Data Management von Personaldienstleistern - Anonym

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Data Management von Personaldienstleistern (eBook)

Anonym (Autor)

eBook Download: PDF

2024 | 1. Auflage
24 Seiten
GRIN Verlag
9783964879387 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Ebook-Leseprobe (PDF)

Projektarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich BWL - Offline-Marketing und Online-Marketing, Note: 2,0, Hochschule Fresenius Idstein (Onlineplus), Sprache: Deutsch, Abstract: Online-Stellenbörsen wie Indeed und Stepstone gewinnen für Jobsuchende zunehmend an Relevanz. So erhalten Recruiterinnen und Recruiter über die Plattformen täglich zahlreiche Bewerbungsunterlagen, die extern erfasst und entsprechend angepasst werden müssen. Da eine Excel-Tabelle für die Verwaltung der Mengen an Datenquellen aus Bewerber- und Unternehmensdaten ungeeignet ist, kann auf ein Enterprise Resource Planning (ERP)-System zurückgegriffen werden. Die umfangreiche Softwarelösung dient der Steuerung und Auswertung der Bewerbungsprozesse. Auch kann eine Personalentscheider-Software (z.B. Personio) als Datenbank eingesetzt werden. Das wesentliche Ziel von Personaldienstleistenden ist es, Unternehmen qualifiziertes Personal für offene Vakanzen zu vermitteln. Hierfür werden in einer Datenbank neben den Daten der bewerbenden Personen die jeweiligen Unternehmen, die vakante Stellen besetzen möchten, abgelegt. Dadurch soll die Personalvermittlung vereinfacht und Informationen leicht zugänglich (bspw. für weitere Mitarbeitende) gemacht werden. Damit zeigt sich die Relevanz des Systems in der flexiblen und zentralen Datenverwaltung. Mithilfe des Systems können Datensätze logisch verbunden, potenzielle Redundanzen verhindert und Abfragemöglichkeiten bzw. Daten leicht verändert werden. Darüber hinaus werden die ACID-Eigenschaften sichergestellt. Hierdurch sind Änderungen einer Transaktion auf der Datenbank atomar, konsistent, isoliert und dauerhaft.

Erscheint lt. Verlag	6.2.2024
Verlagsort	München
Sprache	deutsch
Themenwelt	Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Marketing / Vertrieb
Schlagworte	Big Data • Data Management • Datenbank • Regressionsanalyse • SQL
ISBN-13	9783964879387 / 9783964879387

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