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Wissen & Weiterbildung

Fachbücher 2025: Künstliche Intelligenz für die Arbeit von Rheinwerk

Der Beitrag stellt drei Bücher zur Künstlichen Intelligenz für die Arbeit des Rheinwerk Verlags aus Bonn vor. Dieser hat sich seit seiner Gründung 1999 als Fachverlag für IT, SAP (inkl. HRM), Fotografie, Graphik & Design sowie Online-Marketing etabliert. Das Unternehmen ist seit 2021 Teil des Medienunternehmens Heise Gruppe (u.a. c’t Magazin, Telepolis) und firmierte bis 2015 unter Galileo Press (Quellen: Ende).

Vorwort

Der Beitrag stellt drei ausgewählte Titel zum Thema Künstliche Intelligenz aus dem Rheinwerk Verlag vor, die die eigene Arbeit und das Unternehmen unterstützen sowie seit 2024 neu oder in neuer Auflage erschienen sind.

Tipp: Nur noch bis Sonntag, 27. April 2025, gibt es alle deutschsprachigen Bundles aus Buch & E-Book zu einem reduzierten Preis – d.h. man spart bei den von mir angesehenen und den beiden von mir gekauften Werken fünf Euro.

Doch ob man diese verlängerte Osteraktion nun nutzt oder nicht, ein Blick auf die Webseiten von Rheinwerk hilft stets beim Vergleich und der Auswahl von Büchern zu den oben genannten Themen aus dem riesigem Angebot zahlreicher Autoren und Verlage.

Ein weiterer Tipp und ggf. Gegenstand eines zukünftigen Newsblogartikels: Die Bücher aus dem Verlag O’Reilly sowie dessen deutschsprachige Werke werden übersetzt und in Deutschland vertrieben durch den dpunk.verlag, der ebenfalls seit 2001 Teil der Heise-Gruppe ist und geschäftlich durch den Rheinwerk-Verlag vertreten wird, wie ein Blick in dessen Impressum zeigt.

Was ist noch gut bei Rheinwerk? Die Openbooks des Verlags: Ausgewählte Titel z.B. zu Webdesign, Python 3, Linux oder das IT-Handbuch für Fachinformatiker (nicht nur für diese interessant) gibt es dort kostenfrei online zu lesen.

Und wer sich für SAP, Human Resources Management und Analytics interessiert, für den gibt es bei Rheinwerk Bücher wie: SAP Personalwirtschaft, SAP SuccessFactors zum Human Capital Management (HCM) oder zu Themen wie Personalabrechnung oder Zeitwirtschaft. Mehr: In dieser Übersicht zur SAP Personalwirtschaft finden sich aktuell 30 Titeln – 18 davon in englischer Sprache.

Drei Fachbücher zur Künstlichen Intelligenz von Rheinwerk

Nach dieser Einführung komme ich nun zu drei ausgewählten Fachbüchern zur Künstlichen Intelligenz für die Arbeit, die der Rheinwerk Verlag neu oder als neue Auflage seit 2024 veröffentlicht hat. Hier ist für fast alle beruflichen und unternehmerischen Anwendungsziele mindestens ein Buch bzw. ein Buchkapitel (meist mehrere) dabei.

Wenig berücksichtigt: Data Science

Was bleibt in diesem Beitrag außen vor? Explizite Fachbücher von Rheinwerk zum Bereich Data Science, zu dem die Grundlagen der Generativen KI gehören: Maschinelles Lernen sowie Neuronale Netze bzw. Deep Learning. Für diese Themen gibt es zahlreiche Fachbücher, natürlich auch aus anderen Verlagen: gute wie weniger gute, kurze bis lange, von Originalwerke deutschsprachiger Autoren oder Übersetzungen aus dem Englischen, einführende und spezielle Werke.

Wobei diese Einschränkung nicht ganz richtig ist, denn das dritte vorgestellte Buch von Metin Karatas fokussiert sich auf die Programmierung von KI-Anwendungen u.a. mit Python, Jupyter Notebook und der Data Science Plattform KNIME. Doch wie so oft im Leben, lassen sich viele Dinge nicht klar trennen.

