Големи данни за насърчаване на управленски умения; Наука за данни
Големи данни за насърчаване на умения
обобщение
Жан-Батист Игонети
Стефан Шовин
Пълен текст
Идентифицирането на умения и оценяването им остава трудно упражнение в рамките на компанията. Въпреки че това трябва да гарантира законно пригодността за заетост на своите служители, естеството на мобилизираните умения се основава на решения от по същество стратегически обхват, обикновено доста отдалечени от длъжностните характеристики, чието съдържание също не винаги е свързано с естеството на мисията изпълнени.
За да отговорим по-добре на поставения проблем, трябва да въведем понятието „да знаем как да действаме“, разглеждано тук като способност да действаме компетентно. В икономически смисъл това е способност за постигане на резултат. Този резултат трябва да бъде изключително осезаем, наблюдаем и измерим и не може да бъде отделен от понятието за организационно представяне. Не забравяйте, че мотивираното поведение води до ефективност и че вярванията и ценностите имат реално въздействие върху мотивацията и представянето (Thill and Vallerand, 1993). За да се справи със събитие, служителят трябва да може да избира и мобилизира ресурси, но също така да знае как да ги анализира и организира и по този начин да изгради комбинация от няколко съставки. Призивът за способности, които мобилизират когнитивни способности, знания и способности, влиза тук в полето за изследване на знанието как да се действа. Освен това в организационната схема на компаниите митниците и практиките съжителстват в периферията на длъжностните характеристики, които включват референтни служители, насърчават гъвкавостта и поликомпетентността, без да има официално хранилище, отразяващо тези мотивирани поведения.
На по-теоретично ниво не забравяйте, че според Доджсън (1993) обучаващата се организация е компания, която изгражда структури и стратегии, за да увеличи и максимизира организационното обучение. Според Хубер (1991) ученето е организационно, когато придобиването на знания, дори индивидуални, променя поведението на субекта (Koening, 2006).
Понастоящем много малко инструменти за управление позволяват да се разгледат истинските 360 ° стратегии, които отчитат изводите, породени от картографирането на елементи на знанието как да се действа. За тях е много трудно да забележат слаби сигнали или други мълчаливи съответствия между това, което е референтно и това, което е посочено в организационния опит. И накрая, те не могат да кажат къде точно се намира границата между неформалния опит на служителя и относителното представяне във връзка с това знание, породено от опита. Става все по-важно да се интегрират нови измервателни инструменти в услуга на компаниите.
Подходът на авторите: Тази статия има за цел да демонстрира много субективния характер на обработката на сложни човешки данни на мястото на настоящите инструменти за управление. Възприетата хипотеза се потвърждава от приноса на инструменти за обработка на огромни количества данни (или големи данни), способни да събират сурови данни, да ги обогатяват и почистват, за да генерират ясни, полезни и измерими данни с цел по-добро разбиране на човешкия компонент на изпълнение и компетентност. Получените резултати са осезаеми и противоречат на теоретичната рамка, според която настоящите текущи инструменти за управление остават неефективни. Събирането на данни позволи по-специално да се измери инфо-затлъстяването. Увеличаването на възможните комбинации от данни е зашеметяващо, когато компанията умножава инициативите за измерване на своята дейност. Като алтернатива се предлага техническо решение в резултат на алгоритми и представяне на резултатите.
Работата на Bureau и Igalens (2008) изготвя най-съвременното ниво на основните мисии за планиране напред в управлението на човешките отношения (HRM): това се отнася до очакваното управление на работни места и умения, превантивно управление, изпреварващо управление, изпреварващо управление, напред -очаквано управление, перспективно управление на заетостта и уменията и перспективно управление на човешките ресурси.
Новите инструменти за управление трябва не само да анализират, но да възприемат итеративен, прогнозен, бизнес анализ и ориентиран към разузнаването подход. За Scouarnec (2002) става въпрос за очакване, дори несъвършено, на промени, прекъсвания, евентуалности. Целта не е да се опише най-вероятното бъдещо състояние, а да се разработят различни пътища или правдоподобни развития, като се вземат предвид степента на свобода на участващите участници.Често се случва служителите и потребителите да възприемат системата за HR информация (HRIS) като дехуманизация на човешките ресурси. В действителност няма нищо, което да гарантира трайността на ефективността на транзакциите на такъв инструмент, предназначен за крайния потребител, стига работният поток да предполага добро индексиране на данни, предназначени за крайни потребители (в частност бизнеса).
Тук се появяват няколко ключови въпроса: социален и индивидуален проблем, икономически проблем и организационен проблем. За сравнение, ако едно от предизвикателствата на банковото и финансовото съответствие е доброто познаване на клиента (Знай своя клиент), изглежда тук е важно да познавате добре своя служител и да въведете концепцията за KYE: Познайте вашия служител. В този мащаб на размисъл можем ясно да видим, че повечето инструменти за управление, които не интегрират в реално време всички тези основни проблеми, не насърчават появата на ново мислене като съществен елемент, който дава възможност да се започне действително потребителско изживяване и насърчаване на творческо изпълнение без бариери.
Инструментите за управление на бизнеса успокояват, но вече не са достатъчни. Броят на произведените показатели бързо нараства. Възстановяването на информацията е все по-сложно. В някои обекти отхвърлянето на таблата и измерването са очевидни. Това лошо храносмилане на потреблението на информация и данни е самото затлъстяване при инфо.
По този начин компанията, изправена пред нарастване на броя на софтуерните инструменти, интегриращи данните за дейността и добавянето на мерки за дейности извън компанията, предполага, че капацитетът й да разбере тази маса информация нараства. Ако обаче погледнем енергията, изразходвана за интеграция, консолидация/съгласуване (премахване на силози за данни), манипулация, извличане, анализ и откриване на диагностика, вероятно в много случаи възвръщаемостта на инвестицията на данни е ниска или дори отрицателна.