Talent-Intelligence-Teams bekommen meist eine Variante derselben Frage gestellt: Wie ist dieses Unternehmen tatsächlich organisiert, und wo liegen die Lücken, in die wir einstellen oder verkaufen könnten?
Der Instinkt ist, nach dem Organigramm zu suchen, als wäre es ein Dokument, das irgendwo existiert. Das ist es nicht. Was man aus öffentlichen Quellen aufbauen kann, ist ein Modell der Struktur, zusammengesetzt aus Belegen, mit Teilen, die man kennt, und Teilen, die man erschlossen hat. Der Unterschied ist wichtig, denn ein Modell, das als Dokument präsentiert wird, ist genau der Punkt, an dem Talent Mapping schiefgeht.
Bei der Grenze anfangen, nicht bei den Quellen
Hier geht es um Menschen, deshalb gehört die Einschränkung an den Anfang und nicht in einen Compliance-Absatz am Ende.
Die vertretbare Version von Talent Mapping beschreibt die Organisationsstruktur: welche Funktionen existieren, wie tief die Ebenen reichen, wie groß Teams ungefähr sind, wo eingestellt wird, welche Fähigkeiten wo konzentriert sind. Sie nutzt Informationen, die Organisationen selbst über sich veröffentlichen.
Die Version, die Teams in Schwierigkeiten bringt, erstellt individuelle Dossiers: das Zusammentragen persönlicher Details über namentlich genannte Personen, das Sammeln von Kontaktinformationen, weil sie technisch sichtbar waren, oder das Scrapen von Inhalten hinter einem Login auf einer Plattform, deren Nutzungsbedingungen Automatisierung untersagen. Unter der DSGVO und ähnlichen Regelungen sind personenbezogene Daten personenbezogene Daten, unabhängig davon, ob sie leicht zu finden waren, und “es war öffentlich” ist für sich genommen keine rechtmäßige Grundlage.
Zwei praktische Regeln halten die Arbeit sauber. Erfassen Sie auf Rollenebene, wo immer die Rolle die Frage beantwortet, denn “ein Director of Platform Engineering existiert und berichtet an Infrastructure” ist meist genau die Tatsache, die man braucht, nicht wer den Posten innehat. Und wo Sie doch eine namentlich genannte Person erfassen, weil eine Leadership-Seite sie nennt, beschränken Sie sich auf das, was das Unternehmen selbst in diesem beruflichen Kontext veröffentlicht hat, und entfernen Sie alles andere bereits bei der Erfassung.
Die Quellen, die tatsächlich Struktur liefern
Die meisten öffentlichen Org-Mappings werden aus sechs Inputs aufgebaut, und diese unterscheiden sich stark in der Signalqualität.
Stellenausschreibungen. Die stärkste Einzelquelle, und konsequent unterschätzt. Ausschreibungen nennen häufig direkt die Berichtslinie (“reports to the VP of Data”), benennen das Team, beschreiben angrenzende Funktionen und listen die Tools auf, die das Team einsetzt. Eine Ausschreibung ist zudem datiert, was sie zu einem Beleg für das Jetzt macht statt für den Zeitpunkt, zu dem irgendein Profil zuletzt aktualisiert wurde. Das Volumen nach Funktion ist ein guter Näherungswert dafür, wo ein Team wächst. Die Erfassungsmechanik für diese Oberfläche wird in job-board data and labour-market intelligence behandelt.
Unternehmensführung und Team-Seiten. Maßgeblich für die obersten zwei Ebenen und meist still darunter. Es lohnt sich, dies als Ground Truth zu behandeln, wo es existiert, denn das Unternehmen hat es bewusst veröffentlicht.
Pressemitteilungen und Ernennungsankündigungen. Ausgezeichnet für Veränderungen auf Führungsebene, mit angehängten Daten. Hier erkennt man eine Reorganisation frühzeitig, da eine neue Funktion meist angekündigt wird, bevor sie irgendwo sonst auftaucht.