Weitere Bücher und Listen zu KI und Data Science finden sich in meinen vergangenen Newsblog-Artikeln wie hier, hier und hier – ansonsten hilft selbstverständlich eine Recherche auf dem Internetportal Deiner Wahl. Und: Eine Liste von Februar 2024 mit Fachbüchern zu HR Tech und People Analytics findest Du hier.

Mein Schwerpunkt in diesem Newsblog-Artikel liegt auf Praxisbüchern zum Hintergrund und Einstieg in die sowie ein wenig auch auf die Weiterentwicklung der Generative Künstliche Intelligenz (Gen KI bzw. GenAI). Bücher, die den Leser motivieren und befähigen, in die spannende Welt der Erstellung vor allem von Texten und Bildern, Musik und Tönen, Videos und Software-Programmen einzutauchen.

Los geht’s!

Andreas Berens & Carsten Bolk (2024). Content Creation mit KI (2. Auflage)

Foto: Rheinwerk Verlag (eingebettet)

Beschreibung:

Die 508 Seiten starke zweite Auflage des Buches liegt seit Juli 2024 im Rheinwerk Verlag vor und dient als Arbeitsbuch zur Erstellung von Inhalten mit verschiedenen Modellen und Tools wie ChatGPT, Copilot, Claude, Midjourney, DALL-E und DeepL Write. Die Zielgruppe sind Profis, die KI im Marketing, in Redaktionen und Journalismus sowie deren Einführung in Unternehmen nutzen wollen – geschrieben ebenfalls von zwei Marketing- und Medienfachleuten.

In 14 Kapitel erfährt der Leser fast alles, was generative Künstliche Intelligenz kann und wie man diese am besten nutzt. Themen wie: KI als Inspirationsmaschine, Prompting, Texte, Bilder, Audio und Musik, Video, KI-Design-Plattformen, Content-Marketing, Storytelling, neue Kreativberufe, KI und Recht, Leitlinien für die Einführung und Einsatz.

Bewertung, Formate und Preis:

Mit im Schnitt 4,6 von 5 Punkte aus 67 Bewertungen bei Amazon zeigt sich, dass die meisten der Bewerter dem Buch eine sehr gute Note geben (92 von 100 %). Das Werk liegt als broschiertes Buch sowie als E-Book vor und kostet in beiden Formaten 34,90 Euro (bis 27.04.2025: beide im Bundle für 34,90 Euro). Das Buch ist in schwarzweiß gedruckt, während das E-Book farbige Abbildungen enthält.

Weiterführende Informationen:

Auf der Verlagsseite zum Buch gibt es das Inhaltsverzeichnis sowie eine Leseprobe als PDF. Weiter finden wir dort unter Materialien drei komprimierte Dateien zum Download.

Fazit:

Ich habe mir das Fachbuch von Berens und Bolk im Bundle Mitte April 2025 gekauft. Warum? Zwar kenne ich schon einiges über KI, habe diverse Tools bereits ausprobiert und nutze einige regelmäßig (vor allem zu Bilderstellung; Tipp: Stable Diffusion, z.B. hier als kostenfreie online nutzbar), doch man lernt ja nie aus – und für die Zukunft möchte ich weitere Inhalte zu meinen Foki auch in anderen Formaten erstellen und das Potenzial von Gen KI für die Datenanalyse mit Python auch für People & HR Analytics Projekte noch besser nutzen: Denn auch viele Plattformen hierzu basieren u.a. auf Open Source Tools wie diesen.

Plus: Mit beiden Versionen kann ich je nach Situation und Ort die Inhalte flexibel als gedrucktes Buch im Factory Campus Düsseldorf als auch elektronisch überall für meine Arbeit nutzen.

Rainer Hattenhauer (2024). ChatGPT & Co.: Wie du KI richtig nutzt – schreiben, recherchieren, Bilder erstellen, programmieren (2. Auflage)

Foto: Rheinwerk Verlag (eingebettet)

Beschreibung:

Eine Buchliste zur Künstlichen Intelligenz ohne ChatGPT fehlte etwas – nicht weil die Software die generative KI seit 2023 populär gemacht hat, sondern weil sie regelmäßig mit neuen Funktionen sowie Versionen erscheint und der Marktführer ist.

