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GEBIET DER ERFINDUNG
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Die vorliegende Erfindung betrifft die Computertechnik. Konkret betrifft sie ein auf Wissensgraphen basierendes Personalmanagementsystem.
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STAND DER TECHNIK
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In Großunternehmen werden für das Personalmanagement normalerweise Informationen aus unterschiedlichen Quellen benötigt. Diese Informationen können von innerhalb des Unternehmens und von außerhalb des Unternehmens stammen. Externe Informationen sind beispielsweise die Situation des Stellenmarkts, externe Standards des Fähigkeitenmanagements oder gesetzliche Vorschriften usw. Interne Informationen sind beispielsweise das Kompetenzumfeld des Unternehmens, die Gesamtstrategie des Unternehmens auf Managementebene oder Fachwissen und -kompetenz auf Gebieten, mit denen sich das Unternehmen befasst.
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Da diese Informationen jedoch normalerweise von innerhalb oder außerhalb des Unternehmens stammen, können folgende Probleme bestehen: (1) ein Zusammenführen ist nicht möglich; (2) Formate und Wortbedeutungen sind inkompatibel und uneinheitlich. Aus diesem Grund wird eine Personalmanagementplattform benötigt, die externe und interne Informationen besser zusammenführen kann.
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OFFENBARUNG DER ERFINDUNG
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Bei den Untersuchungen der Erfinder wurde festgestellt, dass die Hauptursache für die Probleme beim Zusammenführen von externen und internen Informationen darin besteht, dass herkömmliche Personalmanagementtools normalerweise nur für bestimmte Anwendungsfälle und Geschäftsszenarien konzipiert sind und die Wortbedeutungen dieser Anwendungen möglicherweise nicht auf andere Szenarien übertragbar sind. Außerdem konzentriert sich die Wissensgraphentechnik normalerweise nur auf das Erstellen von Wissensgraphen mittels externer Informationen, um Kunden externe Beratungsdienstleistungen bereitzustellen, aber da interne Informationen hochgradig individuell sind, mangelt es ihr an der Fähigkeit zum Zusammenführen mit externen Informationen. Andererseits wird normalerweise dazu tendiert, Wissensgraphen als Werkzeuge für bestimmte Anwendungsfälle oder Dienstleistungen zu erstellen, beispielsweise zum Zuordnen von Tätigkeiten und Kandidaten, wobei das Bereitstellen von Wortbedeutungen oder Wissen zur Unterstützung unterschiedlicher Anwendungen nicht möglich ist.
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Im Hinblick auf die oben beschriebenen Probleme zielt die vorliegende Erfindung darauf ab, ein auf Wissensgraphen basierendes Personalmanagementsystem bereitzustellen, das interne Informationen und externe Informationen zusammenführen kann.
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Das auf Wissensgraphen basierende Personalmanagementsystem eines Aspekts der vorliegenden Erfindung ist dadurch gekennzeichnet, dass es Folgendes umfasst:
- Datenverarbeitungsmodul zum Abrufen von unternehmensinternen Daten sowie unternehmensexternen Daten und zum Verarbeiten der abgerufenen unternehmensinternen Daten und unternehmensexternen Daten; und
- eine Wissensgraphenplattform zum Abrufen von Datenmodellen und zum Umwandeln der vom Datenverarbeitungsmodul verarbeiteten unternehmensinternen Daten und unternehmensexternen Daten in Bilddaten anhand der abgerufenen Datenmodelle;
- ein Anwendungsportal zum Empfangen einer Datenabfrageanforderung eines Benutzers und zum Darstellen von auf die Datenabfrageanforderung bezogenen Rückmeldedaten, die das Anwendungsportal von der Wissensgraphenplattform empfangen hat;
- wobei die Bilddaten mehrere Entitäten und Beziehungen zwischen den Entitäten umfassen und mindestens eine der Entitäten durch Zusammenführen der verarbeiteten unternehmensinternen Daten und unternehmensexternen Daten gebildet wird.
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BESCHREIBUNG DER FIGUREN
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- 1 ist ein Blockdiagramm der Struktur eines auf Wissensgraphen basierenden Personalmanagementsystems der vorliegenden Erfindung.
- 2 ist ein Blockdiagramm der Struktur eines auf Wissensgraphen basierenden Personalmanagementsystems einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
- 3 ist ein Blockdiagramm der Struktur des Anwendungsportals 100 einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
- 4 ist ein Blockdiagramm der Struktur der Wissensgraphenplattform 200 einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
- 5 ist ein Blockdiagramm der Struktur des Datenmodellkörpers 300 einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
- 6 stellt ein Beispiel für ein auf der Wissensgraphenplattform gespeichertes Datenmodell dar.
