Великі дані для просування навичок управління; Наука про дані
Великі дані для просування навичок
резюме
Жан-Батіст Ігонетті
Стефан Шовін
Повний текст
Виявлення навичок та їх оцінка залишається складною вправою в компанії. Хоча це повинно юридично гарантувати працевлаштування своїх працівників, характер мобілізованих навичок базується на рішеннях, що мають, по суті, стратегічний характер, загалом досить віддалених від посадових інструкцій, зміст яких також не завжди пов'язаний з характером місії виконується.
Щоб краще відповісти на поставлену проблему, нам потрібно ввести поняття "знати, як діяти", розглядається тут як здатність діяти грамотно. В економічному сенсі це здатність досягти результату. Цей результат повинен бути надзвичайно відчутним, спостережуваним та вимірюваним і не може бути невідповідним від поняття організаційної діяльності. Пам'ятайте, що мотивована поведінка призводить до успіху, а переконання та цінності мають реальний вплив на мотивацію та результати (Thill and Vallerand, 1993). Щоб мати справу з подією, працівник повинен вміти відбирати та мобілізувати ресурси, а також знати, як їх аналізувати та організовувати, а отже, створювати комбінацію декількох інгредієнтів. Заклик до здібностей, які мобілізують когнітивні здібності, знання та здібності, входить сюди у дослідницьку область знання, як діяти. Крім того, в організаційній схемі компаній звичаї та практики співіснують на периферії посадових інструкцій, які залучають співробітників-референтів, заохочують універсальність та полікомпетентність, не маючи офіційного сховища, що відображає ці мотивовані способи поведінки.
На більш теоретичному рівні пам’ятайте, що згідно Доджсону (1993), навчальна організація - це компанія, яка будує структури та стратегії з метою збільшення та максимізації організаційного навчання. Згідно з Хубером (1991), навчання є організаційним, коли здобуття знань, навіть індивідуальних, змінює поведінку суб'єкта (Koening, 2006).
В даний час дуже мало інструментів управління дозволяють розглянути справжні стратегії на 360 °, які враховують висновки, що випливають із відображення елементів знання того, як діяти. Їм дуже важко розпізнати слабкі сигнали чи інші мовчазні відповідності між тим, що є референтним, і тим, що згадується в організаційному досвіді. Нарешті, вони не можуть точно сказати, де лежить межа між неформальним досвідом працівника та відносними показниками щодо цих знань, породжених досвідом. Набуває все більшої важливості інтеграція нових вимірювальних інструментів до послуг компаній.
Підхід авторів: Ця стаття має на меті продемонструвати дуже суб'єктивний характер обробки складних людських даних замість поточних інструментів управління. Прийнята гіпотеза підтверджується внеском інструментів для обробки великих обсягів даних (або великих даних), здатних збирати необроблені дані, збагачувати їх та очищати з метою отримання чітких, корисних та вимірюваних даних для кращого розуміння людської складової продуктивності та компетентності. Отримані результати є відчутними та суперечать теоретичним рамкам, згідно з якими поточні поточні інструменти управління залишаються неефективними. Збір даних дозволив, зокрема, виміряти ожиріння. Збільшення можливих комбінацій даних вражає, коли компанія множить ініціативи для вимірювання своєї діяльності. В якості альтернативи пропонується технічне рішення, що випливає з алгоритмів та подання результатів.
Робота Бюро та Ігаленса (2008) розробляє сучасний стан основних місій планування в галузі управління людськими відносинами (HRM): це стосується передбачуваного управління робочими місцями та навичками, превентивного управління, попереджуючого управління, попереджуючого управління, вперед - перспективне управління, перспективне управління зайнятістю та навичками та перспективне управління людськими ресурсами.
Нові інструменти управління повинні не тільки аналізувати, але й застосовувати ітеративний, прогнозуючий, бізнес-аналіз та орієнтований на аналітику підхід. Для Scouarnec (2002) мова йде про передбачення, навіть недосконале, змін, розривів, можливостей. Завдання полягає не в описі найбільш вірогідного майбутнього стану, а в розробці різних шляхів або правдоподібних подій з урахуванням ступеня свободи акторів у грі.Часто трапляється, що співробітники та користувачі сприймають систему HR-інформації (HRIS) як дегуманізація людських ресурсів. Насправді немає нічого, що гарантує постійну ефективність транзакцій такого інструменту, призначеного для кінцевого користувача, якщо робочий процес передбачає хорошу індексацію даних, призначених для кінцевих користувачів (зокрема, бізнесу).
Тут виникає кілька найважливіших питань: соціальна та індивідуальна, економічна та організаційна. Для порівняння, якщо однією з проблем банківської та фінансової відповідності є добре знання клієнта (Знай свого клієнта), тут здається важливим добре знати свого співробітника та ввести поняття KYE: Знай свого співробітника. На цьому масштабі роздумів ми чітко бачимо, що більшість інструментів управління, які не об’єднують у реальному часі всі ці основні проблеми, не сприяють появі нового мислення як важливого елемента, що дає змогу почати з фактичний досвід користувачів та сприяти безбар’єрній творчій діяльності.