Rainer Hattenhauer als Autor einer Reihe von IT-Büchern zeigt in diesem Workbook zum Beispiel, was generative KI ist, wie man am besten mit ihr spricht (Prompting), wie intelligente Textverarbeitung geht, wie KI in Bildung und Wissenschaft hilft, wie Bild-, Sprach-, Musik- und Videoerstellung läuft und wie KI das Programmieren verbessert.

Auch KI und ChatGPT als persönliche Assistenten und Unterstützer im beruflichen Bereichen wie Handwerk, Eventmanagement, Jura, Medizin und im Büro sowie im Privatleben sind Themen zweier Kapitel. Für Fortgeschrittene ist Kapitel 8 mit Tipps, Tricks und Hacks zu ChatGPT, für Zukunftsinteressierte das Schlusskapitel 9.

Das Buch liegt seit Dezember 2024 in der 2. Auflage vor und umfasst neun Kapitel auf 407 Seiten in Farbe (sowohl als Druck als auch das E-Book).

Bewertung, Formate und Preis:

Mit im Schnitt 4,6 von 5 Punkte aus 16 Bewertungen bei Amazon zeigt sich, dass die meisten der Bewerter dem Buch eine sehr gute Note geben (92 von 100 %). Das Werk liegt als broschiertes Buch sowie als E-Book vor und kostet in beiden Formaten 24,90 Euro (bis 27.04.2025: beide im Bundle für 24,90 Euro).

Weiterführende Informationen:

Auf der Verlagsseite zum Buch gibt es das Inhaltsverzeichnis sowie eine Leseprobe als PDF sowie unter Materialien eine komprimierte Datei zum Download, die die im Buch genannten Prompts inklusive der Antworten enthält.

Fazit:

Ich habe mir dieses Fachbuch von Rainer Hattenhauer im Bundle Mitte April 2025 zusammen mit obigen Werk gekauft. Warum? Die Gründe sind ähnlich wie zuvor, doch trotz einer Reihe von inhaltlichen Gemeinsamkeiten gibt es hier jedoch einige Kapitel, die in »Content Creation mit KI« fehlen. Zudem bietet es einen anderen Blickwinkel auf Generative KI und scheint durch den beruflichen Hintergrund des Autors als Gymnasiallehrer didaktisch besser. Auch der Preis stimmt.

Plus wie oben: Mit beiden Versionen kann ich je nach Situation und Ort die Inhalte flexibel als gedrucktes Buch im Factory Campus Düsseldorf als auch elektronisch überall für meine Arbeit nutzen.

Metin Karatas: Eigene KI-Anwendungen programmieren

Foto: Rheinwerk Verlag (eingebettet)

Beschreibung:

Oft sind alle guten Dinge drei – so auch in dieser Übersicht. Das letzte Buch von Metin Karatas geht tiefer in die Grundlagen und Nutzungsmöglichkeiten der Generativen Künstlichen Intelligenz und darüber hinaus.

Im Fokus des Werks steht das Programmieren und die Datenanalyse für eigene KI-Anwendungen laut Titel. Auch mit Unterstützung von generativer KI wie ChatGPT und DALL-E.

Aufbauend auf Python als der Programmiersprache für KI und den Data Science Tools Jupyter Notebook, Anaconda und KNIME geht das Buch in den folgenden Kapitel ans Eingemachte der KI wie: Künstliche neuronale Netze, Entscheidungsbäume, Anomalieerkennung, Bild- und Textklassifizierung, Clusteranalyse, Reinforcement Learning, Genetische Algorithmen. Weitere Kapitel: AutoKeras, Visuelle Programmierung mit KNIME, ChatGPT & GPT-4 sowie DALL-E 2 und 3.

Das Buch liegt seit Januar 2024 in der 1. Auflage vor und umfasst 16 Kapitel inklusive einen Anhang mit Lösungen auf 450 Seiten; Schwarzweiß als Druck und farbig als E-Book.

Bewertung, Formate und Preis:

Mit im Schnitt 4,4 von 5 Punkte aus 16 Bewertungen bei Amazon zeigt sich, dass die meisten der Bewerter dem Buch eine gute Note geben (88 von 100 %). Das Werk liegt als broschiertes Buch sowie als E-Book vor und kostet in beiden Formaten 29,90 Euro (bis 27.04.2025: beide im Bundle für 29,90 Euro).