- 7 ist ein Blockdiagramm der Struktur des Datenverarbeitungsmoduls 500 einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
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KONKRETE AUSFÜHRUNGSFORMEN
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Im Folgenden werden einige der Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung vorgestellt, um ein grundlegendes Verständnis der Erfindung zu vermitteln. Dabei besteht keine Absicht, kritische oder entscheidende Faktoren der Erfindung zu definieren oder ihren Schutzbereich einzuschränken.
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Aus Gründen der Übersichtlichkeit und Anschaulichkeit werden in dem vorliegenden Text die Prinzipien der Erfindung anhand der dargestellten Ausführungsbeispiele beschrieben. Fachleute auf dem Gebiet werden jedoch leicht feststellen, dass die gleichen Prinzipien äquivalent auf alle Typen von auf Wissensgraphen basierenden Personalmanagementsystemen angewendet und darin diese identischen Prinzipien verwirklicht werden können, wobei derartige Abwandlungen nicht vom wahren Geist und Bereich dieser Patentanmeldung abweichen.
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1 ist ein Blockdiagramm der Struktur eines auf Wissensgraphen basierenden Personalmanagementsystems der vorliegenden Erfindung.
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Wie in 1 gezeigt, umfasst das auf Wissensgraphen basierende Personalmanagementsystem der vorliegenden Erfindung mindestens Folgendes:
- ein Datenverarbeitungsmodul 10 zum Abrufen von unternehmensinternen Daten (S1 in 1) sowie unternehmensexternen Daten (S2 in 1) und zum Verarbeiten der abgerufenen unternehmensinternen Daten und unternehmensexternen Daten;
- eine Wissensgraphenplattform 20 zum Abrufen von Datenmodellen (S3 in 1) und zum Umwandeln der vom Datenverarbeitungsmodul 10 verarbeiteten unternehmensinternen Daten und unternehmensexternen Daten in Bilddaten (S4 in 1) anhand der abgerufenen Datenmodelle; und
- ein Anwendungsportal 30 zum Empfangen einer Datenabfrageanforderung eines Benutzers und zum Darstellen von auf die Datenabfrageanforderung bezogenen Rückmeldedaten (S5 in 1), die das Anwendungsportal von der Wissensgraphenplattform empfangen hat. Dabei umfassen die Bilddaten mehrere Entitäten und Beziehungen zwischen den Entitäten und wird mindestens eine der Entitäten durch Zusammenführen der durch das Datenverarbeitungsmodul 10 verarbeiteten unternehmensinternen Daten und unternehmensexternen Daten gebildet.
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Als nächstes wird eine konkrete Ausführungsform des auf Wissensgraphen basierenden Personalmanagementsystems der vorliegenden Erfindung erläutert.
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2 ist ein Blockdiagramm der Struktur eines auf Wissensgraphen basierenden Personalmanagementsystems einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
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Wie in 2 gezeigt, umfasst das auf Wissensgraphen basierende Personalmanagementsystem der vorliegenden Erfindung Folgendes:
- ein Anwendungsportal 100 zum Bereitstellen eines Zugangs zu unterschiedlichen Anwendungsdiensten für Benutzer;
- eine Wissensgraphen- (Knowledge Graph-) Plattform 200, die eine Wissensebene zwischen den Rohdaten und dem Anwendungsportal 100 ist. Ein Wissensgraph ist seiner Natur nach eine Wissensdatenbank, die als semantisches Netz (semantic network) bezeichnet wird. Er ist einerseits eine Wissensdatenbank mit einer Struktur gerichteter Graphen, andererseits kann ein Wissensgraph als eine Datenstruktur verstanden werden, die sich aus Entitäten (beispielsweise dargestellt durch Knoten), Beziehungen (beispielsweise dargestellt durch Ränder) und Attributen zusammensetzt. Die Wissensgraphenplattform 200 dient dazu, basierend auf einem Abfragedienst von dem Anwendungsportal 100 entsprechende Abfragedaten (A1 in 2) bereitzustellen. Die Wissensgraphenplattform 200 dient ferner dazu, von dem nachfolgenden Datenmodellkörper 300 Datenmodelle (A4 in 2) abzurufen, die empfangenen Daten gemäß den abgerufenen Datenmodellen in Bilddaten umzuwandeln und zu speichern und von dem unten beschriebenen Änderungsmanager 400 kommende Datenänderungsanforderung (A5 in 2) für Bilddaten zu empfangen und zu speichern und durch das unten beschriebene Datenverarbeitungsmodell 500 verarbeitete Daten (A3 in 2) zu laden;
