Использование опыта руководства исследованиями для разработок полезно
Специалисты по исследованию и анализу данных сегодня ценятся очень высоко. Чтобы научиться приносить реальную пользу бизнесу с помощью данных, потребуется уникальное сочетание технических навыков, математических способностей, интуиции и умения объяснять.
>>>>
Сегодня, когда в компаниях практически всех отраслей стремятся получать максимальную отдачу от доступных растущих информационных ресурсов, одними из самых востребованных специалистов стали эксперты по данным (data science).
Ценность этой специальности будет расти и дальше по мере того, как в организациях будут ставить себе на службу всевозможные внутренние и внешние источники информации. В прошлом работа с данными была по большей части технической: сотрудники соответствующих отделов «колдовали» над базами данных, поставляя информационное «топливо» для корпоративных систем, чтобы бизнес-руководители могли готовить отчеты и повышать финансовые результаты.
Технические функции по-прежнему важны, но сегодня восходящими звездами бизнеса становятся специалисты-универсалы, умеющие не только манипулировать огромными объемами информации при помощи статистических методов и наглядных репрезентаций, но и способные точно прогнозировать развитие событий и устранять возможные помехи бизнесу.
Что именно нужно, чтобы стать экспертом в области науки о данных? Перечислим основные качества и навыки, необходимые такому специалисту.
Критическое мышление
Способность критически мыслить необходима для объективного анализа фактов, перед тем как сформулировать мнение или вынести суждение по решаемой проблеме.
Вникнув в суть задачи бизнеса, нужно уметь выделить то, что действительно важно для ее решения, и отбросить несущественное. Этот навык – один из определяющих для специалиста по данным.
Наряду с опытом необходима способность отбрасывать стереотипы. С одной стороны, нужны базовые знания в широком круге областей, с другой – четкое понимание того, что опыт и интуиция не гарантируют стопроцентного успеха. Опыт дает преимущество, но излишняя самоуверенность создает риск, поэтому способность к нешаблонному мышлению имеет большое значение.
Но смысл не в том, чтобы смотреть на любые ситуации широко открытыми глазами новичка, а в том, чтобы оценить проблему под разными углами.
Программирование
Лучшие исследователи данных умеют писать код и способны решать широкий круг задач программирования. Предпочтительным языком программирования для науки о данных становится Python, немало поклонников есть у R. Применяются и другие, в том числе C++, Scala, Closure, Java и Octave.
При этом, помимо общих знаний в области работы с большими объемами данных, с информацией реального времени, облачными сервисами и неструктурированными данными, нужны знания в области статистических методов и моделей – в частности, представление о концепциях регрессии, оптимизации, кластеризации, деревьев принятия решений и т. п.
Если у самого исследователя данных нет навыков программирования, можно положиться на соответствующих специалистов. Партнерство между разработчиком и ученым по данным может быть весьма плодотворным.
Математика
Наука о данных – не лучший выбор для тех, кто не любит математику и не получил соответствующего образования.
Крупным организациям требуется разработка сложнейших статистических моделей финансовой и операционной деятельности, для обеспечения достоверности которых нужны огромные объемы данных. Создание моделей, приносящих реальную пользу при разработке и оптимизации бизнес-стратегий, невозможно без соответствующей математической подготовки.
Ученый по данным должен не только превосходно разбираться в статистике, но и уметь работать в тесном взаимодействии с бизнес-руководителями, а им обычно требуются доходчивые разъяснения происходящего в «черном ящике». Только в этом случае бизнес будет ощущать доверие к полученным вами результатам и предоставленным рекомендациям.
Машинное обучение и искусственный интеллект
Эти направления сегодня развиваются чрезвычайно быстро благодаря росту доступных мощностей, сетевых соединений и возможностей сбора данных. Ученому по данным необходимо быть в курсе последних разработок и понимать области применения различных технологий. Однако стоит избегать внедрения заманчивого новшества, если для решаемой задачи будет достаточно намного менее сложных средств.
Данные «сами» помогут прийти к выбору технологии, когда будет глубокое понимание проблемы и ограничительных условий, включая вычислительные затраты, интерпретируемость, характеристики сети, уровень ожиданий заказчика и т. п.