Weiterführende Informationen:

Auf der Verlagsseite zum Buch gibt es das Inhaltsverzeichnis sowie eine Leseprobe als PDF. Weiter finden wir dort unter Materialien drei komprimierte Dateien zum Download.

Fazit:

Ich habe mir das Buch letztes Jahr bei einer ähnlichen Bundle-Aktion des Rheinwerk Verlags als gedrucktes Buch und E-Book gekauft. Mein Fokus lag und liegt dabei auf möglichen Projekten mit der spannenden und verbreiteten Data Science Software KNIME. Auch fand ich die anderen Tools, mit denen ich bereits Erfahrung habe, als Grundlage für die Programmierung von KI-Anwendungen wichtig. Zudem bietet es eine praxisorientierte Einführung in wichtige Data Science Grundlagen und Algorithmen, die mit den Übungen am Ende eines Kapitels vertieft und selbständig angewendet werden können. Wer tiefer in die Anwendung von KI und in das Data Science einsteigen möchte oder eine Auffrischung sucht, sollte dieses Buch einmal in die Hand nehmen.

Abschluss

Drei Bücher zur Künstlichen Intelligenz für die Arbeit stellte ich in diesem Artikel vor – Der Rheinwerk Verlag bietet natürlich noch weitere und mehr als 20 Titel zu diesem Bereich, die hier und hier zu finden sind. Spannend und für die berufliche Praxis besonders relevant finde ich hier: KI für Kreative (2024, 2. Auflage) von Jenny Habermehl, Websites entwickeln mit KI von Jens Jacobsen (2025) und KI und Video (2025) von Markus Müller-Hahnefeld, erhältlich ab 10.10.2025.

Quellen

Wikipedia: Rheinwerk Verlag:
https://de.wikipedia.org/wiki/Rheinwerk_Verlag

Wikipedia: Heise Gruppe
https://de.wikipedia.org/wiki/Heise_Gruppe

Heise: Galileo Press heisst jetzt Rheinwerk Verlag
https://www.heise.de/news/Galileo-Press-heisst-jetzt-Rheinwerk-Verlag-2516518.html

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21 Open Access Books on AI, Software, Robots & Business you can klick on – Part 2

Dear guest!

This is part 2 of my list with another 10 open access books on Artificial Intelligence, software, robots, business, and related fields.

Klick here for part 1 of my list with the first 11 entries introduced by a text about the importance of media like libraries, the World Wide Web, and the (open) access to data, information, and knowledge.

So enjoy, select, klick on, and read one ore more of the following books!

12) Software Engineering and Data Science (2023)

Editor: Tosi, Davide

Link: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/96748

13) Advancing Natural Language Processing in Educational Assessment (2023)

Authors: Yaneva, Victoria; von Davier, Matthias

Link: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/100384

14) Robots and AI (2023)

Authors: Ing, Lili Yan; Grossman, Gene M.

Link: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/82165

15) Artificial Intelligence and International Conflict in Cyberspace (2023)

Authors: Cristiano, Fabio; Broeders, Dennis; Delerue, François; Douzet, Frédérick; Géry, Aude

Link: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/99946

16) Emotion Recognition (2023)

Author: Abed Hosseini, Seyyed

Link: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/113472

17) Trends and Challenges in Robotic Applications(2023)

Authors: Gracia, Luis; Perez-Vidal, Carlos

Link: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/113962

18) The 2nd International Conference on Computational Engineering and Intelligent Systems (2023)

Authors: Recioui, Abdelmadjid; Bentarzi, Hamid; Dekhandji, Fatma

Link: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/113891

19) Intelligent Video Surveillance (2023)

Author: Luigi Mazzeo, Pier

Link: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/113204

20) Malware (2023)

Author: Babulak, Eduard

Link: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/113227

21) Internet of Things (2023)

Authors: Domínguez-Morales, Manuel; Varela-Vaca, Ángel; Miró-Amarante, Lourdes

Link: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/113202


I wish you a nice day!

Stefan Klemens

PS: Do you want to exchange ideas about human resource management, People Analytics, Digital Assessment, or Artificial Intelligence in HRM? Then network, send a message and/or schedule an online meeting. Or the classic way: a phone call.