- einen Datenmodellkörper 300 zum Bereitstellen von Datenmodellen, die für Anwendungsfälle im Personalwesen definiert wurden;
- einen Änderungsmanager 400 zum Empfangen einer Datenänderungsanforderung von dem Anwendungsportal 100 und zum Umwandeln der Datenänderungsanforderung in eine Datenänderung, die an die Wissensgraphenplattform 200 weitergeleitet wird, wobei die Datenänderungsanforderung von dem Benutzer vorgeschlagene Datenänderungen enthält;
- ein Datenverarbeitungsmodul 500, das von einer internen Datenquelle 600 und einer externen Datenquelle 700 stammende Rohdaten verarbeitet und die verarbeiteten Daten auf die Wissensgraphenplattform 200 lädt;
- eine unternehmensinterne Datenquelle 600, bei der es sich um eine Datenquelle innerhalb des Unternehmens handelt, beispielsweise mit Definitionen zu Arbeitsrollen und -funktionen des Unternehmens, Schulungsressourcen des Unternehmens, Personaldaten des Unternehmens usw.; und
- eine unternehmensexterne Datenquelle 700, bei der es sich um eine Datenquelle außerhalb des Unternehmens handelt, beispielsweise mit Daten von Arbeitsvermittlungs-Webseiten, öffentlichen Datenquellen wie Wikipedia, weiteren offenen Standards usw.
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3 ist ein Blockdiagramm der Struktur des Anwendungsportals 100 einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
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Das Anwendungsportal 100 ist eine Diensteplattform, die Endbenutzern unterschiedliche Front-Ends zur Verfügung stellt. In 2 wird ein Beispiel für ein Anwendungsportal 100 aufgeführt. Wie in 3 gezeigt, umfasst das Anwendungsportal 100 Folgendes:
- einen Arbeitsplatz- und Qualifikationsbrowser 101 als Anwendung zum Abrufen, Darstellen und Übermitteln von Informationsressourcen zu Arbeitsplätzen und Qualifikationen; einen Arbeitsplatz-Beliebtheitsanalysator 102 als Anwendung zum Analysieren der Beliebtheit von Arbeitsplätzen;
- einen Lernpfadplaner 103 als Anwendung zum Planen von Lernpfaden; und
- einen Kandidaten-Vorauswähler und -Zuordner 104 als Anwendung zur Vorauswahl und zum Zuordnen von Kandidaten gemäß vorgegebenen Anforderungen.
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Das Anwendungsportal 100 stellt dem Benutzer über eine API (Application Programming Interface, Anwendungsprogrammierschnittstelle) einen an die Wissensgraphenplattform 200 gerichteten Abfragedienst bereit und ruft von der Wissensgraphenplattform 200 Abfragedaten (A1 in 2 und 3) ab, d. h. dem Benutzer werden Rückmeldedaten bezüglich der Datenabfrageanforderung, die das Anwendungsportal 100 von der Wissensgraphenplattform 200 empfangen hat, dargestellt.
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Außerdem stellt das Anwendungsportal 100 dem Benutzer eine Benutzeroberfläche bereit, mit der Datenänderungsanforderungen (A2 in 2 und 3) erstellt werden können. Dabei kann es sich beispielsweise um eine Änderungsanforderung zu einer fehlerhaften Verknüpfung zwischen Tätigkeiten und Fähigkeiten handeln. Diese Änderungsanforderungen werden über den Änderungsmanager 400 in Datenänderungen umgewandelt, die an die Wissensgraphenplattform 200 weitergeleitet werden. In einem weiteren oder alternativen Schritt wandelt der Änderungsmanager 400 die Datenänderungsanforderung in einen Datenabfragebefehl um, der an die Wissensgraphenplattform 200 weitergeleitet wird. Die Wissensgraphenplattform 200 beurteilt anhand des Datenabfragebefehls, ob eine Datenänderung durchgeführt werden muss, und speichert die geänderten neuen Daten, wenn beurteilt wurde, dass eine Datenänderung erforderlich ist.
