Big Data a menedzsment készségek előmozdításához; Adattudomány
Big Data a készségek népszerűsítésére
összefoglaló
Jean-Baptiste Igonetti
Stephane sovin
Teljes szöveg
A készségek azonosítása és értékelése továbbra is nehéz feladat a vállalaton belül. Bár ennek jogilag garantálnia kell alkalmazottai foglalkoztathatóságát, a mozgósított készségek jellege alapvetően stratégiai hatályú döntéseken alapszik, általában meglehetősen távol a munkaköri leírásoktól, amelyek tartalma szintén nem mindig kapcsolódik a küldetés jellegéhez. teljesített.
A felvetett problémára való jobb válasz érdekében be kell vezetnünk a "tudás, hogyan kell cselekedni" fogalmat, amelyet itt a kompetens cselekvés képességének tekintünk. Gazdasági értelemben ez az eredmény elérésének képessége. Ennek az eredménynek kiemelkedően kézzelfoghatónak, megfigyelhetőnek és mérhetőnek kell lennie, és nem választható le a szervezeti teljesítmény fogalmától. Ne feledje, hogy a motivált magatartás teljesítményhez vezet, és hogy a hiedelmek és értékek valódi hatással vannak a motivációra és a teljesítményre (Thill és Vallerand, 1993). Az esemény kezeléséhez a munkavállalónak képesnek kell lennie az erőforrások kiválasztására és mozgósítására, de tudnia kell elemezni és szervezni is őket, és így több összetevő kombinációját felépíteni. A kognitív képességeket, ismereteket és képességeket mozgósító kapacitásokra való felhívás itt lép fel a cselekvés tudásának feltáró területén. Ezenkívül a vállalatok szervezeti felépítésében a szokások és gyakorlatok egymás mellett léteznek a munkaköri leírások perifériáján, amelyek referens alkalmazottakat vonnak be, ösztönzik a sokoldalúságot és a több kompetenciát, anélkül, hogy létezne hivatalos tárház, amely tükrözi ezeket a motivált viselkedéseket.
Elméleti szinten ne feledje, hogy Dodgson (1993) szerint a tanuló szervezet olyan vállalat, amely struktúrákat és stratégiákat épít a szervezeti tanulás növelése és maximalizálása érdekében. Huber (1991) szerint a tanulás akkor szervezeti, ha az ismeretek megszerzése, akár egyéni, módosítja az entitás viselkedését (Koening, 2006).
Jelenleg nagyon kevés kezelési eszköz teszi lehetővé a valódi 360 ° -os stratégiák mérlegelését, amelyek figyelembe veszik a cselekvés tudásának elemeinek feltérképezéséből származó következtetéseket. Nagyon nehéz számukra észrevenni a gyenge jeleket vagy egyéb hallgatólagos megfeleléseket a referens és a szervezeti tapasztalatok között. Végül nem tudják pontosan megmondani, hol van a határ a munkavállaló informális tapasztalata és a relatív teljesítmény között e tapasztalatból származó ismeretek kapcsán. Egyre fontosabb az új mérési eszközök integrálása a vállalatok szolgálatába.
A szerzők megközelítése: Ez a cikk a komplex emberi adatok feldolgozásának nagyon szubjektív jellegét kívánja bemutatni a jelenlegi irányítási eszközök helyett. Az elfogadott hipotézist megerősíti a nyers adatok gyűjtésére, gazdagítására és tisztítására alkalmas, hatalmas mennyiségű adat (vagy nagy adat) feldolgozásához szükséges eszközök hozzájárulása az emberi komponens jobb megértése érdekében, világos, hasznos és mérhető adatok előállítása céljából. teljesítmény és kompetencia. A kapott eredmények kézzelfoghatóak, és ellentétesek azzal az elméleti kerettel, amely szerint a jelenlegi jelenlegi irányítási eszközök továbbra sem hatékonyak. Az adatgyűjtés különösen az információs elhízás mérését tette lehetővé. A lehetséges adatkombinációk növekedése megdöbbentő, amikor a vállalat megsokszorozza a tevékenységének mérésére irányuló kezdeményezéseket. Alternatívaként algoritmusokból és az eredmények bemutatásából eredő technikai megoldást javasolják.
Bureau és Igalens (2008) munkája korszerűsíti az emberi kapcsolatok menedzsmentjének fő előremutató misszióit: ez a munkahelyek és készségek várható irányítását, a megelőző menedzsmentet, az előzetes menedzsmentet, az előzetes menedzsmentet, a előremutató menedzsment, a foglalkoztatás és készségek előremutató irányítása és az emberi erőforrások előremutató irányítása.
Az új menedzsment eszközöknek nemcsak elemezniük kell, hanem iteratív, prediktív, üzleti elemzési és intelligencia-orientált megközelítést kell alkalmazniuk. Scouarnec (2002) számára a változások, a tökéletlenségek, még a tökéletlenség előrejelzéséről szól. A cél nem a legvalószínűbb jövőbeli állapot leírása, hanem különböző utak vagy hihető fejlesztések kidolgozása, figyelembe véve az érintett szereplők szabadságának mértékét. Gyakran előfordul, hogy az alkalmazottak és a felhasználók a HR információ rendszerét (HRIS) dehumanizációként érzékelik emberi erőforrás. A valóságban semmi sem garantálja egy ilyen, a végfelhasználónak szánt eszköz tranzakciós hatékonyságának állandóságát, amennyiben a munkafolyamat feltételezi a végfelhasználóknak (különösen a vállalkozásoknak) szánt adatok megfelelő indexelését.
Számos kritikus kérdés merül fel itt: társadalmi és egyéni kérdés, gazdasági kérdés és szervezeti kérdés. Összehasonlításképpen: ha a banki és pénzügyi megfelelés egyik kihívása az ügyfél jó ismerete (Ismerd meg az ügyfeledet), akkor itt elengedhetetlennek tűnik az alkalmazottaid jól ismerete és a KYE: Ismerd meg a munkavállalód fogalmának bevezetése. Ezen a mérlegelési skálán egyértelműen láthatjuk, hogy a legtöbb olyan irányítási eszköz, amely valós időben nem integrálja ezeket a főbb kérdéseket, nem segíti elő az új gondolkodás megjelenését, mivel ez alapvető elem, amely lehetővé teszi a a tényleges felhasználói élményt és elősegíti az akadálymentes kreatív teljesítményt.
Az üzleti menedzsment eszközei megnyugtatják, de már nem elegendőek. Az előállított mutatók száma gyorsan növekszik. Az információk visszaszolgáltatása egyre összetettebb. Egyes entitásokban nyilvánvaló az irányítópultok és a mérés elutasítása. Az információ- és adatfogyasztás emésztési zavarai önmagában az információ-elhízás.
Így a társaság, szembesülve a tevékenységi adatokat integráló szoftvereszközök számának növekedésével és a vállalaton kívüli tevékenységek mérésének hozzáadásával, feltételezi, hogy növekszik a képessége az információ ezen tömegének megértésére. Ha azonban az integráció, konszolidáció/egyeztetés (az adatsilók kiküszöbölése), a manipuláció, a kinyerés, az elemzés és a diagnosztika kimutatása során elköltött energiát nézzük, akkor valószínű, hogy sok esetben az adatok befektetésének megtérülése alacsony, vagy akár negatív.