Всего за 529 руб. Купить полную версию
Отличным примером этого может быть сервис Stafory «Робот Вера» или Intervio от команды PryTek, который находит потенциальных кандидатов на выбранную позицию, обзванивает их, проводит их опрос и делает оценку соответствия потенциального кандидата предлагаемой позиции с использованием основных методик управления людьми, такими как Big Five. Происходит это благодаря сбору данных из баз резюме, таких как HeadHunter или TrudVsem. Так что, процесс поиска и отбора кандидатов на определенные позиции, уже сегодня может проходить без участия человека. Intervio наоборот представляет собой сервис, где соискатель просто рассказывает свою историю, отвечая на вопросы, которые заранее записаны в виде видео интервью, а программа обрабатывает изображение, голос и получаемый текст и выдает оценки по психотипу, навыкам, используя сложный алгоритм нейролингвистического анализа. Это такой специальный алгоритм, который позволяет машине понять смысл слов. Например, «я хмурый иду по осеннему лесу» и «я иду по хмурому осеннему лесу» два похожих предложения, но смысл у них разный. Машины уже способны уловить разницу в этом смысле.
С одной стороны, это серьезная трансформация процесса процесс подбора и резкое снижение его стоимости, с другой чтобы пользоваться таким процессом, организации необходимо быть готовой внедрять такие сервисы в режиме Plug and Play, постоянно подключая эффективные цифровые сервисы и заменяя привычные процессы, требующие участия человека.
Датчики, телеметрия, бесконечные потоки данных, формирующие океан информации, создали новую цифровую экосистему. В ней с повышением интеграции данных в текущие процессы меняется и роль человека. На смену традиционным профессиям индустриальной экономики приходит запрос на новые навыки в отношении управления и интеграции данных. Рынок и трансформация модели конкуренции открывают новые ниши для небольших игроков, которые формируют основное давление на современные большие компании. Чтобы быть эффективным, бизнесу придется акцентировать больше внимания в своем развитии на создание адекватной инфраструктуры сбора и обработки данных, а также решить ряд важных задач. Среди них ключевую роль играют методология и стандартизация протоколов передачи данных, информационная безопасность, аудит и управление качеством данных.
Потому что какими бы продвинутыми ни были алгоритмы, все они отступают при встрече с аномалиями в данных, причина которых может быть в некачественной информации. Поэтому проектирование, зачистка, контроль и арбитраж целостности это одни из самых важнейших задач, которые придется решать в новой цифровой экономике.
Переход к новой парадигме работы с аналитикой, данными и информацией потребует от организации более высокого уровня зрелости, а это означает, что бизнес будет вынужден решить невыполнимую задачу по обучению специалистов и интеграции новейших технологий работы с данными в кратчайшие сроки, изменив при этом роль и ответственность участников цепочки создания информационного контента.
В этой книге я разберу основные приемы и модели, которые можно применять при выполнении этих задач, и которые помогут ответить на этот вызов. Мы с вами проанализируем: как строить команду, как выглядят новые профессии и какие методы управления могут применяться. Я расскажу, как можно разобрать кейсы, и покажу, как спроектировал новые сервисы, которые смогут заменить традиционные аналитические записки или отчетность.
Глава 2
Стратегия данных
С чего начинается стратегия данных?
Стратегию данных каждый из ключевых менеджеров компании сегодня понимает по-разному. А некоторые ее вообще до сих не понимают. Оно и понятно, много букв. Это как вишенка на торте инноваций и технологий, в котором еще надо уметь разбираться, чтобы просто банально насладиться тем вкусом, который есть. В том числе по-разному ее понимают и ключевые игроки рынка, производители программного обеспечения, разработчики и архитекторы данных. Нельзя просто взять, собрать всех вместе и наивно полагать, что получится договориться о чем-то одном.
Жизненный цикл данных
Данные это что-то непонятное, неопределенное, как бесформенный прозрачный кислород. Вроде есть, вроде важен, но с чего начать?
Но во всех взглядах есть общее ядро, которое разделяется каждым из участников и является одним из ключевых факторов выбора и реализации стратегии это понимание цикла работы с данными. Я выделил несколько моделей, иллюстрирующих наиболее полный жизненный путь данных внутри организации.
Например, модель Малькольма Чисхолма[22] выделяет семь активных фаз взаимодействия с данными:
1. Data Capture создание или сбор значений данных, которые еще не существуют и никогда не существовали в компании.
а. Data Acquisition покупка данных, предложенных внешними компаниями;
b. Data Entry генерация данных ручным вводом, при помощи мобильных устройств или программного обеспечения;
c. Signal Reception получение данных с помощью телеметрии (интернет-вещей).
2. Data Maintenance передача данных в точки, где происходит синтез данных и их использование в форме, наиболее подходящей для этих целей. Она часто включает в себя такие задачи, как перемещение, интеграция, очистка, обогащение, изменение данных, а также процессы экстракции-преобразования-нагрузки;