Читать книгу "BIG DATA. Вся технология в одной книге - Андреас Вайгенд"

Хотя опыт и интуиция обычно подсказывают толковому менеджеру дни и часы пиковых продаж, такие субъективные предсказания не идут ни в какое сравнение с моделями Percolata, которые работают на основе данных, полученных с видеокамер и микрофонов, установленных в магазинах. Видео– и аудиозаписи фиксируют не только количество посетителей, но и степень их заинтересованности товарами. Замер уровня шума в разных частях торгового зала помогает определить, какие отделы или товарные группы больше привлекают людей. Компания фиксирует также след мобильных телефонов[467] – офлайновый эквивалент cookie-файлов в интернете. Эта информация помогает торговому предприятию оценить частоту посещений различных отделов магазина. Более того, формирование смен на основе прогнозов производительности труда их членов, подготовленных Percolata, позволяет увеличить выручку магазинов на 10 процентов без повышения затрат на персонал[468].

При решении задачи подбора работников в смену сотрудников Percolata ожидал сюрприз. Грег предложил работникам расширить свои личные календари, чтобы упростить контакты на случай срочной потребности в усилении смены дополнительным персоналом. Работники получили возможность размывать все детали и оставлять видимой только информацию о том, свободны они или заняты. Однако согласились на это лишь немногие. Почему? Они не хотели делиться информацией со своим начальством? Грег пообщался с работниками, и выяснилось, что причина гораздо проще: многие из них просто не пользовались онлайн-календарями, а если и пользовались, то крайне нерегулярно. Для начала их нужно было заинтересовать в создании информации о своем графике труда и отдыха.

Именно здесь право на изменение и дополнение данных было бы очень кстати. Готовность работника к выходу в смену обычно не бывает однозначной. Он может быть заинтересован работать в часы самой оживленной торговли, особенно если за продажи платят комиссию. Отметив в календаре периоды, когда он точно свободен, он будет в автоматическом режиме получать приглашение выйти на усиление смены. Какие-то периоды он мог бы отметить как потенциально свободные, дополнив их примечанием, что готов выходить в смену на условиях более высокой почасовой ставки или разового бонуса. Если компания не готова платить дополнительное вознаграждение, он мог бы распределить свое время на ближайшую неделю с указанием предпочтительных рабочих часов. В свою очередь менеджеры могли бы поощрять высокорезультативных работников, предоставляя им больше возможностей для выбора рабочих смен. Во всех случаях у работников появляется больше возможностей для выбора условий труда, а менеджеры получают более эффективных работников. Это еще один пример того, как расширение индивидуального права выбора помогает совершенствовать экосистему в целом.

Право на эксперимент с информацией может быть полезно и для карьерного роста. Раздел University Pages социальной сети LinkedIn дает студентам возможность поэкспериментировать с различными сценариями получения образования, чтобы определить, какой из них в большей степени соответствует достижению намеченных карьерных целей. А теперь представьте себе аналогичный сервис, позволяющий понять, что лучше с точки зрения роста доходов или развития карьеры – приобретение дополнительных навыков или работа в различных департаментах одной или разных компаний. Мощным инструментом поиска подходящей работы был бы также сервис, позволяющий оценить влияние формулировок в резюме на позицию, которую оно занимает в результатах поискового запроса.

Поиск кадров требует времени и средств, поэтому компании все чаще используют для этой цели социальные данные. Когда основателю и руководителю информационно-стратегической компании MoData Гэму Диасу потребовался специалист по теории и методам анализа данных, он решил, что человек, регулярно размещающий на сайте Quora удачные ответы на вопросы по этой тематике, наверняка очень хорошо разбирается в предмете. «Люди регистрируются. Люди читают. Люди постят. Люди плюсуют. Люди комментируют. Quora – пример экономики знаний, подобных которому я просто не знаю. Здесь сочетаются качество материалов, популярность и авторитетность и раскрываются неявные сети обмена информацией по определенным темам», – прокомментировал Гэм[469]. Он нашел нескольких авторов с хорошей репутацией в области машинного обучения, а публикации одного из них понравились ему особенно. И хотя тот сказал, что не интересуется предложениями о новой работе, он все же согласился прилететь в Силиконовую долину для знакомства и в конечном итоге присоединился к компании.

Еще десять лет назад большая часть людей сочла бы нелепостью идею открыто делиться в интернете своим нелегко доставшимся профессиональным опытом. За опыт платят, и бесплатно рассказывать о нем значило бы по тем временам понизить свои расценки на рынке труда. Но сегодня можно создать себе репутацию, выходящую далеко за рамки своей компании и постоянных клиентов, предоставляя открытую информацию о своих знаниях и умениях.

Поскольку люди создают и распространяют информацию, которая обогащает их профессиональную репутацию, работодатели могли бы задуматься о создании компенсационных и бонусных моделей, основанных не только на традиционных метриках объема продаж и прибыли, а на значительно более широком наборе параметров. Оцифровать можно и репутацию коллег, и скорость и надежность контактов внутри и вне коллектива, и даже эффективность ведения рабочих совещаний. Например, в одной из крупнейших компаний Силиконовой долины сотрудник, получающий внутренний телефонный вызов, видит историю разговоров звонящего. Если предыдущие беседы с ним занимали в среднем по тридцать минут, он может решить, что разумнее отправить звонок в голосовую почту. Таким образом, сотрудники смогут лучше управлять своим временем, а менеджеры получать важнейшую информацию об их взаимоотношениях между собой. Как и в случае с социометрическими бэджами, такая информация делает более заметным время, затраченное сотрудником на оказание помощи коллегам.

Но эта система меркнет по сравнению с режимом «радикальной прозрачности», который установил основатель крупнейшей в мире инвестиционной компании Bridgewater Associates Рэй Далио. В Bridgewater собирают и анализируют информацию, относящуюся к принятию многомиллиардных решений. Записываются практически все проводимые совещания. Сотрудники могут фиксировать свое отношение к коллегам, в том числе досаду, а также оценивать их результативность с помощью приложения в iPad. Ознакомиться с оценками своих коллег может любой сотрудник[470]. В компании используется программное обеспечение, выделяющее поведенческие особенности, например эмоции в голосах людей при обсуждении какого-то вопроса, и идентифицирующее ситуации, когда предлагаемое решение почти не вызывает сомнений. Цель состоит в поощрении здорового скептицизма и внутренней дискуссии. Многие видеозаписи и некоторые аналитические материалы распространяются среди сотрудников. Далио считает, что превращение неявного в явное способствует повышению уровня взаимопонимания, совершенствованию процесса принятия решений и достижению лучших результатов[471]. Я же убежден в том, что Bridgewater сумела бы достичь еще большего, если бы каждый ее сотрудник имел полный доступ ко всей информации с возможностями изменения, дополнения и эксперимента.