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Gestaltung der digitalen Zukunft Europas
Success story | Veröffentlichung

Experimente mit BDTI führten zu neuen Dimensionen der Arbeitsmarktaufklärung

Für die Politik und die Entscheidungsträger ist es wichtig, objektive Informationen über den Arbeitsmarkt zu erstellen, um die Wettbewerbsfähigkeit Europas zu gewährleisten und sicherzustellen, dass die Qualifikationen der Arbeitskräfte dem Bedarf entsprechen.

people working in a factory

Mit einem erheblichen Anteil der online ausgeschriebenen Stellenangebote enthalten die darin enthaltenen Daten wertvolle Informationen über den aktuellen Arbeitsmarkt. Die Nutzung dieser Daten mithilfe von Big-Data-Technologien kann beispielsweise dazu beitragen, Trends bei bestehenden und neu entstehenden Kompetenzen und die Zahl der offenen Stellen zu verstehen. Für die Politik und die Entscheidungsträger ist es wichtig, objektive Informationen über den Arbeitsmarkt zu erstellen, um die Wettbewerbsfähigkeit Europas zu gewährleisten und sicherzustellen, dass die Qualifikationen der Arbeitskräfte dem Bedarf entsprechen. Bei der Arbeit an neuen datengesteuerten Lösungen trägt das Big Data-Testtool der Europäischen Kommission dazu bei, mit realen Daten zu experimentieren, bevor mit der Systementwicklung begonnen wird.

Schnelle Fakten

 Perfekte Partner

Vor etwa einem halben Jahrzehnt stellten CEDEFOP und Eurostat fest, dass sie an denselben Daten intensiv arbeiteten, um ähnliche Einblicke in den europäischen Arbeitsmarkt zu gewinnen. Auf der einen Seite ist das CEDEFOP eine Agentur, die Arbeitsmarktdaten benötigt, um politische Entscheidungsträger und andere Arbeitsmarktakteure auf EU- und nationaler Ebene dabei zu unterstützen, Trends bei Angebot und Nachfrage an Arbeitskräften und Qualifikationen sowie etwaige Ungleichgewichte zwischen beiden zu verstehen. Andererseits unterstützt Eurostat, das Statistische Amt der Europäischen Union, politische Entscheidungsträger, indem amtliche Statistiken über Gesellschaft, Wirtschaft und Umwelt in der EU, einschließlich des europäischen Arbeitsmarkts, erhoben und bereitgestellt werden. Beide wollten Online-Jobwerbung nutzen, um mithilfe von Big-Data-Technologien neue Arten von Informationen zu erforschen und zu extrahieren.

Im März 2019 startete das CEDEFOP das Kompetenz-Online Vacancy Analysis Tool for Europe (Skills-OVATE), das bereits in seiner ersten begrenzten Umsetzung das Potenzial des Systems zur Verarbeitung und Analyse von OJA-Daten für den Kompetenzbedarf unter Beweis gestellt hat. Eurostat fördert seit 2015 die Nutzung von OJA-Daten durch die NSÄ zur Verbesserung der amtlichen Arbeitsmarktstatistiken und unterstützt damit die ESSnet-Big Data. Das Cedefop und Eurostat haben Schritte zur Ausweitung des CEDEFOP-Kompetenzen-OVATE unternommen, um es an die Erstellung amtlicher europäischer Statistiken anzupassen. und durch die Einrichtung des Europäischen Web Intelligence Hubs auf die Erforschung vieler anderer Quellen von Web-Daten ausgeweitet werden.

Vorteile von BDTI

Vor der Übernahme des Big-Data-Tools der Europäischen Kommission, BDTI, versuchten die NSÄ, selbst OJA-Daten zu sammeln und zu analysieren, drehten sich jedoch um technische Probleme in Bezug auf unzureichende Rechenleistung und Speicher. Da es sich bei den OJA um Big Data handelt, war eine robustere Infrastruktur erforderlich, die BDTI kostenlos zur Verfügung stellte. BDTI bot eine leicht zugängliche Testumgebung mit individuellen Anpassungsmöglichkeiten und Unterstützungsdiensten. Die Vorlagen für die virtuelle Umgebung arbeiten mit verschiedenen Datenquellen, Softwarewerkzeugen und Big-Data-Techniken zusammen. BDTI ermöglichte es den Agenturen, sich auf die Sammlung von Wissen, Einblicken und Wert aus ihren Daten zu konzentrieren, anstatt Anstrengungen zur Schaffung eines komplexen Versuchsraums zu unternehmen. Dies ermöglicht die Erstellung von schnellen Prototypen zur Überprüfung und Erprobung von Datenhypothesen, Methoden und Visualisierungen. 