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4 ist ein Blockdiagramm der Struktur der Wissensgraphenplattform 200 einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
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Die Wissensgraphenplattform 200 ist eine Wissensebene zwischen den Rohdaten und dem Anwendungsportal 100. Wie in 4 gezeigt, umfasst die Wissensgraphenplattform 200 Folgendes:
- ein Serialisierungsmodul 201 zum Umwandeln der Zustandsinformationen (d. h. der verarbeiteten Daten, die vom Datenverarbeitungsmodul 500 stammen und in A3 in 4 dargestellt sind) von Objekten in ein speicherbares oder übertragbares Format, wobei es sich hier um Daten handelt, die in ein bildkompatibles Format serialisiert werden; ein Aufnahmemodul 202 zum Aufnehmen eines Datenmodells (dargestellt durch A4 in 1) aus dem Datenmodellkörper 300 und zum Abbilden der Daten im bildkompatiblen Format auf dem Datenmodell sowie zum Generieren der Bilddaten; und
- ein Kompensationsmodul 203 zum Kompensieren der fehlenden Attribute der Entitäten aus den generierten Bilddaten basierend auf dem durch das Aufnahmemodul 202 aufgenommenen Datenmodell; und/oder
- eine Bilddatenbank zum Speichern der durch das Kompensationsmodul 203 kompensierten Bilddaten und zum Bereitstellen von Abfragedaten (dargestellt durch A1 in 4) an das Anwendungsportal 100. In einem anderen Aspekt dient diese dem Empfangen und Speichern von Datenänderungsanforderungen (dargestellt durch A5 in 4), die von dem Änderungsmanager 400 stammen, und die Bilddatenbank 204 kann zudem mittels einer Standard-Abfragesprache (z. B.SPARQL) durch das Anwendungsportal 100 abgefragt werden.
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Als konkretes Beispiel werden verarbeitete Daten vom Datenverarbeitungsmodul 500 auf die Wissensgraphenplattform 200 (A3 in 4) geladen, das Serialisierungsmodul 202 serialisiert diese gemäß einem vorgegebenen Protokoll (z. B. dem RDF-Protokoll) in ein bildkompatibles Format, beispielsweise das Format N-triple (dreidimensional), und bildet die Daten im N-triple-Format auf das Datenmodell im Aufnahmemodul 203 ab. Dabei kann mittels eines Referenzdatenmodells ermittelt werden, dass einigen Daten (d. h. Entitäten) möglicherweise bestimmte Attribute fehlen, wobei durch das Kompensationsmodul 204 die entsprechenden Standards (z. B. externe Datenquellen) abgefragt werden, um die fehlenden Attribute zu kompensieren und somit kompensierte Bilddaten zu erhalten, woraufhin die kompensierten Bilddaten in der Bilddatenbank 204 gespeichert werden.
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5 ist ein Blockdiagramm der Struktur des Datenmodellkörpers 300 einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
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Der Datenmodellkörper 300 umfasst alle für Anwendungsfälle des Personalwesens definierten Datenmodelle und kann beteiligten Interessengruppen und Benutzern universelle und gemeinsam genutzte Sprachen zur Verfügung stellen. Als Beispiel zeigt 5 einen Datenmodellkörper 300, der beispielsweise Folgendes umfassen kann: ein Fähigkeitendatenmodell 301, ein Organisationsdatenmodell 302, ein Tätigkeitendatenmodell 303, ein Rollendatenmodell 304, ein Kursdatenmodell 305 sowie weitere Datenmodelle.
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Jedes Datenmodell beschreibt jeweils die in dem Datenmodell verwendeten Konzepte und die Beziehungen zwischen den Konzepten. In jedem Datenmodell können mehrere zugehörige Konzepte enthalten sein. Beispielsweise kann das Fähigkeitendatenmodell 301 Fähigkeiten („Menge von Qualifikationen, Kenntnissen, Einstellung und Fähigkeiten, mit denen eine Person eine Arbeitsrolle erfüllen kann“) und Fähigkeitentypen („Menge von öffentlichen/privaten vordefinierten Fähigkeiten“) umfassen, und die „Fähigkeiten“ werden mittels „Unterordnung unter die Fähigkeitentypen“ mit den „Fähigkeitentypen“ verknüpft, wobei es sich hier bei „Fähigkeiten“ und „Fähigkeitentypen“ um verknüpfte Konzepte handelt. Diese Datenmodelle werden in dem Aufnahmemodul 203 für erstellte Beispiele und über Beziehungen verknüpfte Beispiele verwendet.
