מה המשמעות של ספין- Offs שיווק מסד נתונים לחקר שוק?

מדע כוח העבודה הוא לא הגישה הישנה טיילוריאנית סטופר כדי להפיק את המרב של המעסיקים. למעשה, המדע החדש של כוח העבודה הוא גישה מנוגדת שנמנעת מתיאוריית הניהול ויכולה לשים את מחלקות משאבי האנוש מחוץ לעבודה … אולי, עבור הפונקציה הטבות .

זה הטבע האנושי לשקול את התנהגות העבר של עובדים פוטנציאליים כסמן חשוב לביצוע עתידי.

אולם, מחקר שנערך על ידי מדעני כוח אדם מיקם אותם בתיאום עם הרשות לניירות ערך (SEC), כי המפורסמת מספקת את הגילויים הנדרשים הבאים למשקיעים בקרנות:

הביצועים הקודמים אינם ערובה של ביצועים עתידיים . מעופפים מול חוכמה קונבנציונלית, מדעני כוח אדם טוענים כי המעסיקים לא צריך לשקול יתר על המידה תכונות כגון עבודה מקפץ או תקופות של אבטלה בעת קבלת החלטה העסקה. ומדענים אלה בכוח העבודה יכולים לגבות את הטיעון שלהם עם נתונים. הרבה נתונים. נתונים גדולים. מחקר כוח אדם שנערך על ידי מדענים נתונים גדולים מדגיש באופן משמעותי את החשיבות של הקשר בין מפקחים איכותיים ביצועי העובדים וקביעות. מפקח בעל כישורי תקשורת חזקים וחמימות אישית נמצא בעיקרון של מחקרים כדי לשאת משקל רב יותר מאשר המאפיינים האישיים וניסיון העבודה של העובדים.

ממצאים אלה הופכים את ההבנות הניהוליות כלפי מטה. תהליכים חכמים, אשר מועסקים בניתוח רגרסיה, הותאמו לשימוש במדריכי משאבי אנוש על גיוס, גיוס וקידום. אבל מודלים אלה צעד חכם נחקר במודל סטטיסטי - וכן שפע של יישומים, כגון אסטרטגיות ניהול מסורתיים.

תומכי נתונים גדולים אומרים כי מודלים אלה אינם משקפים כראוי את אי הוודאות, וכי לא ניתן לצפות למלא את הפערים.

מחקר שוק הקשור לשוק העבודה מעיד על כך שאם יישארו למכשירים שלהם, מנהלים (מומלץ, ולעתים קרובות, מוגבלים על ידי מחלקות משאבי אנוש) ישתבש. לדוגמה, מנהלים נוטים לשכור אנשים הדומים להם בכמה דרכים חשובות (מין, גיל, מצב בוגרי, שיוך קבוצתי, תחומי עניין ופנאי), שכולם אינם קשורים כלל לביצועי עבודה. מה זה אומר עם הזמן הוא כי המשרד יכול באופן משמעותי לעקוף את כוח העבודה שלה כלפי סוג מסוים של עובד

שהוא ביסודו של שיבוט של הבוס שלו או שלה. בעוד מצב זה תורם לנוחות רבה יותר בקרב העובדים, הוא אינו מבטיח כי ביצועי העבודה יהיה טוב יותר בגלל קווי דמיון אלה.למעשה, ההפך יכול להיות נכון. רמות גבוהות של הומוגניות יכולות לגרום לקבוצה לחשוב על מנטליות שיכולה להיות הרסנית. דוגמאות של כשלים מסוג זה כוללות את הבעיה עם טבעות אטימה על הצ'לנג'ר הכושלת מעבורת החלל, ההשקעה הכבדה במסגרת עסקאות אשראי המשבר הפיסקלי 2008, ביטחון עצמי מופרז של Quants באלגוריתמים שלהם, ו - שכן ההיסטוריונים - את שיגעון הצבעונים של 1600s. יתר על כן, מספר העובדים הפוטנציאליים שניתן לבדוק באמצעות טכניקות נתונים גדולים, בהשוואה לתהליכי משאבי אנוש קונבנציונליים, הוא עצום. כפי מאניבול הראה, כל הפעילות הדיגיטלית של אנשים ניתן לאסוף במחיר נמוך יחסית וכי נתוני ממוקש תובנות לגבי כישורים, תקשורת, ותכונות עבודה. שבילים דיגיטליים נבנים באמצעות שיחות טלפון, הודעות מיידיות, הודעות דוא"ל, קליקים על דפי אינטרנט וקוד כתוב. ילידי דיגיטלי, בפרט, נראה unconcerned על שבילי פעילות הצרכן הם משאירים מאחור. עבור חברות במצב העסקה, אלה קל לבחור הם ברכה לגיוס עובדים החלטות. גילד היא חברת סטארט-אפ שמשתמשת בנתונים גדולים מובנים כדי להפוך את התגלית של מתכנתים מוכשרים. כאשר בוחנים את העדויות הדיגיטליות של השתתפות בזמן אמת בקבוצות דיון ובפרוייקטים של קוד פתוח, בו מתבוננת בקוד הציבורי שלהם ובפעילותם ברשתות חברתיות, גילד מבקשת לכמת את מה שאנשים יכולים לעשות ואת האופן שבו הם מבצעים - לעתים קרובות תוך שמירה על האינטרסים שלהם או רודפים אחרי המוזות המיוחדות שלהם.

במאמר שפורסם לאחרונה ב ניו יורק טיימס כיצד נתונים גדולים משחקת מגייס עבור עובדים מיוחדים , מאט ריצ'טל כתב:

אנשים בעמק הסיליקון נוטים לאמץ מסוימים הנחות: התקדמות, יעילות ומהירות טובים. הטכנולוגיה יכולה לפתור את רוב הדברים. השינוי הוא בלתי נמנע; אין לחשוש מהפרעה. ואולי יותר מכל דבר אחר, הכשרון יגבר.

קני מנדס, ראש הגיוס ב Box טוען כי

גילד נתן לנו תמיד מועמדים חדשים שאנחנו יודעים טובים, אבל לא היה מוצא במקום אחר - את הכישרון מוסתר, כביכול. ויויאן מינג של גילד, מדען ראשי בגילד, טוענת כי עמק הסיליקון אינו מבוסס על כישורים כפי שהם עצמם מתגלים. מינג טוען כי שיטות הגיוס וההעסקה של עמק הסיליקון גורמות לאנשים מוכשרים מאוד, אם כי קצת מתבודדים, טועים ומתעלמים במידה שבה מספר ניכר של שחקנים גדולים נופלים דרך הסדקים. אולי גם גילד עושה את המקרה, על חשיבות הנתונים האיכותיים. ללא הספקנות (משתנה איכותי מובהק) של מדענים כמו מינג ומייסד גילד, לוקה בונמאסר, הקירות המסורתיים של הממגורות של משאבי אנוש לא היו פורצים. תחשוב על זה, מומחים של Google אנליסטים אנשים אומרים שהחברה שוקלת החלטות האנשים שלה להיות חשוב כמו החלטות המוצר שלה. Google מסתמכת פחות על מספרים וציונים ותארים, כאשר היא שוכרת שהיא עשתה בימים הראשונים של החברה.