Per Graph zum idealen Kandidaten

Um potentielle Kandidaten zu finden, ist ein effektives Datenmanagement notwendig. Bei der Graphtechnologie geht es um die Beziehungen der Daten zueinander. Herkömmliche relationale Datenbanken können Beziehungsgeflechte nur bedingt abbilden, da sie die Daten in Tabellen und Spalten modellieren. Graphdatenbanken hingegen eignen sich besonders gut, stark vernetzte und unstrukturierte Informationen anschaulich darzustellen. Sie bilden sowohl einzelne Daten als auch die Beziehungen zwischen den Daten realitätsnah ab.

Ein Graph besteht aus einer Reihe von Knoten und Kanten, die jede für sich bestimmte Informationen speichern können. Hierbei stellen die Knoten die Daten wie z.B. Mitarbeiter, Eigenschaften, Weiterbildungen und die Kanten die Beziehung zwischen den Daten dar: wo ist der tätig, welche Qualifikationen hat er und an welchen Weiterbildungen nimmt er teil/hat er teilgenommen. Die Suchabfrage kann von jedem beliebigen Punkt des Graphen gestartet werden.

Graphdatenbanken ermöglichen auch die Integration von Zusatzqualifikationen und Interessen des Bewerbers, die vielleicht auf den ersten Blick unwichtig erscheinen. Ein Controller, der sich bei einem Sportartikelhersteller bewirbt und sportlich begeistert ist, hat vielleicht eine höhere Motivation und kann seine erworbenen Kenntnisse miteinbringen. Ein Bewerber, der in sozialen Netzwerken stark vertreten ist, eignet sich vielleicht gut als Social Media Manager eines Unternehmens.

Soziale Netzwerke wie Facebook, XING und LinkedIn nutzen genau diese Graphdatenbanken, um relevante Beziehungen zwischen den Personen zu erkennen und so das soziale Netzwerk des Nutzers zu erweitern. Auch Jobportale setzen verstärkt auf die Graphtechnologie.

Graphdatenbanken sind flexibel und sehr schnell. Die Geschwindigkeit hängt nicht mehr von der Gesamtmenge der Daten ab, sondern nur von den konkreten, für die Abfrage relevanten Beziehungen.Im Vergleich zu relationalen Datenbanken können Graphdatenbanken je nach Szenario bis zu 1.000-mal schneller arbeiten und erzielen auch bei komplexen Suchabfragen Ergebnisse in Echtzeit.

Die Anwendung graphbasierter Datenbanken im HR-Bereich ist vielfältig. Sie werden zum Beispiel auch eingesetzt, um ein flexibles Abbilden der Personalstrukturen in Unternehmen zu ermöglichen. Die Daimler AG beispielsweise nutzt diese Technologie, um den HR-Mitarbeitern einen tieferen Einblick in die unterschiedlichen Strukturebenen zu geben.

Fazit: Wenn es um komplexe Beziehungen innerhalb großer Datenmengen geht, sind Graphdatenbanken klar im Vorteil. Bewerber können mit all ihren Facetten betrachtet werden, nicht nur als Ansammlung von Unternehmensstationen und einzelner Zertifikate.