Regulatorische Einreichungen. Officers und Directors in nationalen Handelsregistern, und Äquivalente in Einreichungen börsennotierter Unternehmen. Eng im Umfang, hoch in der Zuverlässigkeit, und oft die einzige verifizierbare Quelle für die Struktur juristischer Einheiten über Tochtergesellschaften hinweg.
Konferenzvorträge und technische Publikationen. Sprecherlisten, veröffentlichte Paper und Patente ordnen namentlich genannte Spezialisten benannten Teams zu, und sie zeigen, was ein Unternehmen tatsächlich aufbaut, statt was sein Marketing sagt.
Open-Source- und öffentliche technische Aktivität. Repositories und Beitragsmuster auf Organisationsebene können Teamzusammensetzung und Technologiestack andeuten. Dies auf Teamebene lesen, nicht als Produktivitätssignal pro Person.
Belege in Struktur überführen
Der Zusammensetzungsschritt ist der Punkt, an dem sich Disziplin auszahlt, und es läuft darauf hinaus, zu trennen, was man beobachtet hat, von dem, was man geschlussfolgert hat.
Ebenen aus Titeln, mit Vorsicht. Titelkonventionen unterscheiden sich je nach Unternehmen und Land. Ein “Director” in einer Organisation sitzt dort, wo ein “Senior Manager” in einer anderen sitzt. Normalisieren Sie auf Ihre eigene interne Seniority-Leiter, statt den Worten zu vertrauen, und erfassen Sie den Rohtitel neben dem normalisierten.
Teamgröße aus Einstellungen, nicht aus Headcount-Angaben. Anhaltendes Ausschreibungsvolumen für eine Funktion über mehrere Quartale sagt mehr über die tatsächliche Teamgröße und Entwicklung aus als jede veröffentlichte Zahl.
Berichtslinien nur dort, wo sie angegeben sind. Dies ist die Disziplin, die die meisten Maps aufgeben. Wenn eine Ausschreibung sagt, dass die Rolle an eine benannte Funktion berichtet, ist das eine Beobachtung. Wenn Sie es abgeleitet haben, weil die Titel nebeneinander wirken, ist das eine Schlussfolgerung, und sie muss als solche gekennzeichnet werden.
Jeder Knoten in der resultierenden Struktur sollte drei Dinge tragen: die Quelle, aus der er stammt, das Datum der Beobachtung, und ein Konfidenzniveau. Eine Map, in der ein durch Einreichung verifizierter Officer und eine geratene Berichtslinie identisch aussehen, ist eine Map, die irgendwann denjenigen blamieren wird, der sie präsentiert.
Org-Daten verfallen schneller als fast alles andere
Reorganisationen, Abgänge und Umbenennungen passieren fortlaufend, und keine davon erzeugt eine Benachrichtigung.
Eine Talent Map ist am Tag ihrer Erstellung genau und verschlechtert sich ab dem nächsten Tag. Behandeln Sie jeden Knoten als Beobachtung mit Zeitstempel, wenden Sie einen expliziten Veralterungsschwellenwert an, und beobachten Sie nach einem Zeitplan erneut, statt einmal zu bauen und ein Jahr lang darauf zu verweisen. Bei schnelllebigen Unternehmen ist ein Quartal bereits lang.
Die Konsequenz ist, dass Aktualität für jeden sichtbar sein sollte, der die Map nutzt. Ein Knoten, der zuletzt vor elf Monaten bestätigt wurde, sollte anders aussehen als einer, der letzte Woche bestätigt wurde.
Die Erfassungsebene
Drei Eigenschaften dieser Quellen machen den Transport wichtig.
Ausschreibungen und Register sind geografisch gefiltert, sodass die deutsche Organisation eines Unternehmens von einem US-Standort aus unsichtbar sein kann. Wenn Sie internationale Abdeckung beanspruchen, muss die Erfassung aus diesen Märkten kommen. Ergebnismengen sind paginiert, und die interessanten Rollen stehen selten auf Seite eins. Und dies sind gewöhnliche Web-Oberflächen mit gewöhnlichen Rate Limits.
