Der ultimative Leitfaden für Online Job Scraping, seine Vor- und Nachteile

Suciu Dan am 25. Juli 2023

Der moderne Arbeitsmarkt stützt sich in hohem Maße auf Online-Aktivitäten. Unternehmen suchen online nach Talenten, und Arbeitssuchende informieren sich im Internet über neue Möglichkeiten der Fernarbeit. Die Mehrheit der Talente sucht heute online nach offenen Stellen [4]. Kein Wunder, dass immer mehr Automatisierungslösungen auftauchen.

Das Scraping von Jobdaten ist eine solche Lösung, die Unternehmen und Einzelpersonen nutzen können. In diesem Leitfaden haben wir uns mit Jooble zusammengetan, um alle Ins und Outs des Jobdaten-Scrapings zu behandeln.

Das Warum und Wie des Scrapens von Online-Stellenangebotsdaten

Zunächst einmal: Was ist Job Scraping? Es handelt sich um ein automatisches Verfahren zum Sammeln von Informationen über Online-Stellenausschreibungen. Zu diesem Zweck erstellt ein Unternehmen oder eine Einzelperson ein Skript, das Websites durchsucht und Informationen in einer Datei sammelt. Diese Daten können in einer mobilen App, einer Tabellenkalkulation oder einer Datenbank verwendet werden.

Ein solcher Bot oder ein solches Skript kann beispielsweise wichtige Daten aus einem Posting sammeln, nämlich:

Berufsbezeichnung;
Arbeitgeber;
Gehaltsspanne;
Standort;
Datum der Entsendung;
Art der Stelle (Vollzeit, Teilzeit, Fernstudium usw.)

Alle diese Informationen werden an einem bestimmten Ort gespeichert, sei es in einer Datenbank oder in einer Tabellenkalkulation.

Warum Job Scraping verwenden?

Lassen Sie uns nun darüber sprechen, warum Unternehmen oder Einzelpersonen solche Skripte erstellen und Daten über Stellenausschreibungen sammeln.

Es gibt mehrere wichtige Gründe, dies zu tun:

Unternehmen können für ihr eigenes Einstellungsverfahren nach Statistiken und Trends auf dem Arbeitsmarkt suchen;
Einzelpersonen können es nutzen, um ihre Bemühungen bei der Arbeitssuche zu rationalisieren. Anstatt Websites manuell zu durchsuchen, kann man alle Informationen an einem Ort abrufen;
Solche Algorithmen treiben verschiedene Anwendungen und Lösungen mit Job-Aggregator-Funktionalität an;
Staatliche Stellen können sie für statistische Zwecke verwenden.

Jess DiBiase hat zum Beispiel eine Fallstudie über das Scraping von Daten des US Bureau of Labor and Statistics veröffentlicht [1]. Hier erklärt der Autor die Schritte zur Entwicklung der Algorithmen und zur Erstellung von Datenrahmen. Auf dieser Grundlage konnte der Autor analytische Datensätze erstellen, um das prozentuale Wachstum nach Beruf mit den durchschnittlichen Gehaltsspannen zu sehen.

Ein weiteres Beispiel für die Verwendung ist die Untersuchung von Boro Nikic (Statistisches Amt der Republik Slowenien) für die internationale Konferenz über Big Data in der amtlichen Statistik [2]. Die Studie zeigt die Schritte zur Erstellung eines solchen Algorithmus und die Arbeit mit den erhaltenen Daten.

Quellen für wichtige Daten

Die nächste Frage, die es zu beantworten gilt, ist, woher die Informationen stammen. Scraping kann Daten von allen offenen Websites im Internet sammeln. Es ist jedoch wichtig zu wissen, welche Websites für einen bestimmten Zweck von Nutzen sind.

Hier sind die wichtigsten Informationsquellen.

Karriere-Seiten

Fast jedes Unternehmen oder jede Organisation hat eine Seite mit offenen Stellen auf ihrer Website. Sie ist oft der erste Ort, an dem die Ausschreibung erscheint. Solche Seiten enthalten relevante und aktuelle Informationen. Es ist jedoch überflüssig und zeitaufwändig, jede Unternehmensseite manuell aufzurufen. Stattdessen kann ein Scraping-Algorithmus verwendet werden.

