АНАЛИЗИРУЙ ЭТО

Ogonyok - - НЕДЕЛЯ|ЭПИЦЕНТР -

ДЭ­ВИД ГРИН,

За по­след­нюю па­ру лет бы­ло сге­не­ри­ро­ва­но в 9 раз боль­ше дан­ных, чем за всю преды­ду­щую ис­то­рию че­ло­ве­че­ства. И за­клю­че­ние о рас­ту­щем спро­се на про­грам­ми­стов обос­но­ван­но. Но, ве­ро­ят­но, да­же боль­ший спрос про­гно­зи­ру­ет­ся на ана­ли­ти­ков, ра­бо­та­ю­щих с боль­ши­ми дан­ны­ми, за­ни­ма­ю­щих­ся ма­шин­ным обу­че­ни­ем. В част­но­сти, big data scientist — тот, кто од­но­вре­мен­но вла­де­ет про­грам­ми­ро­ва­ни­ем, ма­те­ма­ти­че­ским и ста­ти­сти­че­ским ана­ли­зом и раз­би­ра­ет­ся в ка­кой-то кон­крет­ной от­рас­ли. Что это ме­ня­ет, до­пу­стим, в сфе­ре, ко­то­рой я за­ни­ма­юсь? По­яви­лось но­вое на­прав­ле­ние — HRа­на­ли­ти­ка, суть ее — в ра­бо­те с боль­ши­ми дан­ны­ми по пер­со­на­лу. Сей­час это на­прав­ле­ние ак­тив­но внед­ря­ют круп­ные ком­па­нии в тех­но­ло­ги­че­ском, бан­ков­ском сек­то­ре. На­при­мер, в НьюЙор­ке по­чти каж­дая вто­рая ком­па­ния ис­поль­зу­ет HR-ана­ли­ти­ку. За пре­де­ла­ми США эту прак­ти­ку пе­ре­ни­ма­ют ком­па­нии в Ве­ли­ко­бри­та­нии, Ни­дер­лан­дах, Да­нии, Ав­стра­лии, Ин­дии.

Как это ра­бо­та­ет? Рань­ше ре­кру­тер мог про­смат­ри­вать сот­ни ре­зю­ме на со­от­вет­ствие ва­кан­сии, се­го­дня ма­ши­на де­ла­ет это несрав­ни­мо быст­рее, со­по­став­ляя мно­же­ство дан­ных. К при­ме­ру, ре­кру­тер в США не зна­ком с рей­тин­гом ву­зов Ки­тая директор де­пар­та­мен­та HR-ана­ли­ти­ки IBM (на сам­ми­те HR Digital 2017)

По­яви­лось но­вое на­прав­ле­ние — HR-ана­ли­ти­ка, суть ее — в ра­бо­те с боль­ши­ми дан­ны­ми по пер­со­на­лу

и от­мел кан­ди­да­та из этой стра­ны, а ма­ши­на его ото­бра­ла, по­то­му что уви­де­ла: пре­тен­дент окон­чил один из луч­ших ву­зов стра­ны. Ма­ши­на спо­соб­на обу­чать­ся, учи­ты­вая преж­ние пред­по­чте­ния ра­бо­то­да­те­ля. Это об­щий ме­ха­низм, та­кой же, как в он­лайн-ма­га­зи­нах, где по­ку­па­те­лю да­ют­ся ре­ко­мен­да­ции по то­ва­рам на ос­но­ве его преды­ду­щих по­ку­пок.

Те же воз­мож­но­сти ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та, ма­шин­но­го обу­че­ния, боль­ших дан­ных ис­поль­зу­ют­ся в ра­бо­те с пер­со­на­лом. Уже при­ме­ня­ют­ся про­грам­мы, ана­ли­зи­ру­ю­щие ра­бо­ту со­труд­ни­ков за ком­пью­те­ра­ми для оцен­ки их про­из­во­ди­тель­но­сти. На­при­мер, про­грам­мы мо­гут вы­яв­лять ано­ма­лии: дол­гое за­ви­са­ние в он­лайн-ма­га­зи­нах и соц­се­тях или мас­штаб­ное ко­пи­ро­ва­ние дан­ных, ко­то­рое мо­жет быть ин­тер­пре­ти­ро­ва­но как на­ме­ре­ние вско­ре по­ки­нуть ком­па­нию.

Есть про­грам­мы, спо­соб­ные пред­ска­зать те­куч­ку на ос­но­ве мно­же­ства дан­ных, в том чис­ле вре­ме­ни, ко­то­рое со­труд­ник тра­тит на путь до ра­бо­ты, по­лу­чен­ных им бо­ну­сов (по­вы­ше­ния по долж­но­сти, пре­мий), ис­поль­зо­ва­ния слов в его де­ло­вой пе­ре­пис­ке по e-mail. Выс­ший уро­вень — спо­соб­ность спро­гно­зи­ро­вать на­ме­ре­ние ра­бот­ни­ка уй­ти из ком­па­нии еще до то­го, как он сам это осо­знал.

В ра­бо­те с боль­ши­ми дан­ны­ми воз­ни­ка­ет и се­рьез­ный эти­че­ский мо­мент. Ис­поль­зо­ва­ние тех­но­ло­гий обос­но­вы­ва­ет­ся эко­но­ми­че­ской эф­фек­тив­но­стью, но це­ли­ком по­ла­гать­ся на них не сто­ит, ина­че мож­но за­быть, что при­су­ще че­ло­ве­ку.

Newspapers in Russian

Newspapers from Russia

© PressReader. All rights reserved.