Вместе с тем нужны навыки в области использования статистических методов. Работодатели не всегда это учитывают, поскольку сегодня широко доступны соответствующие автоматизированные средства, в том числе с открытым кодом. Однако без статистических знаний не будет понимания ограничений таких инструментов.
Недостаточно уметь освоить интерфейсы для работы с готовыми реализациями алгоритмов машинного обучения. Чтобы выбрать подходящий, необходимо понимать статистические методы и принципы предварительной подготовки данных для оптимизации скорости работы модели.
Важны также знания в области компьютерной науки, в частности основ программной инженерии.
Коммуникативные способности
Важность коммуникативных навыков стоит особо подчеркнуть. В службах ИТ сегодня практически ничто не делается «в вакууме»; всегда есть взаимодействие между различными системами, приложениями, данными и людьми. Не исключение и процессы исследования данных, поэтому готовность общаться – одно из важнейших качеств.
Необходимо умение доступно объяснять математические выкладки и превращать их в практические знания. Ученый по данным, работающий на пересечении ИТ, статистических методов и бизнеса, должен быть способным изложить полученные результаты в нужной форме любому из заинтересованных лиц.
Нужно уметь разъяснять топ-менеджерам преимущества данных для бизнеса, возможности технологий и вычислительных ресурсов, проблемы качества данных, приватности и конфиденциальности, а также другие вопросы, имеющие значение для организации.
Иметь хорошие коммуникативные навыки – значит быть способным облечь в доступную форму сложную техническую информацию, но при этом точно и исчерпывающе передать ее смысл. Не стоит забывать, что работа ученого по данным приносит результаты, которые могут и будут использоваться для поддержки руководящих решений.
Исследователю данных нужны знания в области бизнеса и способность задавать верные вопросы бизнес-руководителям, чтобы понять суть проблемы и разобраться, какие именно данные будут полезными для ее решения.
Кроме того, нужно умение разъяснять принцип действия алгоритмов. Способность рассказать, как именно система пришла к тому или иному выводу, важна для завоевания доверия руководства к прогнозным моделям, которые используются в рамках их бизнес-процессов.
Архитектура данных
Понимание всех процессов, через которые проходят данные от источника до создания модели и принятия бизнес-решения, – обязанность ученого по данным.
Отсутствие понимания архитектуры данных ведет к ошибкам в размере выборки и предположениях, обусловливая неверные результаты и решения.
Что еще хуже, может появиться необходимость менять сами элементы архитектуры. Без исходного понимания ее влияния на модели вы можете застрять в бесконечных доработках, раз за разом получая неточные результаты и тщетно пытаясь разобраться в причинах.
Hadoop избавляет от необходимости перемещать большие данные, обрабатывая их в месте хранения, однако знание всех подробностей конвейера обработки по-прежнему важно для обеспечения принятия качественных, обоснованных решений.
Анализ рисков, оптимизация процессов, системная инженерия
Исследователю данных необходимо понимать принципы анализа бизнес-рисков, улучшения процессов и системной инженерии. Соответствующие навыки применяются комплексно как при работе над моделями, так и при взаимодействии с заказчиком, в частности для получения от него исчерпывающих сведений о решаемой задаче.
Для снижения рисков методы их анализа нужно применять с самого начала разработки моделей. Способность выбирать компромиссы между затратами на улучшение процессов и полученными преимуществами, понимание типичных рисков вашей компании и знание потенциального влияния различных систем на ваши данные и предоставляемые результаты помогает повысить удовлетворенность заказчика.
Способность к решению проблем и бизнес-чутье
Ученому по данным необходимы качества, помогающие справляться с проблемными ситуациями. Прежде чем вытащить весь свой арсенал инструментов, исследователь данных рассматривает проблему под многими углами, стараясь вникнуть в суть. Он скрупулезно подходит к своей работе и способен доступно разъяснить полученные результаты.
Именно на эти свойства, помимо склонности к критическому мышлению, следует обращать внимание при найме технического специалиста на должность ученого по данным.
В целом сочетание навыков хорошего ученого по данным выглядит действительно редким: высокие интеллектуальные способности для решения задач обработки данных и создания эффективных моделей, хорошее понимание проблем бизнеса, знание структуры данных и принципов работы различных алгоритмов.
