De datagoudmijn van LinkedIn: verbeter de wereld, begin bij data

LinkedIn heeft een monopolie-positie. Het is het enige wereldwijde zakelijke sociale netwerk dat een base heeft van meer dan 300 miljoen gebruikers. Deze gebruikers voeren ontzettend veel informatie in, over zichzelf, functies, werknemers, vacatures en opleidingen. Met deze data gaat er een wereld open, met name voor data-analisten die namens LinkedIn zich er eens goed in verdiepen. En dat levert prachtige inzichten op.

LinkedIn Universities

Inmiddels meer dan een jaar geleden introduceerde LinkedIn een eigen plek voor studenten, primair geënt op de Verenigde Staten: LinkedIn Universities. Een groeiend aantal studenten maken een LinkedIn-account aan, vaak al tijdens de studietijd. Daarnaast hebben miljoenen werkzame personen het onderdeel ‘Educatie’ op hun account ingevuld. Dit zorgt voor een grote hoeveelheid data, die kansen biedt om eens grondig te analyseren.

Vergroot de kans op een goede baan

Kijkend naar de relatie tussen scholen/opleidingen en bedrijven met bijbehorende werknemers, biedt deze informatie mogelijkheden om uitspraken te doen over doorstroom. De vraag die bij LinkedIn naar voren kwam, is: Welke opleidingen en scholen geven afgestudeerden de grootste kans op een goede, relevante functie in het bedrijfsleven? Het antwoord op deze vraag betekent voor scholieren dat ze beter kunnen inschatten welke hogeschool ze het beste kunnen kiezen om deze kans te vergroten.

Data-analisten van LinkedIn definieerden als eerste een ‘desirable job’, een functie die je graag zou vervullen na je studie. Wordt je opgeleid voor de juridische sector, dan is zo'n desirable job vanzelfsprekend ook een baan in die richting. Opleidingen die veel afgestudeerden aan het werk krijgen, maar in een andere sector of op een andere functie, zijn als 'niet relevant' gedefinieerd. 

De beste bedrijven

Zo'n gewenste functie staat niet op zichzelf. Vaak bevindt de droombaan zich bij een populair bedrijf. LinkedIn heeft daarom ook de 'desirable companies' vastgesteld. Factoren als het aantal nieuwe werknemers dat van concurrenten is overgestapt en het verloop onder het huidige personeel, bepalen welke organisaties zichzelf populair mogen noemen. En als onderwijsinstellingen veel afgestudeerden afleveren bij deze bedrijven, krijgen de scholen een hogere waardering.

Uiteindelijk heeft LinkedIn op basis van deze data een dynamisch overzicht gegenereerd van de beste onderwijsinstellingen. Momenteel alleen voor de Verenigde Staten, Canada en het Verenigd Koninkrijk, maar er volgen binnenkort meer landen voor deze analyse. Het overzicht is zodoende gebaseerd op 'career outcomes', zoals LinkedIn het heeft verwoord.

Meer mogelijkheden met data

De data van LinkedIn biedt meer mogelijkheden. Zo heeft LinkedIn recentelijk een crowdsourcing initiatief gelanceerd: de Economic Graph Challenge. Hierbij gaat LinkedIn aan de haal met een combinatie waar ontzettend veel potentieel in zit: crowdsourcing en Big Data. Door de kracht van de massa te gebruiken en de data van LinkedIn als uitgangspunt te nemen, kunnen trends en ontwikkelingen in de economie worden vastgesteld en worden academici, data-analisten en onderzoekers gestimuleerd om deze data en informatie in te zetten om wereldwijde economische vraagstukken op te lossen. LinkedIn heeft het écht begrepen.

Wat zou er nog meer mogelijk zijn? Ik denk bijvoorbeeld aan informatie en kennis over het wereldwijde verloop van medewerkers, het bepalen van de meest populaire bedrijfstakken, het massaal ontstaan van nieuwe functies, inzicht in het ontstaan van connecties en netwerken en welke geografische gebieden het snelst groeien. Ik ben benieuwd naar de mogelijkheden en wat LinkedIn nog voor ons in petto heeft.