Інструменти управління бізнесом заспокоюють, але їх вже недостатньо. Кількість вироблених показників швидко зростає. Повернення інформації стає дедалі складнішим. У деяких організаціях очевидна відмова від приладових панелей та вимірювання. Це нетравлення споживання інформації та даних є саме інформативним ожирінням.
Таким чином, компанія, зіткнувшись із зростанням кількості програмних засобів, що інтегрують дані про діяльність та додаванням заходів діяльності поза компанією, припускає, що її здатність розуміти цю масу інформації зростає. Однак якщо ми подивимось на енергію, витрачену на інтеграцію, консолідацію/узгодження (усунення силосів даних), маніпуляції, вилучення, аналіз та виявлення діагностики, то, ймовірно, у багатьох випадках рентабельність інвестицій даних є низькою або навіть негативною.
На ринку з’являється багато випадків, коли установи розробляють вражаючу кількість проведених вимірювань. Наприклад, вже не рідко можна побачити кілька сотень показників або навіть тисячі, що відповідають кваліфікації клієнта та його подорожі в торговій марці. Отже, шляхом простого комбінаторного розрахунку виявляється, що для 10 осей аналізу можливо 45 приладових панелей. З ними слід консультуватися щотижня. Енергія, яку потрібно витратити на читання, розуміння та сприйняття діагнозу, зростає в геометричній прогресії із збільшенням кількості вимірювань, проведених в організаціях.
У таблиці 1 наведено кількість інформаційних панелей, які потрібно створити для розуміння подій, якщо ми хочемо бути впевненими в контролі за навколишнім середовищем та виявленні корисних знань. За наявності 12 осей аналізу в знаннях замовника для розуміння явища необхідні 781 інформаційна панель з максимальною глибиною 4.
Таблиця 1: Показник рівня ожиріння
Кількість приладових панелей відповідно до глибини аналізу (абсциси) за наявності 10 осей аналізу (червоним) та 12 осей аналізу (зеленим). Це збільшення можливих комбінацій даних викликає запаморочення, коли компанія множить ініціативи для вимірювання своєї діяльності.
Візьмемо приклад з лікуваної справи з HR. Це дало спадщину з 17 змінних, які кваліфікували працівників, і використовували для виявлення причин дискомфорту, для навчання та профілактики тривалої хвороби. Ця проблема вимагала б створення 109 276 пунктів перетину, щоб зрозуміти пояснювальні елементи нездужання. Традиційні управлінські рішення не вирішують цей надкомбінаторний аспект і заважають роботі HR у пошуках покращеної роботи. Йдеться про використання нових рішень.
Проблема можливості сортувати та впорядковувати потоки даних з певною точністю є надзвичайно важливою. Йдеться про визначення організаційної механіки та навичок навколо здатності інтегрувати знання, виявлені в даних, та відновлювати їх ефективним та якісним чином для роботи співробітників та компанії, керуючи аспектом.
Слід використовувати інноваційні методи та методи управління знаннями. Він заснований на здатності обмінюватися синтезом інформації в боротьбі з інформаційним перенапруженням (Edvinsson and Sullivan, 1996). Це також викликає адаптовану ергономіку системи обробки даних, здатну перекласти на просту мову, доступну користувачеві, всі елементи відповіді. Зрештою, представляється важливим створити нові процеси прийняття рішень для нових цілей.
У бізнесі загальновідомо, що цунамі великих даних порушує звички виробничих та комунікаційних процесів. Тому дилема полягає в тому, щоб мати змогу поглинати все більше і більше інформації (робочий час навіть порушується), порівнювати навички торгівлі у здатності сортувати та систематизувати інформацію. Сучасні явища в компаніях полягають у тому, що документи, які передають інформацію, з одного боку є дуже цифровими (або навіть зашифрованими), і що привласнення необроблених даних є складним. Покідаючі покоління зазнають впливу, створюючи корпоративне нездужання. Нові покоління не соромляться, щоб швидко йти, робити ярлики знань. Витрати на перетворення даних у знання, в економічному сенсі цього слова, непомірні: ланцюжок виробництва даних трудомісткий, тривалий, вимагає все більших технічних та людських ресурсів. На всіх рівнях, починаючи від управління та закінчуючи оперативними завданнями, компанія перетворюється на хороший менеджмент знань.
Щоб подолати всі ці труднощі, необхідно 1) створити заходи (збільшити цифрові активи, але також збільшити труднощі управління ними), 2) узгодити дані з інструментами управління (озеро даних, інформаційний центр, сховище даних), 3) надати засоби для опитувати всю цифрову спадщину у різних вимірах. Тут зосереджені когнітивні техніки, ергономіка та візуалізація даних (Chauvin, 2012).
