Co Spin-off databázového marketingu znamená průzkum trhu?

Věda o pracovních silách není starým konceptem Taylorovy stopky, který by zaměstnavatelům maximálně využil. Nové vědy o pracovních silách jsou ve skutečnosti kontrastním přístupem, který vyhýbá teorii řízení a může dát oddělení lidských zdrojů z práce … s výjimkou funkce Výhody .

Je lidskou povahou považovat minulé chování potenciálních pracovníků za důležitý ukazatel budoucího výkonu.

Výzkum prováděný vědci v oblasti pracovních sil je však umístil do souladu s Komisí pro cenné papíry a burzy (Securities and Exchange Commission - SEC), která slavně poskytuje následující požadované informace pro financování investorů: Výkonnost v minulosti není zárukou budoucího výkonu . Létání tváří v tvář konvenční moudrosti, vědci pracovní síly argumentují, že zaměstnavatelé by neměli příliš přihlížet k atributům, jako je job-hopping nebo období nezaměstnanosti při rozhodování o náboru. A tito vědci v pracovních silách mohou argumentovat pomocí dat. Spousta dat. Velké údaje.

Výzkum pracovních sil vedený velkými vědci v oblasti výzkumu údajů výrazně podtrhuje silnou souvislost mezi supervizory kvality a výkonem a funkčností zaměstnanců. Vedoucí pracovník se silnými komunikačními dovednostmi a osobním teplem byl nalezen v převaze výzkumných studií, aby přenesli větší váhu než individuální charakteristiky a pracovní zkušenosti zaměstnanců.

Tyto poznatky změní manažerské chápání na hlavu. Krokové postupy, které se používají v regresní analýze, byly upraveny pro použití v příručkách lidských zdrojů o náboru, náboru a propagaci. Tyto stupňovité modely jsou však zpochybňovány při statistickém modelování - a v mnoha aplikacích, jako jsou tradiční strategie řízení.

Velcí zastánci dat tvrdí, že tyto modely neodpovídají správně nejistotě a že pocit vnitřnosti nelze očekávat, že vyplní mezeru.

Průzkum trhu práce naznačuje, že pokud jsou ponecháni na svých vlastních zařízeních, manažeři (poradní a často omezeni odděleními lidských zdrojů) se zhoršují. Manažeři mají například tendenci zaměstnávat lidi, kteří jsou jako oni, v některých důležitých směrech (pohlaví, věk, stav absolventů, členství v týmu, rekreační zájmy), které jsou v podstatě nesouvisející s výkonem práce. Co to může v průběhu času znamenat, že firma může podstatně zkreslit svou pracovní sílu směrem ke konkrétnímu typu zaměstnance , který je zásadně klonem svého šéfa. Zatímco tato situace přispívá k většímu komfortu mezi zaměstnanci, nezaručuje, že výkonnost práce bude lepší z důvodu těchto podobností.Ve skutečnosti může být pravý opak. Vysoké úrovně homogenity mohou mít za následek, že skupina myslí , která může být katastrofální. Příklady selhání tohoto typu zahrnují problém s O-kroužky na nehodném raketoplánu Challenger, těžké investice do úvěrových swapů v fiskálním zhroucení v roce 2008, nadměrná spolehlivost kvantů v jejich algoritmech a historiků Tulipmania z roku 1600. Kromě toho je počet potenciálních zaměstnanců, kteří mohou být přezkoumáni pomocí velkých datových technik, ve srovnání s konvenčními procesy v oblasti lidských zdrojů. Jak ukázal Moneyball, veškerá digitální aktivita lidí může být shromažďována za relativně nízkou cenu a data získaná pro zjištění o dovednostech, komunikaci a pracovních atributech. Digitální trasy jsou vytvářeny telefonními hovory, rychlými zprávami, e-maily, kliknutí na webové stránky a písemný kód. Zdá se, že zejména digitální domorodci se netýkají aktivních stop, které zanechávají. U firem v režimu pronájmu jsou tyto jednoduché výběry přínosem pro přijímání a přijímání rozhodnutí.

Gild je začínající společnost, která využívá nestrukturované velké údaje k automatizaci objevů talentovaných programátorů. Zkoumáním digitálních důkazů o účasti v diskusních skupinách a projektech otevřeného zdroje v reálném čase, při pohledu na jejich veřejný kód a aktivitu v oblasti sociálních sítí se Gild snaží vyčíslit, co mohou lidé dělat a jak se chovají - často když prostě sledují své vlastní zájmy honit své vlastní masy.

V nedávném článku

The New York Times Matt Richtel napsal: Lidé v Silicon Valley mají sklon přijímat určité předpoklady: Pokrok, účinnost a rychlost jsou dobré. Technologie může většinu věcí řešit. Změna je nevyhnutelná; není třeba se bát. A možná víc než cokoli jiného, ​​zásluhy převažují. Kenny Mendes, vedoucí náboru v boxu, tvrdí, že Gild nám neustále dává nové kandidáty, o kterých víme, že jsou dobré, ale nenajdou jinde - skrytý talent, abych tak řekl.

Gildová Vivienne Ming, vedoucí vědce v Gildu, tvrdí, že Silicon Valley není jako záslužná záležitost, neboť jsou samy sebe sama. Ming tvrdí, že nábor a nábor zaměstnanců společnosti Silicon Valley vede k silně talentovaným, poněkud nedosažitelným lidem, kteří jsou špatně posuzováni a ignorováni do té míry, že podstatnou část skvělých umělců spadá do trhlin. Možná, že Gild také uvažuje o významu kvalitativních údajů. Bez skepse (rozhodně kvalitativní proměnné) vědců, jako je zakladatel Ming a Gild, Luca Bonmassar, by nebyly porušeny tradiční stěny silových sil pro lidské zdroje. Přemýšlejte o tom, odborníci společnosti Google na analýzu lidí tvrdí, že společnost považuje své lidské rozhodnutí za stejně důležité jako rozhodnutí o produktech. Společnost Google spoléhá méně na čísla, stupně a stupně při náboru, který udělal v prvních dnech firmy.