And: Do you like my work and the content I regularly share? Then I’m happy about a Like or comment on LinkedIn. Thank you! ? ?‍♂️?

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Books

21 Open Access Books about AI, Data, Robots & Business you can klick on – Part 1

Dear guest!

One thing we should remember: Thanks to the widespread and more public available libraries since the beginning of the print book at the start of the Renaissance until the spread of information through the World Wide Web since the 1991:

The access to knowledge has grown dramatically to almost anyone in the world and this stands in sharp contrast to the keeping of knowledge in secret and for a few selected people in the past. But thanks to technology like letterpress printing (credits of course in the west to Johannes G.) and the work of Tim Berners-Lee for the WWW: data, information, and knowledge is now in our Information Age at almost any place in the world and at any time available.

Which can be of course a challenge and leads sometimes even to internet addiction when digital detoxing is not done in time. But I am not an expert in Clinical Psychology, so turn to some other expertise in case of interest in this matter.

Book recommendations: Surely you find helpful insights on „how to stay smart in a smart world“ in the same named book by renowned Gerd Gigerenzer (see also his new 2023 published book The Intelligence of Intuition for a deeper understanding of human decision making; Note: free access to Chapter 1).

In the last twenty years another trend emerged and the publication of research papers and textbooks by open access lowers sometimes expensive orders of magazines and textbooks by publishers. One great source for this is the Directory of Open Access Books (doab), which I used for the research on the theme of this newsblog article.

So enjoy, select, klick on, and read one ore more of the following books on Artificial Intelligence, software, robots, business, and related fields.


1) Business Data Ethics (2024)

Authors: Hirsch, Dennis; Bartley, Timothy; Chandrasekaran, Aravind; Norris, Davon; Parthasarathy, Srinivasan; Turner, Piers Norris

Link: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/131983

2) A Circular Built Environment in the Digital Age (2024)

Editors: De Wolf, Catherine; Çetin, Sultan; Bocken, Nancy M. P.

Link: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/133078

3) Introduction to Digital Humanism (2024)

Editors: Werthner, Hannes; Ghezzi, Carlo; Kramer, Jeff; Nida-Rümelin, Julian; Nuseibeh, Bashar; Prem, Erich; Stanger, Alliso

Link: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/133034

4) Internet of Production (2024)

Editors: Brecher, Christian;Schuh, Günther;van der Aalst, Wil; Jarke, Matthias; Piller, Frank T.; Padberg, Melanie

Link: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/133035

5) Multidisciplinary Perspectives on Artificial Intelligence and the Law (2024)

Editors: Sousa Antunes, Henrique; Freitas, Pedro Miguel; Oliveira, Arlindo L.; Martins Pereira, Clara; Vaz de Sequeira, Elsa; Barreto Xavier, Luís

Link: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/133041

6) Shaping the Future of IoT with Edge Intelligence (2024)

Editiors: C. Sofia, Rute & Soldatos, John

Link: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/122405

7) Global Digital Data Governance: Polycentric Perspectives (2024)

Editors: Aguerre, Carolina; Campbell-Verduyn, Malcolm; Scholte, Jan Aart

Link: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/132299

8) Real-Life Decision-Making (2024)

Authors: Danielson, Mats & Ekenberg, Love

Link: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/121574

9) Human-Centered AI (2024)

Editors: Régis, Catherine; Denis, Jean-Louis; Axente, Maria Luciana; Kishimoto, Atsuo

Link: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/133843

10) Stephanie Dinkins: On Love & Data (2024)

Author: Mitra, Srimoyee (editor)

Link: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/131332

11) Knowledge and Digital Technology (2024)

Editors: Glückler, Johannes& Panitz, Robert

Link: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/134115

Note: This is part 1 of my list with 11 entries. The second part will follow soon with 10 more open access books on the theme of this newsblog article. Stay tuned, connect and contact me for this and other exiticing stuff on technology, business, and human resource management!

I wish you a nice week!

Stefan Klemens

PS: Do you want to exchange ideas about human resource management, People Analytics, Digital Assessment, or Artificial Intelligence in HRM? Then network, send a message and/or schedule an online meeting. Or the classic way: a phone call.

