Veritabanı Pazarlama Spin-off'larının Pazar Araştırması İle İlgili Neleri Var Olur?

İş Gücü Bilim, işverenleri en iyi şekilde kullanmaya yönelik eski Taylor kronometresi yaklaşımı değildir. Aslında yeni işgücü bilimi, yönetim teorisini elinde tutan ve Fayda işlevi için belki de insan kaynakları departmanlarını işsiz bırakan ters bir yaklaşımdır.

Potansiyel işçilerin geçmişteki davranışlarını gelecekteki performans için önemli bir belirteç olarak gören insan doğasıdır.

Ancak, işgücü bilim adamları tarafından yapılan araştırmalar onları Menkul Kıymetler ve Borsa Komisyonu (SEC) ile uyumlu bir şekilde konumlandırmış ve yatırımcılara fon sağlamak için gerekli açıklamaları yapmıştır: Geçmiş performans garantisi değildir gelecekteki performansın . Geleneksel bilgelik karşısında uçan işgücü bilim insanları, işverenlerin iş bulma kararını verirken iş atlamalı veya işsizlik dönemlerini aşırı derecede düşünmemesi gerektiğini savunuyorlar. Ve bu işgücü bilim adamları argümanlarını veriyle yedekleyebilirler. Bir sürü veri. Büyük veri.

Büyük veri araştırmacıları tarafından yapılan işgücü araştırması, kalite denetçileri ile çalışan performansı ve görev süresi arasındaki ilişkinin gücünün altını çizer. Güçlü iletişim becerilerine ve kişisel sıcaklığa sahip bir denetçi, araştırmacı çalışmaların baskılarında, çalışanların bireysel özelliklerine ve iş tecrübelerine göre daha fazla ağırlık taşıması bakımından bulundu.

Bu bulgular yönetimsel anlayışın tersini çevirir. Regresyon analizinde istihdam edilen aşamalı süreçler işe alım, işe alma ve terfi ile ilgili insan kaynakları rehberlerinde kullanılmak üzere uyarlanmıştır. Fakat bu aşamalı modeller, istatistiksel modellemede ve geleneksel yönetim stratejileri gibi pek çok uygulamada sorgulanmaktadır.

Büyük veri destekçileri, bu modellerin belirsizliği düzgün şekilde yansıtmadığını ve bağırsak hissi >'ın boşlukları doldurmasını bekleyemeyeceğini söylüyor. İşgücü ile ilgili piyasa araştırmaları, kendi cihazlarına bırakıldıklarında, yöneticilerin (insan kaynakları departmanları tarafından tavsiye edilen ve sıklıkla sınırlanan) kötü bir şekilde ters gittiğini gösteriyor. Örneğin, yöneticiler, aslında hepsi aslında iş performansıyla ilgisi olmayan bazı önemli yollarla (cinsiyet, yaş, mezun statüsü, takım üyeliği, dinlence çıkarları) işe girme eğilimindedir. Bunun zaman içinde ne anlama gelebileceği, bir firmanın iş gücünü temel olarak patronunun klonunu oluşturan belirli bir

tipi çalışana doğru kaydırdırabilmesidir. Bu durum çalışanların daha fazla rahatlamasına katkıda bulunurken, bu benzerlikler nedeniyle iş performansının daha iyi olacağını garanti etmez.Aslında, bunun tersi de doğru olabilir. Yüksek homojenlik seviyeleri, grubunun afet olabileceğini düşünen zihniyetine neden olabilir. Bu tip başarısızlık örnekleri, talihsiz Space Shuttle Challenger'daki O-ring'lerle ilgili problemleri, 2008 mali çöküşünde yapılan kredi takaslarındaki ağır yatırımları, quantların algoritmalarındaki aşırı güvenirliğini ve - tarihçiler için - Tulipmania 1600'lü yılların Ayrıca, geleneksel insan kaynakları süreçlerine kıyasla büyük veri teknikleri kullanılarak incelenebilecek potansiyel çalışanların sayısı çok fazladır. Moneyball'un gösterdiği gibi, insanların dijital etkinliklerinin tamamı nispeten düşük maliyetle toplanabilir ve bu veriler beceriler, iletişim ve iş nitelikleri hakkındaki bilgiler için çıkarılabilir. Dijital yollar telefon görüşmeleri, anında mesajlaşma, e-postalar, web sayfası tıklamaları ve yazılı kod ile oluşturulmuştur. Özellikle dijital yerliler, geride bıraktıkları tüketici etkinliği yolları konusunda endişe içinde görünüyorlar. İşe alma modundaki firmalar için, bu kolay toplama işe alma ve işe alım kararlarında bir nimettir.

Gild, yetenekli programcıların keşfini otomatikleştirmek için yapılandırılmamış büyük verileri kullanan bir başlangıç ​​şirketidir. Programlama tartışma gruplarına ve Açık Kaynak projelerine gerçek zamanlı katılıma dair dijital kanıtları inceleyen Gild, kamuya açık kodlarını ve sosyal ağ etkinliklerini inceleyerek, insanların neler yapabileceklerini ve nasıl uyguladıklarını nicelendirmeye çalışır - kendi çıkarlarını izlerken ya da yalnızca kendi çıkarlarını izlerken kendi kahramanlarını kovalıyorlardı.

Matt Richtel,

The New York Times , Büyük Verilerin Uzmanlaşmış İşçiler İçin İşveren Nasıl Oynadığı 'da yazdı: Silikon Vadisi'ndeki insanlar, varsayımlar: İlerleme, verimlilik ve hız iyidir. Teknoloji birçok şeyi çözebilir. Değişim kaçınılmaz; aksamalar korkmak değildir. Ve, belki de her şeyden çok, hak baş gösterecektir. Box'da işe alım müdürü Kenny Mendes, Gild'in bize iyi olduğunu bildiğimiz ama tutsak başka yerde bulamayacağımız - gizli yetenek - yeni adaylar verdiğini iddia ediyor.

Gild'in baş bilim adamı Gild'in Vivienne Ming, Silikon Vadisi'nin varlık olarak gördükleri kadar meşhur olmadığına dikkat çekiyor. Ming, Silikon Vadisi'nin işe alınma ve işe alım uygulamalarının güçlü bir yetenekle sonuçlandığını ve eğer biraz maverick olursa, insanların sayısız rakibin çatlaklardan düştüğü ölçüde yanlış değerlendirildiğini ve yok sayıldığını savunuyor. Belki de Gild, nitel verilerin önemi için de davayı yapar. Ming ve Gild kurucusu Luca Bonmassar gibi bilim adamlarının şüpheciliği (kesinlikle kalitatif değişken) olmadan, insan kaynakları silolarının geleneksel duvarları ihlal edilemezdi. Google'ın kişi analizi uzmanları, düşünmek için gelip, şirketin insan kararlarını ürün kararları kadar önemli gördüğünü söylüyor. Google, firmanın ilk günlerinde yaptıkları işe bakarken sayılara, notlara ve dereceye daha az güveniyor.