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  • 所谓“工欲善其事,必先利其器”,在数据分析大行其道的今天,如何高效实现数据优化,提升数据分析效能与价值,成为企业IT部门面对的重要课题之一。 小张的麻烦 小张是一家公司的IT部门员工,负责公司信息系统运维...

    本文来自永洪科技售前总监 | Felix

    所谓“工欲善其事,必先利其器”,在数据分析大行其道的今天,如何高效实现数据优化,提升数据分析效能与价值,成为企业IT部门面对的重要课题之一。

    小张的麻烦
    小张是一家公司的IT部门员工,负责公司信息系统运维管理。今年年初,公司为了实现数据化驱动转型,将数据价值最大化,斥资购置并搭建了一套数据分析系统,希望能够从公司各部门产生的大量业务数据中获得更大的增长空间。

    系统上线之后,小张工作变得愈发忙碌,除了需要频繁督促部门人员的业务数据录入之外,还要通过系统对业务数据进行分析整理,查看可能存在的问题和业务改进的空间。小张相信,这些数据中蕴含着改进业务的巨大价值。

    然而随着系统运行,小张发现,数据分析的结果中,存在一些莫名其妙的问题:
    生产流程的平均时长比完成所有流程总共的时间还长;

    原材料采购占比最大的省份占比居然只有个位数;

    员工男女比例严重失调;

        ……
    

    经过仔细查找后,小张发现系统所用到的部分数据源中的原始数据没有经过充分的准备处理,存在大量无效数据甚至垃圾数据,导致分析结果存在巨大的差异,以至于完全无法使用,例如:
    生产部门人员忘记录入流程的结束时间,导致生产流程时间记录大大延长;

    省份信息录入名称不统一,“北京” 、“BJ”、“Beijing” 等信息混录,被识别为不同省份;

    性别信息以数字1、0录入,未录入信息因空值被补记为0,导致女性员工统计数量大幅增加;

       ……
    

    小张不得不通过各种方式手动修改这些数据,再加上不断增加的数据分析与报表任务,工作压力越来越大,小张也被搞得焦头烂额。

    当然,小张遇到的问题只是许多数据治理问题的缩影。事实上,在构建数据分析系统的过程中,IT人员会面临更多、更复杂的数据问题,而这也是企业构建数据体系时,不得不面对的重要课题。

    (一)“脏”数据

    对于数据分析系统而言,数据的录入往往存在或多或少的不规范性,如重复记录,遗漏的空值,明显不合理的异常数值、未根据相应指标改变的参考值等情况,这种数据一般被称为“脏数据”。 数据处理过程中常见的“脏数据”主要有以下几类:

    1. 数据重复:出现多条相同记录,且往往出现的复杂情况是记录不完全重复,例如:两条记录,仅有地址信息不同,而其余值完全相同。

    2. 关键数据缺失:缺失部分数据记录,或记录里存在空值,或两种情况并存。如果有空值存在,为了不影响分析准确性,一般或者不将空值纳入分析范围,或者选择用平均数、零或等比例随机数进行填补进行补值。如小张所在公司的数据系统,对于未正常填写的生产流程完结时间一律按照夜间24点进行填补,因而产生生产流程超长的情况。

    3. 数据错误:数据没有严格按照规范记录。这种情况一般包括异常值(超出正常区间的数值),格式错误(如日期格式录成字符串)或数据不统一(如北京记录成北京、BJ或Beijing)。

    4. 无法关联:数据正确,但不可用。这种情况常见于字符串,如地址“北京海淀中关村”记录在同一字符串中,无法将“海淀”这一具体城区级别拆分出来,导致无法分析城区数据。

    这些数据如果不进行整理就直接进行分析,会对分析的结果准确性与价值产生很大影响,正如文章开头小张面对的问题一样。
    在完整的数据分析体系中,一个很重要的环节叫做“数据准备”,其目的就是对“脏数据”进行相应的“清洗”,减少或避免这些数据对分析结果可能产生的影响,最大化数据分析可以提取的数据价值。

    (二)如何“清洗”数据:手洗vs机洗
    数据准备并非一个新鲜的概念。在IT部门仍然是企业数据分析核心部门的时候,数据准备就一直是IT部门最重要的数据处理任务之一。根据不同的数据问题类型,IT人员需要对数据系统制定不同类型的处理策略,甚至手动处理部分数据。

    在传统数据分析系统中,这一工序通常由IT人员通过不同类型的数据处理工具,或者编写大量的SQL加工逻辑完成,繁琐复杂,耗时耗力。在数据分析的整个过程中,数据准备有时会占到整体流程时间的70%以上,严重降低了IT部门的工作效率。

