsonite Seite 9

10 Teil 3 Die Umsetzung, das going-to-market und die Technologie dahinter Seite 10

11 Intelligentes Skill-Matching Herausforderungen beim Matching Experte zu Projekt Sehr viele mögliche Kombinationen (Freelancer zu Projekt) Datenflut von mehreren zehntausend Profilen Heterogene Daten auf Kunden- und Freelancerseite Seite 11

12 Die größte Herausforderungen Etengo in der Stunde Null unsere Handlungsfelder Xing-Matching: Tagging-Verfahren Seite 12

13 Der Kernprozess Matching Die Ausgangslage vor Entscheidung für Ontologie Die Ausgangslage vor Entscheidung zum Einsatz einer Ontologie Es gibt ca IT-Skills wie z.b. Cognos Report Net Die Branche hat keinen Standard bzw. keine Nomenklatur für Berufsrollen (Tester, Entwickler etc.) Tätigkeitsschwerpunkte (OOA, Security, Data Warehouse/BI) Bisher menschliche Suchmaschine mit IT-Wissen in den Köpfen der Mitarbeiter 0/1-DB-Abfragen ODER intelligenter Abgleich mittels einer strukturierten Skill-Ontologie Seite 13

14 Modellierung der Ontologie Der Prozess das Erfahrungswissen zu formalisieren 5 Schritte auf dem Weg zum ontologiebasierten Matching Sammlung aller relevanten IT-Skills (Begriffe, Synonyme) > zu Strukturierung der Skills (Konzepte, Hierarchie, Relationen) > 600 zu Regelwerk für die Annotation der Freelancer-Profile Entwicklung eines Match-Algorithmus für das Ranking Integration in die Unternehmenssoftware von Etengo Umsetzung in vier Monaten?! Auslagerung der Erst-Modellierung der Ontologie Enge Zusammenarbeit Ontologen, Etengo-Team und SW-Entwickler Seite 14

15 Intelligentes Skill-Matching Ontologie-Beispiel: SAP-Komponenten Seite 15

16 Intelligentes Skill-Matching Ontologie-Beispiel: C# mit Relationen und Vererbung OO- Programmiersprachen Programmiersprachen CLR C#.NET MS Visual Studio.net Seite 16

17 Intelligentes Skill-Matching Was für eine Lösung hat Etengo heute im Einsatz? Dreistufiges semantisches Matching 1. Pre-Matching: Wichtige knock-out-kriterien (Mobilität, Verfügbarkeit) 2. Standard-Skill-Matching: Explizit angegebene/geforderte Skills 3. Erweitertes Skill- Matching: Berücksichtigung der impliziten Skills Skills Freelancer: Projektmanagement Linux Windows Webdesign J2EE Oracle 10g Benötigte Skills Projekt: Projektmanagement HTML Datenbank Englisch

18 Intelligentes Skill-Matching (WEB-extern) Was für einen Nutzen hat Etengo vom Ontologie-Einsatz? Funktionen im Webfrontend: Automatische Dokumenten-Analyse Auto-Vervollständigung Geführte bzw. moderierte Eingabe Suchexpansion mit Synonymen Schreibfehlerkorrektur Nutzen Einheitliche Skill-Erfassung Hohe Qualität der Profil-Einträge Schnelle und unkomplizierte Skill- Erfassung Seite 18

19 Intelligentes Skill-Matching (intern) Was für einen Nutzen hat Etengo vom Ontologie-Einsatz? Wie gut passt der Freelancer auf die Anforderungen? Warum passt er nicht zu 100%? Ein Projekt gegen alle Freelancer innerhalb von 15 Minuten! REDUKTION der Suchzeit um mind. 70%!

20 Sie haben Interesse an unseren Leistungen? Wir freuen uns auf die Zusammenarbeit! Augustaanlage Mannheim Tel Fax kunden@etengo.de Seite 20