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In ähnlicher Weise wie bei den abgebildeten Beziehungen zwischen Fähigkeiten und Fähigkeitentypen in dem Fähigkeitendatenmodell 301 können Modelle wie das Organisationsdatenmodell 302, das Tätigkeitendatenmodell 303, das Rollendatenmodell 304, das Kursdatenmodell 305 usw. ebenfalls ähnliche Konzeptbeziehungen wie beim Fähigkeitendatenmodell 301 aufweisen. So umfasst beispielsweise das Organisationsdatenmodell 302 Organisationen und Organisationstypen, das Tätigkeitendatenmodell 303 Tätigkeiten und Tätigkeitentypen, das Rollendatenmodell 304 Rollen und Rollentypen und das Kursdatenmodell 305 Kurse und Kurstypen. So kann mittels der Abbildungsbeziehungen zwischen diesen konkreten Inhalten und Inhaltstypen eine ähnliche Abbildungszuordnung verwirklicht werden.
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In der vorliegenden Erfindung sind die in den Bilddaten enthaltenen Knoten einheitlich als Entitäten definiert, und die in den Datenmodellen enthaltenen Knoten sind einheitlich als Konzepte definiert. Die „Entitäten“ in den Bilddaten und die „Konzepte“ in den Datenmodellen können auf folgende Weise verknüpft werden: Als Beispiel wird angenommen, dass die Datenmodelle Folgendes umfassen: ein erstes Konzept, ein zweites Konzept sowie ein drittes Konzept, das jeweils mit dem ersten Konzept und dem zweiten Konzept verknüpft ist. Dabei dient das Datenverarbeitungsmodul 500 dazu, jeweils aus unternehmensinternen Daten stammende Entitäten und aus unternehmensexternen Daten stammende Entitäten zu extrahieren, und die Wissensgraphenplattform 200 dient dazu, die von dem Datenverarbeitungsmodul 500 extrahierten Entitäten auf dem Datenmodell abzubilden, was konkret Folgendes umfasst: Abbilden der aus den unternehmensinternen Daten stammenden Entitäten auf dem ersten Konzept, Abbilden der aus den unternehmensexternen Daten stammenden Entitäten auf dem zweiten Konzept sowie Abbilden der durch Vergleichen, Abgleichen und/oder Zusammenführen der Entitäten in dem ersten Konzept und der Entitäten in dem zweiten Konzept erhaltenen Fusionsentitäten auf dem dritten Konzept.
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Außerdem dient die Wissensgraphenplattform 200 ferner Folgendem: Vergleichen, Abgleichen und/oder Zusammenführen der Entitäten in dem ersten Konzept und der Entitäten in dem zweiten Konzept zum Erhalten der Fusionsentitäten, sowie Konsolidieren von auftretenden Konflikten gemäß festgelegten Regeln, wenn beim Vergleichen, Abgleichen und/oder Zusammenführen der Entitäten in dem ersten Konzept und der Entitäten in dem zweiten Konzept Konflikte auftreten. Hierbei können diese festgelegten Regeln manuell oder automatisch vorgegeben werden.
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6 stellt ein Beispiel für ein auf der Wissensgraphenplattform gespeichertes Datenmodell dar.
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In 6 steht A konkret für Fähigkeiten, B steht für Fähigkeiten, die ein bestimmtes Unternehmen innerhalb eines Fähigkeitenrahmens definiert hat, C steht für Fähigkeiten im Fähigkeitenrahmen des WEF (World Economic Forum, Weltwirtschaftsforum), D steht für Unterfähigkeitentypen, E steht für Fähigkeitentypen im Fähigkeitenrahmen des WEF, F steht für Arbeitsplätze, G steht für Bildungsstufen, H steht für Arbeitsplatzanträge, I steht für Bildungsbereiche, J steht für Kurse, K steht für externe Organisationen, L steht für Organisationen, M steht für interne Organisationen, N steht für Rollen, O steht für Rollentypen, P steht für Rollensubtypen, Q steht für digitalisierte Rollen, die ein bestimmtes Unternehmen definiert hat.