Mit dem Shifter-Gateway gehen Vantage Point und Session in die Zugangsdaten gegen p.shifter.io:443:
customer-USERNAME-country-de-city-munich-sid-map-4412-ttl-600:PASSWORDcountry-de und city-munich platzieren die Anfrage im richtigen Markt, sid-map-4412 hält einen Exit über eine vollständige Abfrage einschließlich ihrer Paginierung, und ttl-600 behält diese Adresse zehn Minuten lang. Eine Session pro Abfrage statt pro Anfrage ist es, was eine paginierte Ergebnismenge intern kohärent hält.
Das Tempo sollte gleichmäßig und moderat sein statt in Bursts, mit echtem Backoff bei Fehlern, wie in rate limiting and request throttling behandelt. Die Produktansicht dieser Arbeit findet sich auf der Seite recruitment and talent, und das Pendant für die Recruiting-Seite ist residential proxies for recruiting and job market data.
Was eine Map aus öffentlichen Quellen nicht kann
Ehrlich über die Grenzen zu sein ist das, was den Rest glaubwürdig macht.
Sie kann keine Berichtslinie beweisen, die niemand veröffentlicht hat. Sie kann die informelle Struktur nicht sehen, die in den meisten Organisationen tatsächlich über Entscheidungen bestimmt. Sie kann Ihnen nicht sagen, wer über Budget verfügt. Und sie kann kein Gespräch mit jemandem innerhalb des Unternehmens ersetzen, was nach wie vor der einzige Weg bleibt, das meiste zu erfahren, was zählt.
Was sie kann: Ihnen sagen, welche Funktionen existieren, wie groß und wie tief sie ungefähr sind, wo Einstellungen konzentriert sind, welche Fähigkeiten sich wo bündeln, und wann sich etwas verändert hat. Für die meisten Fragen der Talent Intelligence und des Go-to-Market ist das der nützliche Teil.
FAQ
Kann ich für sowas nicht einfach ein professionelles Netzwerk scrapen?
Nicht hinter einem Login, und nicht dort, wo die Nutzungsbedingungen Automatisierung untersagen. Dieser Weg ist zudem am ehesten geeignet, personenbezogene Daten zu erzeugen, für deren Besitz Sie keine Grundlage haben. Die oben genannten Quellen sind auf eine Weise öffentlich, wie es ein eingeloggter Profil-Feed nicht ist.
Wie genau kann ein Organigramm aus öffentlichen Quellen werden?
Die obersten zwei Ebenen sind meist zuverlässig, weil Unternehmen sie veröffentlichen. Mittlere Ebenen sind Schlussfolgerung mit unterschiedlicher Konfidenz. Darunter beschreiben Sie Funktionen und Teamgrößen statt Individuen, was meist ausreichend ist.
Was ist die minimal brauchbare Version?
Stellenausschreibungen für ein Unternehmen, normalisiert auf Ihre Seniority-Leiter, mit angegebenen Berichtslinien, die als Beobachtungen erfasst werden, und allem anderen als Schlussfolgerung. Das allein beantwortet die meisten strukturellen Fragen.
Wie vermeide ich, personenbezogene Daten zu halten, die ich nicht brauche?
Entscheiden Sie bei der Erfassung, nicht bei der Speicherung. Wenn die Frage durch die Rolle beantwortet wird, schreiben Sie den Namen nicht auf. Entfernen Sie Kontaktdetails aus Ausschreibungstexten routinemäßig, denn die Telefonnummer eines Recruiters ist nie das, wonach Sie gesucht haben.
Fazit
Ein aus öffentlichen Quellen aufgebautes Organigramm ist ein Modell mit angehängten Konfidenzniveaus, und in dieser Form ist es tatsächlich nützlich. Es wird zu einer Haftung in dem Moment, in dem es als Tatsache präsentiert wird oder abdriftet zum Sammeln von Menschen statt zum Beschreiben von Struktur.
Arbeiten Sie auf Rollenebene, erfassen Sie Quelle und Datum für jeden Knoten, trennen Sie Beobachtung von Schlussfolgerung, erfassen Sie aus den Märkten, in denen das Unternehmen tatsächlich tätig ist, und beobachten Sie nach einem Zeitplan erneut. Preise für die Erfassungsebene finden Sie auf der Preisseite.