And: Do you like my work and the content I regularly share? Then I’m happy about a Like or comment on LinkedIn. Thank you! ? ?‍♂️?

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Event

Tip: German Data Science Days 2024

Dear visitor!

In some of my recent newsblog articles (read those here and here) I collected 32 HR tech conferences and 13+1 HR & People Analytics Conferences.

And although this seems, with almost 50 conferences, as a collection covering many important data events, it cannot be complete of course (and I did not strive for it neither).

German Data Science Days 2024

Las friday I found another conference that might be of interest for you if you are working with data, statistics, and analytics – thus in the field of data science and in the case of HR data in HR & People Analytics (more or less HR data science, but this term is not used that often):

The German Data Science Days 2024.

Image: German Data Science Society (embedded)

The conference is dated March 7 – 8, 2024, and will take place at the Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU Munich). It is organized by the German Data Science Society and has happened since 2018 (the society’s founding year) each year until 2023, which sums up to six conferences by now.

The 2024 conference includes topics and speakers like:

Alexander Haag, ERGO: “Navigating the fusion of AI generations in the insurance industry with ERGO’s AI Factory”

Monica Epple & Christian Pich, Swiss Re: “Navigating the future – How Swiss Re is unlocking data to drive innovation in reinsurance”

Jasmin Weimüller & Dr. Christoph Weisser, BASF: “How is BASF enabling its workforce to use generative AI & Co – Use cases and enablement” [Human Resources!]

Prof. Dr. Florian Stahl, Universität Mannheim: “The BERD data marketpace: A platform connecting companies, universities and research institutions and fostering the collaboration in research and innovation”

Michael Herter, infas 360: “Data Science für Städte und Kommunen”

Murat Topuz, Deutsche Bank: “Fighting financial crime with data analytics”

Karin Immenroth, RTL: “Mit KI in die datengetriebene Zukunft von RTL Deutschland”

Past Conferences 2018 – 2023

And if you look closely and open the pages of the past conferences form 2018 until 2023 you will not only find the programmes of these, but also the presentations (charts, slides) of almost all speakers as a PDF to download (and in one case as a Google Doc presentation).

Here are some sessions of past conferences:

Dr. Fabian Winter, Munich Re: “Data and Analytics at Munich Re” (2023)

Dr. Heide-Gesa Löhlein & Ibrahim Gökce, Telekom: “Personalization in Telecommunications: Mission Impossible?” (2023)

Christian Most, Lufthansa Group: “The Beauty of Complexity: Decision Support in Operations Steering” (2023)

Peter Mayer, Volkswagen AG: “Applying Computer Vision at Volkswagen Group IT” (2022)

Dr. Anca-Oxana Tudoran & Manuel Jockenhöfer, ProSiebenSat.1: “Data Science in the Media” (2022)

Ralph Müller-Eiselt, Bertelsmann Stiftung: „Wir und die Algorithmen – Beziehungsstatus: kompliziert” (2020)

Dr. Sebastian Fischer, Telekom Innovation Laboratories: „Lieber künstlich intelligent als natürlich dumm” (2020)

Dr. Urs Bergmann, Zalando: „Generative models in e-commerce” (2020)

Dominik Koch, Teradata: „The Data Scientists Survival Guide: 10 things that might save your next analytical project” (2020)

Dr. Stephanie Thiemichen, TÜV Süd: „Thinking outside of the box – building reliable and scalable data analytics products” (2020)

Final words

As said above you can find all sessions and many slides of the conferences 2018 bis 2023 on the website of the German Data Science Days. So check it out!

And remember: The next edition takes place in a couple of weeks in March 2024. So you may consider to visit this exiting data science event.

I wish you a pretty start in the new week!

Stefan Klemens

PS: Do you want to exchange ideas about human resource management, People Analytics, Digital Assessment, or Artificial Intelligence in HRM? Then network, send a message and/or schedule an online meeting. Or the classic way: a phone call.

And: Do you like my work and the content I regularly share? Then I’m happy about a Like or comment on LinkedIn. Thank you! ? ?‍♂️?

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Data

30 Open Data Sources – Not only for HR & People Analytics

Dear visitor!

Data are at the heart of our society, technology, and organizations. In fact without data, tools to collect and methods to analyze and interpret them our ancestors would not have been able to follow the traces of wild animals for food and to grow plants and breed animals later.

