Draup - Global Labor Market Data & Talent Intelligence

**Overview**

Draup’s Global Labor Market Data & Talent Intelligence provides a multi-dimensional view of workforce dynamics across countries, regions, industries, and job roles. By combining supply and demand metrics with compensation, hiring difficulty, and migration trends, the dataset helps HR leaders, workforce planners, and people analytics teams anticipate talent shortages, design competitive hiring strategies, and optimize global workforce distribution.

Beyond headcounts and demand signals, the dataset enriches job roles with context on core and soft skills, educational pipelines, certifications, diversity representation, and career pathways. It also highlights top employers, competitor hiring intensity, and common job titles, allowing organizations to benchmark against peers and align workforce investments with business priorities. This holistic perspective supports decisions on location strategy, diversity initiatives, reskilling needs, and long-term workforce planning in a competitive global market.

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**Methodology & Quality**

The dataset is built by consolidating data from millions of structured and unstructured sources, including public job postings, professional profiles, labor market reports, and education and certification databases. Advanced normalization ensures consistency across countries, job roles, and industries, while Draup’s proprietary job taxonomy links occupations to responsibilities, adjacent roles, and standardized ONET classifications. Bias is minimized by weighting across multiple sources, and updates are refreshed frequently to capture the latest demand and supply signals. Each dataset is standardized for comparability across geographies and industries, providing HR and talent teams with a trusted, current, and scalable foundation for workforce planning.

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**Key Tables Include**

- Talent Metrics by Country & Job Role – Supply, demand, pay benchmarks, and hiring difficulty at a global scale.
- Talent Metrics by Location (MSA) & Job Role – Localized workforce size, demand, and compensation at metro or regional levels.
- Job Role Master – Standardized taxonomy with descriptions, responsibilities, ONET mappings, and adjacent job families.
- Industry Split by Country or MSA – Workforce distribution across industries for specific job roles.
- Top Employers by Role & Location – Company-level hiring intensity and workforce size indicators.
- Job Role Skills (Core & Soft) – Required technical and non-technical skills with workforce distribution intensity.
- Tech Stack by Role & Location – Technologies most commonly associated with each role.
- Education & Certifications by Role & Location – Top universities, majors, and certifications tied to role pipelines.
- University Talent Supply – Graduate counts by job role, major, and institution.
- Job Role Path Predictor – Forward and backward career transitions for job roles.
- Competitors by Role & Location – Hiring activity and job posting intensity among peer employers.
- Seniority Distribution – Workforce experience levels across job roles.
- Diversity Metrics – Gender and ethnicity breakdowns by job role and geography.
- Talent Movements – Inbound and outbound migration and mobility flows by geography and role.

Common Job Titles – Normalized job title variations with posting intensity.

原始信息汇总

Draup - Global Labor Market Data & Talent Intelligence

概述

Draup的全球劳动力市场数据与人才情报提供跨国家、地区、行业和职位角色的多维度劳动力动态视图。通过结合供需指标与薪酬、招聘难度和迁移趋势，该数据集帮助人力资源领导者、劳动力规划者和人员分析团队预测人才短缺、设计竞争性招聘策略并优化全球劳动力分布。

除了人数和需求信号外，该数据集还丰富了职位角色的核心和软技能、教育渠道、认证、多样性代表性和职业路径的上下文。它还突出显示了顶级雇主、竞争对手招聘强度和常见职位名称，使组织能够与同行进行基准测试，并将劳动力投资与业务优先级对齐。这种整体视角支持在竞争激烈的全球市场中制定位置策略、多样性倡议、再培训需求和长期劳动力规划的决策。

方法论与质量

数据集通过整合来自数百万结构化和非结构化来源的数据构建，包括公共职位发布、专业档案、劳动力市场报告以及教育和认证数据库。高级标准化确保跨国家、职位角色和行业的一致性，而Draup的专有职位分类法将职业与职责、相邻角色和标准化的ONET分类联系起来。通过跨多个来源的加权最小化偏差，并频繁更新以捕捉最新的供需信号。每个数据集都经过标准化，以便跨地理和行业进行比较，为人力资源和人才团队提供可信、当前和可扩展的劳动力规划基础。