Не можна заперечувати смак до вимірювання: ми вимірюємо більше, щоб краще оптимізувати розуміння. Отже, щоб звільнити енергію працівників, необхідно надати їм засоби для вимірювання, залишатися спритними при створенні нових заходів.
“Колективний інтелект стикається з двома природними межами: - цифровий: лише обмежена кількість людей може ефективно взаємодіяти, інакше ми швидко досягаємо надмірно високого рівня складності, що створює більше“ шуму ”, ніж фактичні результати, що обмежує можливості групи; - просторовий вимір: люди повинні знаходитися в тісному оточенні, щоб їх природні взаємозв'язки (органічний сенс) могли обмінюватися між собою, щоб кожен міг зрозуміти глобальний характер того, що відбувається (голоптизм) та адаптувати свою поведінку відповідно ". (Нубель, 2004).
Крім того, ми можемо припустити, що Big Data, беручи участь у сортуванні даних, приносить новий та цікавий відгук з точки зору організаційної ефективності. Принаймні, це відкриває поле можливостей для випадковості. Крім того, нам представляється важливим відповісти на питання складності, поставленої використанням системи обробки масивів даних в середовищі, де залишається творча нестабільність (з точки зору структурування думки та відношення до знань) як гносеологічна складова організаційного успіху підприємницького проекту.
Big Data сприяє використанню вищезгаданого методу, що дозволяє каталізувати декілька частин інформації, далеко за межами 10 змінних, які людський мозок здатний обробляти одночасно, і обіцяє згодом проаналізувати дерева рішень, що дозволяють подавати інформацію, корисну для компанії (Desarathy, 1994). У цьому сенсі це може бути відповідним інструментом для точного вимірювання існуючих, структуруючих та диференційованих зв’язків (або вузлів) у межах робочої спільноти. Але це неминуче ставить питання про кваліфікацію людей та людських сенсорів для отримання даних, присвоєння їх та індексації, висвітлюючи певний вид технічної та цифрової неписьменності. Краще формалізувати інтерпретацію потреб користувачів за допомогою аналітичної та передбачувальної схеми великих даних, це запропонувати силу розрізнення, яка сприяє кращому розумінню системи в цілому, розумінню частин і, навпаки, розумінню всіх частин щоб зрозуміти, як працює ціле.
Виходячи з принципу, що набір даних - це речення, висловлювання, присудок, інструменти великих даних можуть також забезпечити цікавий аналіз, що знаходиться на до поведінковому рівні індивідів: формулюють відчутні гіпотези про процеси побудови групи соціальних, ведучих до дзеркального відображення навчальної організації - надання їй рішучої та стабільної навчальної мети, що полягає у вивченні вже існуючих цінностей та культур з метою успішного здійснення проектів компанії до сподіваної мети (Норман, 2002) - і виробляти продуктивність. Таким чином, інструменти великих даних можуть здатися ергономічними інструментами, які добре підходять для цих інноваційних компаній, навіть якщо ергономічна перспектива в цілому не "розташована" природою, але тим не менш забезпечує цілком достатню підставу для перевірки гіпотез розташованого пізнання (Грисон, 2004).
У цій статті обговорювані методи мають на меті спростити створення заходів (необхідність краще зрозуміти середовище прийняття рішень), вирішити трудомісткі та комбінаторні аспекти виявлення знань у багатьох джерелах даних та інформації (у зокрема, за допомогою деревоподібної структури та підходу до візуалізації) та для виграшу від співробітників, які будуть задавати собі питання індивідуально. Другим кроком є консолідація інформації між професіями: новий метод управління знаннями за допомогою Відкриття знань.
Ми також прагнемо продемонструвати, що важелем знання та обміну знаннями може бути можливість видобування та використання цифрових подій. Ми пропонуємо метод і техніку, засновані на комбінаціях дерев, які можуть зменшити або навіть усунути шкідливі наслідки надмірного споживання даних та інформації, поєднуючи та пов'язуючи підходи до знань.
Ми відзначаємо особливий характер спільноти інноваційних практик, яка побудована на основі саморегуляції навичок, де обмін знаннями не базується на заздалегідь визначених показниках, коли всі зацікавлені сторони беруть участь у досвіді організаційного навчання у і передбачається ноу-хау.
Нарешті, ми пояснимо, як інструменти великих даних надають визначену і стабільну навчальну мету, що полягає у вивченні вже існуючих цінностей та культур, щоб успішно реалізувати проекти компанії до бажаної мети, мірилом нематеріального, здається, є Грааль . Окрім сучасних інструментів управління людськими ресурсами або електронних таблиць Excel, кожна з яких представляє певний всесвіт, завтрашні інструменти управління повинні швидко дозволити збагачення корисних та гнучких даних для компанії.