And in the course of this what later was named the First Agricultural Revolution (Neolithic Revolution) cities were build which led to further use of numbers: With taxation as one of the most important (and still is from the state points of view).

Tip: I have collected some important terms around data in German with links, so you might check this page out as well.

The Scientific Revolution

The progress continued slowly but surely and exploded at the end of the Middle Ages and the beginning of the Renaissance with data-based inventions and explorations by people like Nicolaus Copernikus (see this ARTE Documentary about him and his fellow Georg Joachim Rheticus), Johannes Kepler, Tycho Brahe, Galileo Galilei, as well as Isaac Newton and Gottfried Wilhelm Leibniz.

Exact and systematic observation of natural events, the collection of these data over a long period, thinking about these and developing theories, testing these with experiments as well as the exchange and correspondence with other researchers marked the start of the Scientific Revolution and its scientific method which paved the way to the Industrial and Digital Revolution on wich all our knowledge and wealth is based on until today.

Standing on the shoulders of giants“, as Google often quotes, is as true as the onegoing efforts of many people today to solve the micracles of the universe and to answer open questions regarding our earth, our economy, and technological challenges.

Bricks without clay

„Data! data! data!“ he shouted impatiently. „I can’t make bricks without clay.“

These words come from the mouth of Sherlock Holmes and the short story „The Adventure of the Copper Bleeches“ by Arthur Conan Doyle, which was first published in The Strand Magazine in June 1892 – and which also appeared in the anthology „The Adventures of Sherlock Holmes“ in October of the same year.

But let’s the master detective from London himself speak:

Video: Created with D-ID based on an image from Stable Diffusion.

Although the famous detective from London is a fictional character, for his time and even today, his approach is a prime example of how to solve a difficult task, a puzzle and a case: through precise observation, the collection of data, scientific methods and logical reasoning (deduction). In other words, a forerunner of the data scientist!

And every data scientist or people analyst – like Sherlock Holmes – needs data! Data! Data! Fortunately, technological progress since the 1990s with hardware such as computers, chips, the internet, smartphones and increasingly powerful software has led to huge mountains of data from which the valuable „data ore“ now needs to be mined (technically: data mining).

Data as ores for knowledge and wisdom

Even if data does not have quite the same material significance as oil or gold, a comparison we read more often, it is still central to making decisions and translating results into action when it comes to the right selection, cleansing of raw data (interesting: similar to ore as a metal or mineral mixture and raw material), analysis and visualization.

Tip 1: See also the data science pyramid (DIKW) with the levels from bottom to top: World → Data → Information → Knowledge → Wisdom; (see e.g. Herter, 2022, „Was ist Data Science?“, p. 25, in Wawrzyniak & Herter (Eds.), Neue Dimensionen in Data Science: Interdisziplinäre Ansätze und Anwendungen aus Wissenschaft und Wirtschaft, Berlin – Offenbach: Wichmann/VDE). Note: Michael Herter is CEO of Bonn based data science company infas 360 GmbH.

Tip 2: A short practical book on data science in German has written Michael Oettinger (2020).
And: For Germany you might take also a look on the work of the German Data Science Society (GDS e. V.) and their event German Data Science Days taking place from March 7-8, 2024 in Munich. See also upcoming events of the Data Science Summit.

Origin of data I: Classification

Anyone who practices data science or people analytics (HR data science) therefore needs data. But where exactly does it come from? What sources are there? And how available is it?

Of course, organizations today primarily generate mass data (big data) as well as smaller amounts of data (small data): Here, data can be differentiated according to who or what it basically comes from and where it originates, such as:

  • Data from nature and agriculture (e.g. weather, soil, animals, plants)
  • Data from technical systems and machines (e.g. power plants, factories, vehicles)
  • Data from the economy, corporate management and the financial sector (macroeconomic figures, key business figures, taxes).

And what I am interested in as an HR data scientist or people analyst: data from people. More precisely: data from people in organizations – i.e. from employees, managers and trainees (HR data).

There are a number of other ways of classifying data, such as raw data, aggregated data or metadata, according to data type or file format or authorizations. However, it is important that such data classification takes place in accordance with the existing guidelines and is checked over time.