关键表包括

• Talent Metrics by Country & Job Role – 全球范围内的供应、需求、薪酬基准和招聘难度。
• Talent Metrics by Location (MSA) & Job Role – 都市或区域级别的本地化劳动力规模、需求和薪酬。
• Job Role Master – 标准化的分类法，包含描述、职责、ONET映射和相邻职位家族。
• Industry Split by Country or MSA – 特定职位角色的行业劳动力分布。
• Top Employers by Role & Location – 公司级别的招聘强度和劳动力规模指标。
• Job Role Skills (Core & Soft) – 所需的技术和非技术技能，以及劳动力分布强度。
• Tech Stack by Role & Location – 与每个角色最常相关的技术。
• Education & Certifications by Role & Location – 与角色渠道相关的顶尖大学、专业和认证。
• University Talent Supply – 按职位角色、专业和机构的毕业生数量。
• Job Role Path Predictor – 职位角色的前向和后向职业转换。
• Competitors by Role & Location – 同行雇主中的招聘活动和职位发布强度。
• Seniority Distribution – 跨职位角色的劳动力经验水平。
• Diversity Metrics – 按职位角色和地理位置的性别和种族细分。
• Talent Movements – 按地理位置和角色的入境和出境迁移及流动。
• Common Job Titles – 标准化的职位名称变体及其发布强度。

业务需求

位置数据丰富

组织扩展或搬迁时必须快速比较多个都市的人才可用性、劳动力成本和竞争对手存在情况，这些数据很少在一个地方整合或刷新。

劳动力规划

人力资源战略家需要前瞻性的技能差距和劳动力成本视图，以将招聘、再培训和预算与下一年业务目标对齐。

智能人才获取

访问超过7.5亿专业人士的人才库，使用40多个高级参数过滤候选人，并与同行组织进行基准测试，以确保战略性、以技能为重点的招聘。该平台提供候选人角色的360度洞察，包括技能、经验和多样性属性，实现更快、无偏见和更准确的招聘决策。使用Draup数据集，企业实现高达50%更快的人才获取和60%的人才成本降低，构建多样化、面向未来的团队，推动业务成功。

使用示例

探索南美洲崛起的数据中心：高人才供应，较低的数据科学中位数薪酬。

Draup的人才位置情报能够发现具有有利薪酬基准的高供应地区。按地理位置、职位家族、技能深度和薪酬四分位数过滤，以确定具有成本效益的新兴中心，用于战略招聘或交付中心扩展。

比较印度前10个科技地点中网络安全工程师的人才、需求和薪酬。

Draup的人才分析能够对供应、需求、薪酬、招聘难度和同行进行跨地点基准测试。识别招聘热点、招聘成本和市场竞争力，以优化位置策略、劳动力规划和预算。

发现在巴西招聘产品经理人才的性别包容地点。

Draup的多样性分析有助于实现包容性招聘目标和区域外展策略，通过基于位置、职能、职位家族或资历的过滤来突出显示基于需求的地区。

识别美国承保人才的高可用性和低招聘难度热点。

Draup的人才供应和招聘难度指数（HDI）框架有助于发现具有有利条件的地区，以招聘目标职位角色。结合人才池规模、技能相关性和招聘摩擦的过滤器，以指导具有成本效益的位置决策。

映射贡献给纽约产品经理人才池的关键供应地点。

Draup的人才流动和迁移洞察能够映射供应特定人才到目标地点的供应城市和州。评估数量、角色类型和职业转换，以支持采购、内部流动或搬迁计划。

印度具有AWS技能能力的顶级雇主是谁。

利用Draup的雇主-技能能力映射，发现在一个地点驱动特定技能需求的主要公司。按地区、行业和技能深度过滤，以指导招聘、销售目标或战略合作伙伴关系。

类别

• AI & ML
• Analytics Tools
• Data Engineering
• Location Data Enrichment

联系方式

• 销售：[e-mail]
• 支持：[e-mail]

文档

无具体信息

刷新频率

每月

时间覆盖范围

最近6个月，按天

地理覆盖范围

全球，按城市

法律条款

标准

关于Draup, Inc.

Draup是全球劳动力和市场情报的领先提供商，为270多家企业提供AI驱动的洞察，用于销售、劳动力规划和人才获取。Draup在Snowflake市场上提供精选数据集，包括100多万家公司的账户情报、覆盖8.5亿专业人士的人才洞察，以及5.6万多种技术和8.5千劳动力提供商的分析。我们的数据支持高效的目标账户选择、技能差距分析、薪酬基准测试和技术采用跟踪。Draup的解决方案有助于减少研究时间，并通过经过验证、最新和可操作的数据驱动战略决策。由AI和分析专家运营，Draup提供无偏见、企业级的情报，受到全球行业领导者的信任。