Первое из перечисленного найти проще – необходимые качества обычно есть у большинства выпускников высших учебных заведений с математическими, инженерными и другими техническими специальностями. А вот с изложением принципов действия моделей сложнее. По свидетельству работодателей, весьма распространена ситуация, когда на собеседование приходит человек с опытом построения сложных моделей, но при этом неспособный внятно объяснить, почему именно та или иная модель сработала и на каком основании был выбран конкретный подход к реализации.
Даже если сама модель делает точные прогнозы, без понимания принципа действия доверия к ней будет меньше. Поэтому залогом успешной карьеры на поприще науки о данных будут глубокие познания механизмов работы различных алгоритмов в сочетании с развитой интуицией.
– Bob Violino. Essential skills and traits of elite data scientists. CIO. MAR 27, 2018
Источник
Передовой опыт — один из самых доступных практике источников новых идей, подходов и технологий. Поэтому чаще всего педагогический и социально-педагогический поиск строится на основе или под непосредственным влиянием конкретного передового опыта. Поскольку эффективно заимствовать его возможно только творчески, то освоение опыта превращается в его переработку, модификацию, по существу, в процесс выработки на основе известного образца своего, авторского варианта. В таком случае вполне правомерно считать его изучение и использование самостоятельной методикой исследования.
Научное изучение, анализ и обобщение опыта служат различным исследовательским целям:
– выявлению существующего уровня решения образовательных, воспитательных, социально-профилактических и иных задач,
– узких мест и конфликтов, возникающих в практике,
– изучению доступности и эффективности научных рекомендаций,
– выявлению элементов нового, рационального, рождающегося в каждодневном творческом поиске передовых коллективов и работников.
Предметом изучения при использовании указанного метода может быть опыт массовый (для выявления ведущих тенденций), опыт отрицательный (для выявления характерных недостатков и ошибок, на которых, как известно, надлежит учиться), но особое значение имеет изучение передового опыта, в процессе которого выявляются, обобщаются, становятся достоянием науки и практики крупицы нового, оригинальные идеи и замыслы, эффективные сочетания методов, новые формы организации обучения и воспитания.
Есть все основания выделить из всего комплекса источников и условий перестройки образования и воспитания именно передовой опыт и сосредоточить внимание на способах его изучения и использования.
Вызвано это тем, что в передовом опыте нащупываются и вскрываются болевые точки практики, рождаются практические проекты назревающих преобразований, и в этом смысле он оказывается незаменимым как ориентир для массовой практики. Известно, далее, что педагогическая наука зачастую не успевает достаточно оперативно откликнуться на запросы практики, и живой опыт мастеров и новаторов оказывается наиболее оперативным способом решения острых практических вопросов. Наконец, известно, что сами рекомендации науки в силу ряда причин внедряются непросто. Живой опыт, пример коллег отличается наглядностью, его легче заимствовать, распространять, он более инструментален, его результаты наглядны и осязаемы. Поэтому научные рекомендации лучше идут в массовую практику, будучи освоены сначала в передовом опыте.
Какой же опыт мы вправе квалифицировать как передовой? По качественной характеристике передовой опыт не только противопоставляется отрицательному, но и не совпадает полностью с наиболее близким ему опытом положительным.
Положительный опыт — это опыт, позволяющий, опираясь на традиционные подходы, получать результаты, отвечающие современным требованиям. Этот опыт, как правило, опережает тот уровень, который достигнут в массовой практике.
Передовой опыт — это опыт, реализующий прогрессивные тенденции развития воспитания и социальной помощи, опирающийся на научные достижения, создающий нечто новое в содержании, средствах, способах социально-педагогического процесса и в силу этого позволяющий достигать оптимально возможных в конкретных условиях и ситуациях результатов.
Хотя для изучения и распространения передового опыта сделано немало, в этой работе остается еще ряд серьезных недостатков. Не создана единая система выявления, регистрации (патентования), хранения и распространения передового опыта.
Не освоена комплексная, целостная процедура его изучения, включающая выявление, описание, анализ, обобщение, истолкование, коррекцию и распространение.
Слабо раскрываются функциональные и причинно-следственные связи между задачами, замыслом, средствами, способами деятельности педагога и воспитанников и достигнутыми результатами.
Недостаточно вычленяются и показываются объективные связи и закономерности, лежащие в основе достигнутых успехов, связь опыта с передовыми идеями современной педагогики, психологии, социологии, теории социальной работы, с одной стороны, и субъективные формы их воплощения, связанные с личностью педагога, — с другой.