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In 6 stellen die einzelnen Knoten (d. h. die Kreise in 6) Entitäten dar, deren Beziehungen untereinander durch die Ränder (d. h. die Pfeile zwischen den Knoten in 6) dargestellt werden. Als Beispiel bedeutet in 6 der Pfeil von A nach D, dass eine Fähigkeit A einem Unterfähigkeitentyp D untergeordnet ist, und der Pfeil von A nach E bedeutet, dass eine Fähigkeit A dem Fähigkeitentyp E im Fähigkeitenrahmen des WEF untergeordnet ist. Der Pfeil von D nach E bedeutet, dass sich ein Fähigkeitentyp D im Fähigkeitentyp 2 des WEF-Fähigkeitenrahmens befindet, während der Pfeil von A nach C bedeutet, dass Fähigkeit A eine Fähigkeit im WEF-Fähigkeitenrahmen ist. Dabei bedeutet der Pfeil von A nach B, dass sich Fähigkeit A in Fähigkeit B eines von einem bestimmten Unternehmen definierten Fähigkeitenrahmens befindet. Auf diese Weise kann durch das Bilden von Entitäten und Beziehungen zwischen den Entitäten wie in 6 eine gegenseitige Zuordnung verwirklicht werden. Beispielsweise kann mittels der Abbildungsbeziehungen zwischen Fähigkeiten und Fähigkeitentypen der von einem bestimmten Unternehmen definierte Fähigkeitenrahmen auf einem standardisierten Fähigkeitenrahmen 3 (z. B. dem WEF-Fähigkeitenrahmen E) abgebildet werden, wodurch das Abbilden einer Zuordnung zwischen einem unternehmensintern definierten Fähigkeitenrahmen und einem standardisierten Fähigkeitenrahmen verwirklicht werden kann.
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Als weiteres Beispiel bedeutet der Pfeil von N nach Q in 6, dass die Rollen N zu den von einem Unternehmen definierten digitalisierten Rollen Q gehören, der Pfeil von N nach O bedeutet, dass die Rollen N den Rollentypen O untergeordnet sind, der Pfeil von O nach P bedeutet, dass die Rollentypen O den Rollensubtypen P untergeordnet sind, der Pfeil von N nach M bedeutet, dass die Rollen N der internen Organisation M untergeordnet sind, der Pfeil von N nach L bedeutet, dass die Rollen N der Organisation L untergeordnet sind, und der Pfeil von N nach K bedeutet, dass die Rollen N der externen Organisation K untergeordnet sind. Außerdem bedeutet der Pfeil, der in 6 über A von A nach A zeigt, eine Teilfähigkeit dieser Fähigkeit, und der Pfeil über N, der von N nach N zeigt, bedeutet eine Teilrolle dieser Rolle. Die übrigen Knoten und die Beziehungen zwischen ihnen ähneln der obigen Erläuterung und werden hier daher nicht weiter erläutert. Als weiteres Beispiel stammt der Kurs J in 6 aus einem Zusammenschluss aus den unternehmensinternen Schulungskursen M und den unternehmensexternen Schulungskursen K, wodurch der Schulungsbedarf für Kandidaten bei der Einstellung bereichert wird.
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Darüber hinaus können Verknüpfungen zwischen den unterschiedlichen Datenmodellen erstellt werden, wodurch auch Verknüpfungen zwischen den auf die unterschiedlichen Datenmodelle abgebildeten Entitäten erstellt werden können. Beispielsweise handelt es sich in 6 um Konzepte unterschiedlicher Datenmodelle: Zwischen Fähigkeit A, Rolle N, Kurs J und Arbeitsplatz F werden Verknüpfungsbeziehungen erstellt.
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Als weiteres Beispiel umfassen die Entitäten unter dem Konzept der Fähigkeiten die Entitäten java, python usw. Diese Entitäten werden aus dem unten beschriebenen Datenverarbeitungsmodul 500 erhalten. Indem diese Entitäten mittels eines Datenmodells abgebildet werden, können Entitäten von Fähigkeiten wie java, python usw. sowie andere Entitäten erhalten werden, oder es erfolgt ein Abbilden auf die Verknüpfungsbeziehungen zwischen Entitäten der Konzepte anderer Datenmodelle, wodurch schließlich Bilddaten gebildet werden, die die Beziehungen zwischen den einzelnen Entitäten beinhalten. Wenn als weiteres Beispiel angenommen wird, dass java auf einer Entität basiert, die nach dem Bereinigen und Extrahieren von unternehmensinternen Daten extrahiert wurde, und python auf einer Entität basiert, die nach dem Bereinigen und Extrahieren von unternehmensexternen Daten extrahiert wurde, können diese beiden in 6 im Knoten A (d. h. Fähigkeit A) zusammengeführt werden.
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In einem anderen Aspekt ruft der Änderungsmanager 400 Datenänderungsanforderungen von dem Anwendungsportal 100 ab und wandelt diese Datenänderungsanforderungen in Datenänderungsbefehle um, die an die Wissensgraphenplattform 200 weitergeleitet werden. Die Wissensgraphenplattform 200 empfängt und speichert die Datenänderungsbefehle, und die Wissensgraphenplattform 200 dient ferner dazu, die Bilddaten gemäß den von dem Änderungsmanager 400 empfangenen Datenänderungsanforderungen zu aktualisieren. Auf diese Weise kann mittels der durch den Änderungsmanager 400 durchgeführten Änderungen die Datenqualität auf der Wissensgraphenplattform 200 kontinuierlich aktualisiert und erhöht werden.