Jobbörsen

Eine weitere wichtige Informationsquelle sind die Stellenbörsen im Internet. Heutzutage ist jede 5. Einstellung weltweit auf solche Websites zurückzuführen. Außerdem wird die Hälfte aller Online-Bewerbungen über Stellenbörsen abgewickelt [3]. Es gibt eine Vielzahl von Websites und Aggregatoren. Einige konzentrieren sich auf bestimmte Branchen, andere arbeiten mit allen Arten von Angeboten. Wenn man sie alle in einem einzigen Portal sammelt, kann man enorm viel Zeit sparen.

Soziale Medien

Websites wie LinkedIn, Facebook oder Instagram können ebenfalls eine Menge wertvoller Daten liefern. Allerdings ist beim Scraping solcher Websites Vorsicht geboten, da sie solche Aktivitäten oft einschränken. Daher ergeben sich besondere rechtliche Probleme bei dem Versuch, Informationen von Facebook, LinkedIn und Craiglist zu sammeln.

ATS

Viele große Unternehmen verwenden Bewerbermanagementsysteme. Und diese liefern auch eine Menge Daten, die für Statistiken oder Forschung verwendet werden können.

Wie Unternehmen solche Daten nutzen

Für Privatpersonen ist die Nutzung relativ einfach. Man kann eine Lösung entwickeln, um die Stellensuche zu automatisieren oder persönliche Recherchen durchzuführen. Unternehmen können auf verschiedene Weise von der Sammlung von Informationen profitieren, nämlich:

Erstellen Sie einen Aggregator. Wenn jemand eine Website wie Jooble oder eine ähnliche App mit verschiedenen Beiträgen erstellen möchte, muss er einen solchen Algorithmus entwickeln. Er ermöglicht es, einfach und automatisch neue Angebote für die App/Seite zu finden.
Unternehmen können durch eine solche Analyse auch mehr über Gehaltstrends erfahren. Dies kann hilfreich sein, wenn ein Unternehmen eine neue Abteilung einrichtet und eine Untersuchung benötigt, um die Erweiterung zu budgetieren. Oder eine Personalabteilung möchte sicher sein, dass ihr Angebot innerhalb der branchenüblichen Spanne liegt. Andernfalls könnte einem Unternehmen ein Talent entgehen.
Generieren Sie Kontakte zu verschiedenen Unternehmen und Arbeitgebern.
Analyse des Arbeitsmarktes. Ein Unternehmen kann mehr darüber erfahren, welche Fachkräfte gefragt sind oder welche Trends auf dem aktuellen Arbeitsmarkt vorherrschen. Ein solcher Zweck wird in den Bereichen Immobilien, EdTech, Beratung und HR erwartet.
Analyse der Konkurrenz. Wenn Sie sich ansehen, welche Fachkräfte Ihre Konkurrenten suchen, können Sie herausfinden, worauf sie abzielen. Sie könnten zum Beispiel mehrere KI-Ingenieure einstellen, was auf ein potenzielles KI-bezogenes Projekt hindeutet.

Wie das Verfahren funktioniert

Wenn Sie einen Algorithmus zum Informations-Scraping entwickeln wollen, brauchen Sie einen Spezialisten an Bord und eine wirksame Strategie.

Der Entwurf des Plans für das Design, die Entwicklung und die Anwendung des Jobdaten-Scraping-Tools sieht wie folgt aus:

Setzen Sie sich ein Ziel. Wie bei jeder anderen Strategie ist es wichtig, mit dem, was Sie erreichen wollen, zu beginnen. Die Ziele bestimmen alle folgenden Schritte. Brauchen Sie eine Analyse der Wettbewerber? Oder suchen Sie nach Markttrends in Bezug auf die Gehälter? Die Daten, nach denen Sie suchen, beeinflussen den Rahmen.

Bestimmen Sie die Informationsquellen. Der nächste Schritt besteht darin, die wichtigsten Websites für die Sammlung der gewünschten Informationen zu bestimmen. Wenn Sie sich dafür entscheiden, Facebook oder LinkedIn mit einzubeziehen, sollten Sie sich über mögliche rechtliche Probleme im Klaren sein.

Entscheiden Sie sich für die zu verwendenden Scraping-Tools. An dieser Stelle kommt ein professioneller Entwickler ins Spiel. Nur ein Experte kann beraten, welche Tools es gibt und welche für die Ziele des Unternehmens sicher verwendet werden können.

Nach der Auswahl des Tools baut der Entwickler es auf und implementiert es. Jetzt werden die Informationen gesammelt. Es ist wichtig zu entscheiden, wie die Daten gespeichert und analysiert werden sollen.