This is always personal data under data protection law, as is the case with customer data or patient data, which is subject to special legal protection.

Personal data also includes data that can be used to identify a person with reasonable effort, such as the license plate number, the account number or the personnel number, which are often used in databases as so-called primary and foreign keys.

Origin of data II: Internal sources

But let’s leave these information technology and legal aspects behind and return to the initial question: Where does the data come from?

Because as I said: (HR) data science and people analytics need to develop and implement solutions to HR challenges: Data.

Fortunately, a large amount of data is collected and stored within an organization today, which, together with other internal or external data, is available to the employee or external service provider for analysis.

Well, in the case of data science or people analytics projects, we usually have access to this data – even if it often involves a lot of effort, communication and processing; as well as to the relevant data sources of interest from business and human resources management such as databases, data warehouses or data lakes (or other modern architectures such as data lakehouses or data meshes). The relevant data is often also available as files (flat files) in various formats (e.g. cvs, xls, xml, json).

The development of data systems, the storage and use of data (transformation, extraction) is summarized under the term data engineering, which has led to the profession of data engineer, as the complexity of IT systems and the challenges posed by big data, IT system landscapes, software diversity and cyber security, for example, have grown significantly in the last 10 years.

The data from Human Resource Management (HR data for short) includes, for example, personnel master data and applicant data, wage and salary data, data on sick leave and fluctuation, data on qualifications and further training (e.g. e-learning) or on job satisfaction and employee management.

In the case of internal data from other areas of the company, HR data science and people analytics projects may be interested in communication data, company figures or working hours (e.g. overtime), depending on the issue at hand.

However, there are situations in which we do not have access to company data, but still need it for testing, training or demonstration purposes. What can we do? The solution: Public or open data!

Tip: For a comprehensive overview of these internal data sources and data from third parties (external data), see the short and practical reference book by Steffi Rudel (2021).

Origin of data III: External sources

There are a lot of external sources for data available which allow access of public or open data.

However, while there are many Internet offerings for a lot of data from politics, society, the environment, transport and health, to name but a few, real data on human resource management is very rare for obvious reasons of data protection and company secrecy.

However, there are some real and fictitious HR data sets that can be used for various purposes for data science and data analysis. For example, for practicing and learning, for testing hypotheses or for comparison with your own HR data.

External data from public, general and special sources with data on the labor market, employer ratings, customer satisfaction, demographic characteristics or the industry and market are also used for specific questions in an HR data science or people analytics project.

Image: First page of our list „30 Open Data Sources 2024 – Not only for HR & People Analytics.“

Schorberg Analytics and Stefan Klemens have collected 30 sources of public and open data in a PDF, which also contains links to a number of HR datasets: If you are interested in this collection contact Stefan Klemens via contact form, e-mail or LinkedIn message. [Please connect there and like three of my latest post, if you have not yet, or comment on it. Friends and supporters of Schorberg Analytics and Stefan Klemens get the PDF of course immediately!].

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Zeitschrift

Personalmagazin 3/2024: Künstliche Intelligenz im Human Resource Management

Zeitschriftentipp: Künstliche Intelligenz im Human Resource Management

Lieber Gast!

HRler kennen und schätzen es: Das Personalmagazin von Haufe. In der Ausgabe 3/2024 legt es den Schwerpunkt auf Künstliche Intelligenz – und den „verantwortungsvoller Umgang mit KI-Systemen“.

Cover der Ausgabe 3/2024 vom Personalmagazin (Graphik eingebettet).

Denn gerade bei dem Hype um Generative Artificial Intelligence (GenAI), natürlich auch im HRM, sind einordnende Berichte wichtig:

https://www.haufe.de/personal/zeitschrift/personalmagazin/personalmagazin-ausgabe-32024-personalmagazin_48_615320.html

Eine gute Woche wünsche ich Dir/Ihnen!

Stefan Klemens

PS: Do you want to exchange ideas about human resource management, People Analytics, Digital Assessment, or Artificial Intelligence in HRM? Then network, send a message and/or schedule an online meeting. Or the classic way: a phone call.

And: Do you like my work and the content I regularly share? Then I’m happy about a Like or comment on LinkedIn. Thank you! ? ?‍♂️?