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7 ist ein Blockdiagramm der Struktur des Datenverarbeitungsmoduls 500 einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
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Wie in 7 gezeigt, führt das Datenverarbeitungsmodul 500 eine Datenverarbeitung der von der internen Datenquelle 600 (dargestellt durch A6 von 4 in 7) und der externen Datenquelle 700 (dargestellt durch A7 in 7) stammenden Rohdaten durch, sodass sie in verarbeitete Daten umgewandelt werden. Anschließend werden die verarbeiteten Daten auf die Wissensgraphenplattform 200 (dargestellt durch A3 in 7) geladen. Das Datenverarbeitungsmodul 500 umfasst Folgendes: ein Datenbereinigungsmodul 501 zum Bereinigen der von der internen Datenquelle stammenden internen Daten und der von der externen Datenquelle stammenden externen Daten; und ein Verarbeitungsmodul für natürliche Sprache 502 zum Extrahieren von Entitäten aus den durch das Datenbereinigungsmodul 501 bereinigten Daten.
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Auf diese Weise wird durch das Bereinigen und Vereinheitlichen der Rohinformationen von der internen Datenquelle und der externen Datenquelle durch das Datenverarbeitungsmodul 500 ermöglicht, dass die von der internen Datenquelle und der externen Datenquelle stammenden Informationen zusammengeführt werden können und in Bezug auf Format und Wortbedeutungen kompatibel und einheitlich sind.
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Hierbei können als konkretes operatives Beispiel für ein Verarbeitungsmodul für natürliche Sprache 502 einerseits automatisierte Algorithmen, beispielsweise ein Disambiguierungsalgorithmus nach dem Extrahieren von Entitäten aus der natürlichen Sprachverarbeitung, und standardisierte Datenquellen eingesetzt werden, um die Entitäten zu standardisieren und abzugleichen. Andererseits treten beim Zusammenführen von internen Datenquellen und externen Datenquellen manchmal in Bezug auf die Wortbedeutung strukturelle Konflikte (structural conflict), Domänenkonflikte (domain conflict), Datenkonflikte (data conflict) und Sprachkonflikte (language conflict) auf, wobei durch vorzeitiges Festlegen von bestimmten Regeln ein Abgleich der Datenformate durchgeführt werden kann. Dieser Schritt dient der Erleichterung des nachfolgenden Zusammenführens der internen Daten der internen Datenquelle und der externen Daten der externen Datenquelle auf der Wissensgraphenplattform, wobei dieser Vorgang des Standardisierens und Abgleichens konkret beispielsweise das Vergeben von Labels umfassen kann.
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Wie oben erläutert, stellt das Anwendungsportal 100 bei dem auf Wissensgraphen basierenden Personalmanagementsystem der vorliegenden Erfindung dem Endbenutzer mittels unterschiedlicher Frontends unterschiedliche Dienste bereit. Das Backend ruft mittels eines API-Abfragedienstes Abfragedaten von der Wissensgraphenplattform 200 ab, und das Anwendungsportal 100 kann dem Benutzer ferner eine Benutzeroberfläche zum Erstellen von Datenänderungsanforderungen zur Verfügung stellen.
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Desweiteren dient die Wissensgraphenplattform 200 als Wissensebene zwischen den Rohdaten und dem Anwendungszugang, mit der die verarbeiteten Daten auf die Wissensgraphenplattform 200 geladen und in der Bilddatenbank 204 der Wissensgraphenplattform 200 gespeichert werden.
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Der Datenmodellkörper 300 umfasst für Anwendungsfälle des Personalwesens definierte Datenmodelle, z. B. ein Fähigkeitendatenmodell (d. h. Grad der Beherrschung von Tätigkeiten), ein Organisationsdatenmodell, ein Tätigkeitendatenmodell, ein Arbeitsplatzdatenmodell und ein Kursdatenmodell, wobei jedes Datenmodell die entsprechenden Konzepte und Beziehungen beschreibt.