Вследствие этого описываются и распространяются отдельные внешние атрибуты, приемы педагогической деятельности, в лучшем случае система приемов, но не ее ведущие идеи, не педагогическая система в целом.
Не раскрываются психологические условия и механизмы рождения нового.
Чтобы преодолеть отмеченные недостатки и обеспечить научный подход к организации, выявлению, изучению и распространению передового опыта, полезно положить в основу работы следующие вытекающие из теории и проверенные практикой положения:
1. Изучение и распространение опыта должно вестись на основе современных концепций воспитания, обучения и социальной помощи и предполагать развитое самостоятельное педагогическое мышление руководителей, методистов, учителей, воспитателей, понимающих реальные потребности конкретного образовательного учреждения и его готовность к восприятию и творческой переработке опыта.
2. Распространять и внедрять нужно, следуя К. Д. Ушинскому, не сам опыт, а прежде всего идею, мысль, извлеченную из опыта, подходы, закономерности. Набор же приемов и методов, используемых в передовом опыте, должен органически вытекать из идеи, замысла и использоваться творчески, с учетом накопленного опыта, возможностей, стиля работы перенимающего опыт субъекта. Возможно, добавим мы, вычленить и передать (или позаимствовать) технологию, т. е. структурированную систему действий и операций, если она оказывается пригодной для иных условий. Для этого нужно овладеть методикой выявления, описания, анализа и обобщения опыта.
3. Передовой опыт должен изучаться и распространяться комплексно, с учетом запросов конкретного адресата, реальных проблем и задач, условий региона и микрорайона, подготовленности кадров. Новые приемы, частные усовершенствования должны органически вписываться в сложившуюся систему работ, усиливать и совершенствовать ее. Если же речь идет о замене малоэффективных систем новыми, то внедрению подлежит логически обоснованная целостная система, охватывающая и цели, и идеи, и содержание, и средства педагогической деятельности. Именно в этом смысле А.С.Макаренко говорил об «индукции цельного опыта», который должен быть основанием для «советского педагогического закона».
4. Введение нового эффективно тогда, когда эта работа стимулирует творческую деятельность как воспитателей, так и воспитанников, когда возникает коллективный поиск, вынашивается и рождается свой, авторский вариант нововведения.
Необходимо иметь в виду, что понятие «передовой опыт» имеет не только абсолютный, но и относительный смысл. То, что давно освоено одним коллективом, может быть перспективным, передовым для другого. Нужно учитывать при внедрении актуальные (сегодняшние) и перспективные возможности коллектива и отдельных его членов, обеспечивая при необходимости поэтапное и вариативное внедрение нового, дифференцировать цели обращения к опыту: инициирование творчества в коллективе, заимствование идеи, использование технологии, комплексное использование опыта и др.
Источник
Проектирование опыта сотрудников гарантирует, что ваша стратегия управления опытом будет основана не на ваших догадках, а на том, чего на самом деле хотят сотрудники.
Сложнейшая задача для HR-специалистов в проектировании опыта сотрудников — отбросить преждевременные догадки. При составлении стратегии есть соблазн пойти по простому пути и опереться на собственные предположения вместо того, чтобы пытаться собрать обратную связь. Но даже если обратная связь доступна, ее зачастую интерпретируют предвзято. Поэтому проектирование опыта имеет большое значение в сфере управления опытом сотрудников.
Проектирование опыта — процесс, где пользователь занимает первое место в решении проблем. В конкретном случае управления опытом сотрудников, персонал — это пользователи, а цель компании в том, чтобы разработать для них понятный, вовлекающий и, в конечном итоге, приятный опыт.
Так как опыт сотрудника основан на его личных желаниях и потребностях, имеет смысл составить стратегию с таким же подходом. Однако, проектирование опыта — широкая концепция с множеством возможных толкований. Найти стратегию, применимую к опыту сотрудников может быть непросто.
1. Понимание и наблюдение
Начать планирование опыта сотрудников стоит с исследования. Поймите вначале, что такое опыт сотрудников, как он применим к вашей индустрии. Читайте книги и статьи, слушайте подкасты, заручитесь поддержкой других HR-профессионалов, чтобы узнать, какие методы работы с опытом сотрудников по их мнению лучшие.
