Вы, наверное, слышали о больших данных, используемых для определения того, что вам нравится покупать, читать и подписываться. То, о чем вы, вероятно, даже не задумывались, это то, как ваша компания может использовать это для повышения вашей производительности.
Но Александр Воробьев, советник Advanced Analytics в TransUnion, имеет. Он одарён большими данными. И хотя его роль главным образом связана с тем, как большие данные могут влиять на финансовые услуги, он знает, что приложения для больших данных бесконечны. Одна такая вещь? Выяснить, как компании могут использовать аналитические методы для повышения производительности и увидеть лучшие результаты бизнеса.
Звучит интригующе? Читайте дальше, чтобы узнать, как это делается:
Найди свою гипотезу
Сначала вам нужно проверить теорию. «Создание оздоровительной программы на рабочем месте повысит производительность», - может быть одно. «Предоставление сотрудникам работы из дома поможет стимулировать продажи» - это может быть и другое.
Как глава департамента или лица, принимающего решения, у вас может быть инстинктивный инстинкт о том, как ваши сотрудники работают лучше всего. Возможно, это происходит из-за того, что сотрудники, приходящие через час, делают меньше перерывов в течение дня, или если сотрудники используют свой обеденный перерыв, чтобы тренироваться, они, как правило, не поддаются резкому спаду в 15:00. Каковы бы ни были предположения, это ваша гипотеза для проверки.
Соберите правильные данные
Возможно, один из самых важных шагов в использовании больших данных. Весь анализ в мире будет бесполезен, если вы не измеряете правильные вещи. Возьмите гипотезу «работа на дому повышает производительность труда». Здесь можно измерить несколько потенциальных данных, которые могут включать количество сотрудников, работающих на расстоянии, сколько дней они работали из дома, а также проверки руководителей в конце расчетного периода.
Воробьев рекомендует компаниям нанять специализированных инженеров по обработке данных или внешних консультантов для проведения анализа тенденций на рабочем месте и в других областях, где большие данные наверняка будут полезны. Такие данные ученые могут не только проанализировать окончательные результаты, они также могут предложить правильные параметры для измерения.
Настройте образец для изучения
Компании могут набирать сотрудников для учебы, вешая морковку (бесплатное членство в тренажерном зале в течение года - хороший выбор), хотя нужно следить за предвзятыми образцами (например, люди, которые подписываются на книжный клуб, могут быть теми, кому нравится читать).
Но набор может происходить другими способами. Воробьев указывает на исследование на рабочем месте, проведенное Банком Америки, где сотрудники носили идентификационные значки с RFID-метками и их взаимодействие друг с другом, и измерялась последующая производительность.
Однако Воробьев признает, что конфиденциальность является законным барьером. Но есть способы скрыть информацию о сотрудниках, поэтому аналитики сосредотачиваются только на более крупных тенденциях. Анонимные ответы на вопросы или онлайн-опросы - это быстрый и простой способ поиска шаблонов без имен.
После того, как вы выяснили, кого изучать, онлайн-опросы - это быстрый способ сбора необходимых данных.
Наконец, проанализируйте!
Теперь, когда у вас есть результаты, большие данные могут анализировать их и искать тенденции. Важно помнить, что анализ больших данных - это просто регулярное исследование данных по стероидам. Вы, как сотрудник или владелец компании, всегда можете провести анализ данных. Но большие данные обрабатывают информацию, поступающую из разных источников и различными способами, более эффективно и быстро.
Только не теряйся в анализе паралича. «Вы можете перегружать все что угодно, - говорит Воробьев. - Есть известная поговорка о статистике, что при достаточном давлении данные признаются во всем. Возможно, будет хорошей идеей прекратить анализ, как только вы получите x чисел ввода или результатов. а затем посмотрим, что говорят данные. "
Эффект уличного освещения - когда человек, потерявший ключи, смотрит только на свет, потому что это легче всего сделать, - является законным поводом для анализа больших данных. Помните, что самые удивительные тенденции могут быть не там, где вы впервые думаете.
Вывод, по словам Воробьева: «Существует так много измеримых, легко упускаемых из виду аспектов нашей трудовой жизни, которые, если их изучить, могут дать неожиданные результаты. И если один из них может привести к более гармоничной и продуктивной среде, стоит попробовать ».