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Außerdem wandelt der Änderungsmanager 400 die von dem Anwendungsportal 100 abgerufenen Datenänderungsanforderungen in Datenänderungen um und leitet sie an die Wissensgraphenplattform 200 weiter, oder der Änderungsmanager 400 wandelt die Datenänderungsanforderungen in Datenabfragebefehle um, die an die Wissensgraphenplattform 200 weitergeleitet werden. Die Wissensgraphenplattform 200 beurteilt anhand der Datenabfragebefehle, ob eine Datenänderung durchgeführt werden muss, und speichert die geänderten neuen Daten, wenn beurteilt wurde, dass eine Datenänderung erforderlich ist.
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Desweiteren dient das Datenverarbeitungsmodul 500 dazu, die Rohdaten der unternehmensinternen Datenquelle 600 und der unternehmensexternen Datenquelle 700 in verarbeitete Daten umzuwandeln, wodurch die interne Datenquelle (z. B. unternehmensinterne Rollen, Arbeitsqualifikationen des Unternehmens und unternehmensinterne Schulungsressourcen) mit der externen Datenquelle (z. B. Stellenausschreibungen, standardisierte Arbeitsplatzkategorien, Arbeitsplatzbezeichnungen auf dem Markt, Enzyklopädien usw.) kombiniert wird.
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Wie oben beschrieben, können durch das auf Wissensgraphen basierende Personalmanagementsystem gemäß der vorliegenden Erfindung im Vergleich zur derzeitigen Technik die folgenden technischen Wirkungen erzielt werden:
- Mittels des Datenverarbeitungsmoduls 500 werden interne Informationen aus internen Datenquellen und externe Informationen aus externen Datenquellen durch Verbinden der Knoten (z. B. Fähigkeiten) des Wissensgraphen zusammengeführt, sodass jeder Knoten noch mehr Dimensionen von Informationen umfasst, wodurch interne Informationen und externe Informationen direkt verglichen und zugeordnet werden können. Beispielsweise können interne Arbeitsplätze externen Stellenausschreibungen zugeordnet werden. So können zum Beispiel aus einer externen Datenquelle beispielsweise aus Bewerbungsinformationen Anforderungen an die Fähigkeiten von Kandidaten abgerufen werden, um diese Kern-Entitäten zu extrahieren, und aus einer internen Datenquelle können zur Zuordnung Fähigkeitenanforderungen für interne Rollen abgerufen werden, um präzisere Arbeitsplatzbeschreibungen für interne Rollen bereitzustellen;
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Dem Personalwesen für die Verwaltung von unternehmensinternen Angelegenheiten wird ein Standard-Werkzeug/eine Standard-Plattform bereitgestellt, wodurch die Zeit für die Suche nach Informationen durch unterschiedliche Interessengruppen (z. B. Geschäftspartner des Personalwesens, Personalmanager) reduziert wird;
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Wissensgraphen umfassen ein gemeinsames und geteiltes Verständnis bestimmter Begriffe des Unternehmens auf dem Gebiet des Personalwesens, wodurch die Nützlichkeit, Genauigkeit und Transparenz der Daten erhöht wird und Verwechslungen und Missverständnisse vermieden werden;
Unternehmensinterne (von internen Datenquellen stammende) definierte Fähigkeitenrahmen und echte Daten zu Arbeitsplatzbeschreibungen von außerhalb des Unternehmens (von externen Datenquellen) können zusammengeführt werden;
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Es kann eine Wissensgraphenplattform erstellt werden, um die Entwicklungsanwendungen des Personalmanagments zu unterstützen und zu verstärken. Außerdem kann die Bilddatenstruktur auf der Wissensgraphenplattform wirksam in auf Wissengraphen basierenden Algorithmen zum Graph Mining und maschinellen Lernen für Graphen eingesetzt werden, was daran liegt, dass die Bilddatenstruktur wirksam große Mengen an Informationen verknüpfen kann, was das Offenlegen von versteckten Verbindungen in Daten unterstützen kann.
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Die obigen Beispiele erläutern im Wesentlichen das auf Wissensgraphen basierende Personalmanagementsystem der vorliegenden Erfindung. Obwohl nur einige konkrete Ausführungsformen der Erfindung beschrieben wurden, sollten gewöhnliche Techniker auf diesem Gebiet verstehen, dass die vorliegende Erfindung in vielen anderen Formen bereitgestellt werden kann, ohne von ihrem Gegenstand und Umfang abzuweichen. Daher sollen die gezeigten Beispiele und Ausführungsformen als schematisch, aber nicht einschränkend angesehen werden. Die Erfindung kann verschiedene Modifikationen und Substitutionen umfassen, ohne von dem durch die beigefügten Ansprüche definierten Geist und Umfang der Erfindung abzuweichen.