Der nächste Schritt ist die Arbeit mit den erworbenen Informationen. Beginnen Sie mit dem Löschen von Duplikaten. Oftmals werden die gleichen Angebote auf verschiedenen Websites veröffentlicht. Wenn Sie die Kopien vor der Analyse nicht löschen, werden die Ergebnisse nicht genau sein.

Datenrahmen festlegen. In diesem Stadium müssen Sie entscheiden, welche Perspektive Sie für die Berichte verwenden wollen. Wonach Sie suchen und wie es in umfassender Weise dargestellt werden kann. Es kann eine Infografik oder ein Textbericht sein.

Nachdem die Datenrahmen festgelegt sind, ist es an der Zeit, Berichte zu erstellen. Jetzt haben Sie die Informationen, nach denen Sie gesucht haben.

Mögliche Risiken von Job Scraping

Neben möglichen rechtlichen Problemen mit bestimmten Social-Media-Websites hat ein solches Verfahren auch andere Nachteile. Es ist wichtig, sie als Komplikationen zu behandeln, die sofort angegangen werden sollten.

Der erste ist die Vielfalt der Quellen. Es ist leicht, sich für alle Informationsquellen zu entscheiden, die es gibt. Alle Websites haben jedoch unterschiedliche Strukturen. Daher muss ein Entwickler ein Skript erstellen, das für jede einzelne Struktur funktioniert. Der Bot muss wissen, wo sich die Informationen auf der Seite befinden, um sie zu erhalten.

Der einfache Algorithmus, der bei einer bestimmten Art von Website-Architektur funktioniert, funktioniert nicht bei einer anderen. Daher ist es wichtig zu entscheiden, welche Quellen verwendet werden sollen und wie die Komplexität, die Langlebigkeit und der Preis des Projekts bestimmt werden sollen.

Das zweite Risiko ist der Umgang mit Anti-Scraping-Lösungen. Einige Websites verwenden sie, um Informationen vor anderen zu schützen. Diese Lösungen gibt es in verschiedenen Formen, von Anmeldefunktionen bis zu IP-Sperren. Vielleicht können Sie einige der gewünschten Websites nicht auslesen. Oder Sie müssen sich eine kreative Lösung einfallen lassen, um solche Maßnahmen zu umgehen.

Und der dritte Punkt sind die Kosten des Projekts. Je nach Umfang und Zielsetzung kann es sehr günstig oder recht teuer sein. Wenn Sie z. B. einmalig Daten von einigen Websites sammeln wollen, ist das schnell und relativ günstig. Der Preis wird jedoch erheblich steigen, wenn Sie ständige Aktualisierungen von verschiedenen Websites benötigen.

Es gibt jedoch auch gebrauchsfertige Scraping-Programme wie Octoparse, die eine Einzelperson oder ein Unternehmen verwenden kann. Sie sind nicht ideal, da sie eher allgemein gehalten sind. Das heißt, sie sind nicht auf Ihre individuellen Bedürfnisse und Anforderungen zugeschnitten. Dennoch sind sie für allgemeine Forschungszwecke nützlich.

Gebrauchsfertige Lösungen sind relativ billig und basieren in der Regel auf einem Abonnement. Jeder kann sie ohne jegliche Programmierkenntnisse nutzen. Solche Software ist skalierbar, schnell und effektiv. Aber es gibt eine Lernkurve. Außerdem gibt es wenig bis keine Anpassungsmöglichkeiten, was der größte Nachteil ist.

Eine weitere Alternative zur Entwicklung einer eigenen Lösung ist die Zusammenarbeit mit einem Unternehmen, das Data Scraping als Dienstleistung anbietet. In einem solchen Fall erhält ein Unternehmen einen maßgeschneiderten Ansatz. Im Vergleich zu bereits verfügbarer Software ist dies ein teurerer Ansatz.

Wichtigste Erkenntnisse

Das Scraping von Auftragsdaten verschafft wertvolle Erkenntnisse;
Unternehmen und Einzelpersonen können damit Markttrends analysieren, neue Möglichkeiten aufdecken oder eine Konkurrenzanalyse durchführen;
Ein Unternehmen kann eine eigene Lösung entwickeln, eine bereits erstellte Software verwenden oder eine Partnerschaft mit einem Dienstleister eingehen;
Die Strategie und der Ansatz sind entscheidend für eine erfolgreiche Datenerhebung und -analyse;
Bei der Ausarbeitung einer Strategie ist es wichtig, die potenziellen Risiken zu erkennen und anzugehen.