プロファイル一致

「プロファイル一致」サブジェクト領域では、学位、コンピテンシ、メンバーシップ、免許、資格、言語、表彰および報奨などの就業者のタレント・プロファイル属性が、Oracle Fusion HCM Analyticsで使用可能なすべてのジョブ・プロファイルとセマンティック的に比較されます。

「プロファイル一致」により、各属性の一致スコア、総合スコア、百分位数一致スコアおよびスキル・ギャップ・スコアが割り当てられます。さらに、このサブジェクト領域では、特定のジョブ・プロファイルに対して、就業者が適格になるためのスキルアップ要件が提示されます。この情報は、「HCM - プロファイル一致」サブジェクト領域に格納されます。

例

ジョブ・プロファイルに人工知能およびデータ・サイエンスのコンピテンシが必要であるとします。「プロファイル一致」サブジェクト領域では、就業者のタレント・プロファイルに対してトレーニング済の類似性アルゴリズムが実行され、各コンピテンシに一致スコアが割り当てられます。就業者のタレント・プロファイルに人工知能が含まれている場合は、1という値が割り当てられます。ジョブに「データ・サイエンス」が必要だが、就業者に「分析的思考」のみがある場合は、埋込みのコサイン類似度のベクトル表現に基づいて、類似度値0.3が割り当てられます。「プロファイル一致」により、すべての属性の類似度スコアが求められて、これらの項目の平均が一致スコアになります。この場合は、(1 + 0.3) / 2 = 0.65になります。就業者がジョブ・プロファイルに適格になるために役立つ各属性のスキルアップ要件も表示されます。スコアが0.5未満の属性が、候補者のスキルアップ要件として表示されます。

図fahia-match-score-computation.pngの説明

この照合は、設定されているすべてのモデル・ジョブ・プロファイル、およびアクティブなタレント・プロファイルがあるすべての就業者に対して行われます。一致スコアの範囲は-1から1です。ここでは:

-1は、ジョブに必要な特性とまったく反対の特性を示します。
1は、ジョブに必要な特性とまったく同じ特性を示します。
0は、個人プロファイルの特性が、ジョブに必要な特性と正反対でも類似でもなく、関連がないことを示します。

5つのジョブ・プロファイルがあり、アクティブなタレント・プロファイルを持つ就業者が10人いる場合、これらすべてのアクティブな就業者のプロファイル属性がそれら5つのジョブ・プロファイルと比較されます。

前提条件

「プロファイル一致」サブジェクト領域には、次の前提条件が必要です:

「ワークフォース管理」機能領域、「タレント・プロファイル」機能領域および「HCM - タレント・プロファイル」サブジェクト領域。
すべてのFusion HCMプロファイルは、次の属性を使用して構成する必要があります:
- 学位
- コンピテンシ
- メンバーシップ
- 免許および資格
- 言語
- 表彰および報奨

プロファイル一致の構成のヒント

プロファイル一致を正しく使用するには、次を構成する必要があります:

「機能の有効化」ページの「一般に使用可能な機能」タブの「機能領域」にある「プロファイル一致」を有効にします。一般に使用可能な機能の有効化を参照してください。
「プロファイル一致」機能領域のデータ・パイプラインを作成します。データ・パイプラインの作成時に、次のステップを必ず実行してください:
- コンソールの「アプリケーション」で「人材管理」を選択します。
- データ・パイプラインを作成するウィザードのステップ1で、「オファリング」の「人材管理分析」、および「機能領域」の「プロファイル一致」を選択します。
- データ・パイプラインを作成するウィザードのステップ2で、「必要な一致件数」に適切な値(100など)を選択します。選択した値に基づいて、その件数の一致するプロファイルが上位から表示されます。たとえば、100を指定すると、上位100件の一致するプロファイルが表示されます。すべてのプロファイルを照合する必要がある場合は、必要な一致件数として「-1」を選択します。
機能領域のデータ・パイプラインの作成を参照してください。

従業員のプロファイル一致の分析

データ・ロードが完了したら、「HCM - プロファイル一致」サブジェクト領域に基づいてワークブックおよび分析を作成できます。

「ホーム」ページに移動します。
「作成」、「ワークブック」の順にクリックします。
「データの追加」で「プロファイル一致」を検索し、結果から「HCM - プロファイル一致」を選択します。
サブジェクト領域の詳細を表示します。「プロファイル一致」サブジェクト領域のフォルダには、就業者の基本情報、ジョブ・プロファイル、モデル・プロファイル、個人プロファイル、プロファイル・スコア詳細、ギャップ詳細などのプロファイル情報が含まれています。属性とファクトを使用してビジュアライゼーションを作成できます。
次のビジネス上の質問を理解し、レポートします:
- モデル・ジョブ・プロファイルに一致する就業者と、そのスキルおよびその資格のリストを表示してください。
- プロファイル一致スコアが低い就業者について、スキルおよび資格ギャップの詳細を表示してください。
- プロファイル・スコアに基づいて就業者が移行できる上位5件のジョブはどれですか。
- 様々な事業所、年齢および在職期間区分、性別およびエスニシティ全体の勤務可能状況別に、一致するプロファイルを分析できますか。

よくある質問

これらの質問をレビューして、プロファイル一致アプリケーションの理解を深めてください。

プロファイル一致モデルが正確になるには、どのくらいのデータが必要ですか。

「HCM - プロファイル一致」では、アクティブな従業員のタレント・プロファイルがジョブ・プロファイルとセマンティック的に照合されるため、限られたデータ・セットで使用できます。
「プロファイル一致」の予測モデルではどのようなアルゴリズムが使用されますか。

「HCM - プロファイル一致」では、ベクトル間の類似性のメジャーに対して、埋込みベースの照合が使用されています。
モデルが将来のデータに対する「プロファイル一致」の予測を作成する頻度はどのくらいですか。

「HCM - プロファイル一致」では既存のデータが分析されるため、予測はありません。
プロファイル一致モデルはどのくらいの頻度で調整またはトレーニングされていますか。

ほとんどのモデルは、週次で調整およびトレーニングされています。
プロファイル一致モデルで考慮される外部ベンチマークはありますか。

いいえ。