Im Jahr 2019 richtete das BDTI-Team eine Datentestumgebung für einen Zeitraum von vier Monaten ein und organisierte eine Schulung für ausgewählte NSÄ. Ziel war es, die NSÄ zu lehren und in die Lage zu versetzen, aus nationaler Sicht reale OJA-Daten zu erforschen. Diese Daten wurden vom CEDEFOP über einen Zeitraum von mehr als einem Jahr erhoben. BDTI hat dazu beigetragen, Zeit, Kosten und Aufwand bei der Innovation und Validierung zu sparen, welche statistischen Datenprodukte realisierbar und in Skills-OVATE weiterentwickelt werden sollten. Im Rahmen dieser Umsetzung bearbeitete das BDTI 15 terabyte von OJA-Daten und Millionen von Abfragen.

 

Das BDTI hat uns enorm geholfen, indem es uns sehr schnell ermöglichte, ein geeignetes Umfeld für die Schulungsveranstaltung und die anschließende Auswertung der OJA-Daten zu haben.

Fernando Reis, Statistiker für Massendaten, Eurostat

Welche Neuerungen gibt es im Amtsblatt der Europäischen Union?

Die Oja-Daten ermöglichen die Schaffung einzigartiger und innovativer Indikatoren zur Ergänzung der traditionellen amtlichen Statistiken. Sie werden nicht dazu verwendet, bestehende Statistiken zu ersetzen, sondern um neue Dimensionen für die Arbeitsmarktinformation zu schaffen. Die traditionellen Mittel zur Erstellung von Statistiken umfassen zeitaufwendigere Prozesse durch Erhebungen, bei denen die Arbeitskräfte (Angebotsseite) und offene Stellen (Nachfrageseite) untersucht werden. Oja-Daten bringen in die Tabelle fast Echtzeit-Statistiken und weitere Einzelheiten zur Nachfrage nach Kompetenzen und Kompetenzen.

Hier sind einige weitere Vorteile für Statistiken auf der Grundlage von OJA Big Data zu nennen:

  • Kann häufiger und schneller erstellt werden als herkömmliche Statistiken (quartalsweise freigegeben)
  • Stellt Informationen über Arbeitsplätze zur Verfügung, die in traditionellen Kanälen, z. B. internationalen Arbeitsplätzen, weggefallen sind.
  • Wirksame Untersuchung auch auf subnationaler Ebene
  • Möglichkeit, ausführlichere Informationen über Titel, Beruf, Fähigkeiten und Standort zu erhalten

Wie funktioniert sie?

Um Daten aus den OJA extrahieren zu können, muss der digitale Fußabdruck, den Unternehmen auf dem Online-Arbeitsmarkt hinterlassen, in 10 relevante statistische Variablen umgewandelt werden. Da sich keine der erhobenen und analysierten Daten auf personenbezogene Daten bezieht, fällt das System nicht in den Anwendungsbereich der EU-Datenschutzvorschriften (DSGVO). Die beiden Arten von Daten, die erhoben werden, sind:

  • Strukturierte Daten, die in Datenfeldern enthalten sind, z. B. Arbeitsplatzort und Veröffentlichungsdatum, die schnell von Datenabscheidern erhoben werden.
  • Natürliche Sprache im Freitext. Hier werden künstliche Intelligenz (KI), die Algorithmen für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinelles Lernen kombiniert, genutzt, um den freien Text zu reinigen und relevante Daten über den Beruf, die erforderliche Ausbildung und die erforderlichen Kompetenzen, das Gehalt usw. zu extrahieren.

Das BDTI hat dazu beigetragen, eine gezieltere Nutzung der Ressourcen für die Ausweitung von Skills-OVATE auf die Statistik zu planen und die technischen Anforderungen für ihre Erstellung zu verfeinern. So wussten die NSÄ beispielsweise, dass die OJA nicht immer in Stellenangebote übersetzen. Eine offene Stelle kann auf mehreren Plattformen ausgeschrieben werden, und hinter einem einzigen Amtsblatt können mehrere Stellenangebote stehen. Dank der BDTI hat die Arbeitsgruppe ein besseres Verständnis für die Festlegung einer Methode zur neutralen Berechnung von Indikatoren, bevor sie Zeit und Mühe für die Kodierung von Funktionen in Skills-OVATE nutzt.

Nächste Schritte

Skills-OVATE sammelt nun Daten aus dem OJA aus allen EU-Mitgliedstaaten und über 94 000 Webseiten, darunter öffentliche Arbeitsverwaltungen (ÖAV), private Arbeitsvermittlungsstellen, Arbeitsvermittlungsagenturen, Websites von Unternehmen und Online-Zeitungen. Skills-OVATE wird voraussichtlich im Laufe des Jahres 2020 voll funktionsfähig sein und ein einheitliches, zentralisiertes europaweites System für alle Interessenträger auf allen Ebenen bereitstellen: EU, national und regional. 

Zu den nächsten Schritten für das Web Intelligence Hub gehören die Einrichtung von Verfahren zur Überwachung der Datenqualität, die Festlegung eines Governance-Modells und die Erweiterung des Systems für die groß angelegte Erstellung amtlicher Statistiken im Bereich der Arbeitsmarktforschung und darüber hinaus. Die Plattform wird sich auf das Kompetenz-OVATE-System stützen und die durch die BDTI-Umgebung und -Schulung eingeleitete Zusammenarbeit zwischen den NSÄ verstärken.