但公司有可能因此大失所望。大部分資料庫的用途有限──儲存文件、追蹤時間、支付款項──並不會存有許多不相關的資訊。但是企業不應為了個別資料庫之間的落差感到沮喪，因為這些資料庫只要加以整合，彼此的資料就能截長補短。

以上述的包裝食品公司為例，若有員工需要人協助在俄亥俄州推出鹹餅乾，他也許會透過傳統的專才資料庫找到一些有產品上市經驗的人。但若他能在公司各資料庫之間穿梭，就能很快找到熟悉俄亥俄州（在當地上大學）又有推銷鹹餅乾經驗（曾在Frito-Lay實習）的人。因此這名員工找到的不是好幾個具有一般性經驗的人，而是一個完全符合他條件的專才（圖）。

至於各資料庫之間的落差，公司可以選擇性的引進新的機制，取得更多與員工目前工作相關的資訊，以提昇資料庫的品質。傳統的員工專長調查只能從一般業務流程以外的地方收集資料，但員工經歷資料庫卻可以在現有工作流程的架構之下進行升級。例如，專案說明可以作為績效考核的必要文件；出差開會的會議紀錄也可以作為申報餐旅費的檢附文件。

專才搜尋系統越是能利用現有的資料與資料收集流程，其成功的機率就越高。使用現有資料可以讓系統的價值在上線的第一天就發揮出來。而且由於資訊可以在日常工作流程中不時更新，因此沒有過時之虞──傳統的專才資料庫因為只能透過新的問卷調查才能更新，就有資料易於過時的問題。

自行建構還是向外採購

最後的問題是要使用何種技術。許多資訊部門都將這個問題簡化為「要自行建構還是向外採購」。最理想的答案是兩者兼而有之。從IT的角度來看，專才搜尋系統可分為三大部分：使用者介面、搜尋引擎、資料庫整合設備。對大部分的公司而言，這三大成分可以用不同的方式來處理。

一般而言，企業都希望有量身定做的使用者介面。公司內部的使用者會視所需專才的不同，而希望搜尋結果有不同的呈現方式。例如在資料來源眾多的大型高科技公司，具有技術長才的使用者可能會利用各種過濾與分類標準，將搜尋結果分門別類。而大型跨國企業則可能較希望系統能根據地理以及時區特性，來呈現搜尋結果。所以就算系統的開發工作可以外包給資訊廠商，企業在使用供應商的搜尋結果顯示模型之前，仍應三思。

搜尋引擎本身又是另一個問題：由於Google、Verity等現成產品隨手可得，企業幾乎無須自行開發自己的搜尋引擎。許多公司甚至已經授權這些搜尋引擎用於其他用途（例如文件資料庫），將之當作人才搜尋系統。客製化的過程視公司的實際需求，可以很簡單（花個幾天計算優先權重），也可以很複雜（由有經驗的工程師花好幾週的時間，讓搜尋引擎可以充分利用數個資料庫）。或者企業也可以向供應商協商，僅購買整套解決方案中的搜尋引擎部分。

資料庫的整合可能是最花人力的一環。有的公司已經建立了企業資料倉儲，可以在簡單、易讀取的資料庫中追蹤所有資料。對這些公司而言，執行工作應該相當簡便──約三、四個月的功夫即可。但對其他公司來說，要將散佈於全公司的資料整合在資料倉儲中，就需要很多的資源（以員工一萬人的公司為例，伺服器與資料遷移軟體的費用可能高達50萬美元。）。以四到六人的工作小組來說，設置工作可能要花三個月。資料的遷移以及轉換為可延伸標誌語言（XML）可能要每個資料庫再花三個月的時間。

公司是否決定要投資大量時間與經費建置上述設備，取決於公司對於人才問題的理解程度，以及此等解決方案所能提供的機會。製藥公司如果常因為難以找到合適的專才而耽誤了明星藥品的推出，可能就會認為花個幾百萬美元開創新的營收是很划算的。

企業應該根據員工的經驗來尋找專才，雖然識者認為這兩者不應混淆，但無可否認專長與經驗是息息相關的。企業要讓員工用經驗來說明自己的能耐，才能適時適所地找到所需的人才。

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