Big data: kennis van de toekomst?

  • InGoedeBanen.nl

De hoeveelheid data die opgeslagen wordt (door consumenten, bedrijven, apparaten), groeit exponentieel. We spreken van big data als er gewerkt wordt met een of meer datasets die te groot zijn om met reguliere datamanagementsystemen te worden onderhouden. Het gaat dus om veel gegevens. De opslag van deze gegevens alleen al is een grote uitdaging, maar wel een waardevolle. Het analyseren van deze big data kan namelijk een belangrijke rol spelen in de toekomstige bedrijfsvoering. Deze data bevat immers een schat aan informatie voor verschillende doeleinden. Maar hoe kunnen we die gegevens gebruiken in de dagelijkse praktijk? Of nog specifieker in onze dagelijkse praktijk?

Big data en multiposten

De meeste multiposters maken gebruik van ‘mapping’. Bij mapping worden indelingen van de klant gekoppeld aan die van een jobboard. Hierbij wordt helaas vaak concessies gedaan aan kwaliteit, omdat de snelheid van het indelen als belangrijkste wordt gezien.

Een voorbeeld: Een bedrijf levert een vacature aan voor een CAD-tekenaar met de door dit bedrijf gehanteerde functiegroep: “Design / Tekenaars”. Bij standaardmapping wordt de functiegroep Design / Tekenaars, gemapped naar een standaard functiegroep op een jobboard. Als er op dat jobboard niet letterlijk dezelfde functiegroep wordt gehanteerd bestaat er een reële kans op fouten. Bij standaardmapping wordt niet naar de vacatureinhoud gekeken maar naar de indeling. Deze CAD-tekenaar kan dus op een jobboard zomaar terecht komen in de functiegroep “Creatief, Design, DTP”, niet bepaald de plek waar geschikte kandidaten voor deze functie zullen zoeken..

InGoedeBanen.nl & Textkernel

Bij InGoedeBanen.nl is concessies doen aan kwaliteit geen optie. In bepaalde situaties kan mapping veel tijdswinst opleveren maar in het algemeen werkt mappen te globaal en heeft een te grote foutmarge. Een kwalitatief minder ingedeelde vacature levert nou eenmaal minder goede en meer vervuilde respons op. Extra tijdswinst voor onze klanten behalen, zonder verlies aan kwaliteit bleek een lastig vraagstuk.

Voor ons zat de oplossing van dit vraagstuk in een samenwerking met Textkernel. Zij zijn specialist op het gebied van het interpreteren van grote hoeveelheden vacaturedata (big data) en zijn in staat op basis van tekstpatronen in een vacature (bijna) realtime een classificatie te maken met een voor ons acceptabele (kleine) foutmarge. Die classificatie wordt binnen onze applicatie omgezet naar een suggestie voor indeling. En dat allemaal binnen een fractie van een seconde! Gecombineerd met de al aanwezige mogelijkheden binnen InGoedeBanen.nl, werd het door deze samenwerking mogelijk vacatures zonder noemenswaardig kwaliteitsverlies volledig geautomatiseerd op jobboards te plaatsen. Echte tijdswinst dus, maar met behoud van de kwaliteit die onze klanten nodig hebben.

Toekomstige rol

Als multiposter verzamelen wij zelf natuurlijk ook veel data. Door deze data te analyseren, kunnen we onze klanten nog beter adviseren, waardoor zij uiteindelijk geld zullen gaan besparen op hun directe en indirecte plaatsingskosten. Wij hopen zo onze toegevoegde waarde uit te bouwen, zodat we naast het zo breed mogelijk plaatsen van vacatures, ook marketingtechnisch een enorme toevoeging zullen zijn. Naar verwachting is het mogelijk om aan de hand van big data te voorspellen waar bedrijven het minste ‘betalen’ voor een sollicitant.

We verwachten dat het combineren van gegevens over functie-inhoud, regio, sector, functiegroep etc, in combinatie met de kosten van een plaatsing, een voorspellende waarde in zich kan hebben. Zo proberen we inzichtelijk te krijgen waar u het minst betaalt voor een sollicitant. Of nog beter: via welk kanaal is uw ‘cost per hire’ het laagst? Dat zijn technische uitdagende vragen die we met behulp van onze big data verwachten te kunnen gaan beantwoorden. Op deze wijze wordt het nut van big data in de dagelijkse praktijk van onze klanten heel concreet. Toepassing van deze gegevens maakt het gehele proces efficiënter, omdat vraag en aanbod van werk beter op elkaar wordt afgestemd. Een win-winsituatie dus.