Как только у вас есть твердое понимание, примените полученные знания на практике, и наблюдайте. Помните, что вы смотрите на то, как сотрудники воспринимают свой опыт, а не просто описание того, что они делают. Интерпретации основаны на эмоциях и поэтому требуют взглянуть на условия, которые вызывают эти эмоции.
В случае проектирования опыта сотрудников, наблюдение подразумевает, что вы находитесь там, где и ваши сотрудники: в офисе, на заводе, в медицинском учреждении, вне офиса, если в этом есть необходимость. Если в организации несколько подразделений, то необходимо посетить каждое из них. При наблюдении ищите ситуации, которые могут привести к негативным эмоциям. В качестве примера можно привести отсутствие свободных конференц-залов, что снижает производительность труда в офисе и вызывает чувство разочарования; или плохо оснащенная комната отдыха, в результате чего сотрудники работают в ночную смену не имея ни кофе, ни чая, что вызывает недовольство и апатию.
Безусловно, когда речь заходит о получении обратной связи, нельзя обойти стороной беседы с сотрудниками и прямой вопрос о том, с какими трудностями они сталкиваются на рабочем месте. К сожалению, это невозможно для больших организаций с тысячами сотрудников, поэтому в таких случаях проводятся опросы — пульс-опросы и регулярные опросы удовлетворенности. Для получения наиболее целостной картины используйте комплексную схему наблюдений, открытого диалога и опросов.
Почувствуй вкус обратной связи. KEY HABITS
2. Мозговой штурм и приведение к идеалу
Эта фаза сводится к инновации. Как только вы понимаете нынешнее состояния опыта сотрудников в вашей компании, следующим шагом будет поиск идей, или разработка концепции возможных решений общих проблем, с которыми вы столкнулись и которые были выявлены в результате обратной связи. Это не задача для одного человека, как и не задача для отдела кадров. Для достижения лучших результатов, необходимо сформировать сборную команду из сотрудников и руководителей для обеспечения взаимодействия.
После того как команда сформирована, соберите их вместе и начните искать способы решения проблем. Не бойтесь проявить креативность. Вам нужно как можно больше решений, так что воздержитесь от того, чтобы критиковать идеи, которые поначалу кажутся слишком необычными. Как только все идеи будут высказаны, начните сужать их круг, чтобы определить наиболее доступные вашей организации решения.
3. Тестирование и внедрение
Теперь пришло время начать тестирование. Стоит начать экспериментировать с применением своих лучших идей. На протяжении всего процесса необходимо стараться получить мнение сотрудников. В конце концов, ваша цель состоит в том, чтобы улучшить их опыт, а если вы проигнорируете то, как ваше решение на них влияет, все усилия будут впустую. С самого начала сообщите сотрудникам о том, что новые решения находятся в стадии тестирования и могут быть изменены в соответствии с обратной связью.
Инструменты оценки и обратной связи: Узнать больше
Вероятнее всего, в результате ваших решений возникнут новые проблемы. Может быть, вы хотите решить проблему нехватки конференц-залов, предоставив доступ к локальным рабочим местам, но это создает проблемы с коммуникацией, так как некоторые сотрудники не работают в офисе. Если решение не сработает, попробуйте что-нибудь другое. Помните, что нельзя сделать счастливым каждого сотрудника, но можно сделать счастливым большинство. Если есть идеи, которые просто не сработают, будьте откровенны со своими сотрудниками и объясните, почему и какие еще шаги вы предпринимаете для решения проблемы.
Когда решения работают и вы получаете преимущественно позитивную обратную связь, вы достигли цели внедрения. Решение нескольких проблем не значит, что процесс планирования опыта сотрудников окончен. Процесс должен быть постоянным, что учитывает изменения во взглядах, демографических характеристиках, отраслевых стандартах и других переменных.
Вовлеченность персонала и Опыт персонала: ключевые моменты
В конечном итоге, ключ к планированию опыта сотрудников в том, чтобы позволить самим сотрудникам направлять процесс. Если вы поверите, что они знают, в чем нуждаются для исполнения своих обязанностей, то сможете создать опыт, который приведет к повышенной вовлеченности и удовлетворенным сотрудникам.
Источник: BonFyre
Автор статьи: Лиза Малли
Иллюстрация: Кристина Ниесова
Источник