    同时,传统数据分析系统过度依赖IT部门,从数据准备到报表生成都要依靠IT部门执行,使其迅速成为数据分析流程的“瓶颈”。这种通过IT部门“手洗”数据的过程,会因为各业务部门的大量数据业务堆积,加剧IT部门的“数据瓶颈”效应,影响整个数据分析流程的进度与企业对数据价值的应用效率。

    随着以永洪为代表的大数据平台的使用不断深入,帮助IT和业务人员降低了数据分析门槛 ,将数据分析能力从IT部门辐射到更多业务部门中,数据准备成为为数不多仍需IT部门集中参与的数据分析流程之一,这一瓶颈地位愈发凸显。简化数据准备过程,将IT部门从重复性的繁琐数据准备工作中解放出来,成为越来越多企业开展数据分析业务的核心诉求。

    而对于致力于将数据分析能力赋予普通用户,让“释放数据价值,人人都是数据分析师”的永洪来说,这正是其在数据分析领域致力解决的问题之一。永洪科技在2016年11月26日举办的用户大会上正式推出的永洪一站式大数据分析平台Yonghong Z-Suite V7.0,已经无缝打通了数据分析全链条;其中的重要功能之一,就是“自服务数据准备”。

    据永洪科技售前总监 Felix 介绍,永洪的“自服务数据准备”,是指通过点击、拖拽等方式,完成异构数据源间的相互关联、转化,以可视化流程的方式完成数据建模,主要功能包括:

    1. 拖拽式操作实现数据去重功能;

    2. 缺失值填充,支持自动获取最大值、最小值、平均值及自定义值;

    3. 尽早发现异常数据,可通过定位指标范围,快速判断数据的有效性、合理性;

    4. 此外,Yonghong Z-Suite还有很多其他实用功能,如对数据进行分组与汇总、行列转化、日期维度拆分以及计算非工作日等;

    5. 除以上功能外,Yonghong Z-Suite还有一个重要的特性,即能够实时将各数据节点的性能以通过连线颜色及提示信息的方式及时告知用户,从而让用户尽早做出合理预判:若连接线为黄色,表示性能较差,可能需要进行优化;如果连接线出现红色,则不建议通过此种方式实现数据关联。

    6. 举例来说,通过拖拽完成两张表单的联合如下:
      https://www.yonghongtech.com/webbbs/data/attachment/forum/201705/10/100710m1blz9uc99b9c1cs.gif
      联合之后,可以直接进行自动去重操作:
      https://www.yonghongtech.com/webbbs/data/attachment/forum/201705/10/100742ffrk1ujau1rujc9j.gif
      之后,借助自动布局与性能检测,即可完成对不同数据节点性能的展示:
      https://www.yonghongtech.com/webbbs/data/attachment/forum/201705/10/100755pl343g24c232lz9o.gif
      演示

    Felix指出,这些功能允许IT部门在统一化大数据平台上,通过拖拽操作的方式快速构建数据准备工作,减少对于外部工具的大量适配应用与SQL语句的编写工作,以更加简便直观的“机洗”辅助完成数据“清洗”,大幅节约数据准备时间,有效减轻IT部门的“数据瓶颈”压力。而一旦数据准备工作得以高效完成,数据分析对数据价值的释放也能得到最大化的体现,“小张”们的问题也就迎刃而解了。

    正所谓“工欲善其事,必先利其器”。在数据分析的过程中,通过快捷、直观、可视化的工作流方式,快速完成对数据的准备工作,发现并纠正数据问题,保证数据的一致性,不仅能够为企业节约人力与时间成本,同时对于提升数据分析带来的价值与强化企业数据驱动能力,都具有重要的意义。

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    释放数据价值,人人都是数据分析师,支持免费申请 Yonghong Z-Suite产品试用
    更多精彩信息可以点击:
    https://www.yonghongtech.com/webbbs/portal.php

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    近几年,业界对研发效能的关注度与日俱增,众多工程人员和学者进行了大量的思辩悟,我们对这一“盛世”喜闻乐见,虽然百家争鸣的背后也可能伴随着偏见和纠葛,但恰恰是这些不同的声音,造就了软件研发效能的进步和反思,也启发着我们进行多元化的思考。

    我们从工程角度思考研发效能提升,建设了众多易用的工具平台;

    我们从组织优化的角度出发,践行了DevOps等实践;

    我们从项目管理的角度出发,推崇敏捷开发,并丰富了度量等手段。

    从工具到组织,再到管理,我们做了那么多提升研发效能的事,你也许不禁要问:这些工作究竟是如何作用到研发效能的提升上的?软件研发效能的本质到底是“人性”的,还是“物性”的?

    毫无疑问,软件研发是一项人类的活动,然而,在对软件研发这一过程进行考察时,这个几乎毋庸置疑的论断,却是许多人共同的思维盲点,这也许是因为,计算机在这一过程中的作用被过分夸大了。我们总是不自觉的认为我们可以依靠计算机解决所有问题,当然,也包括解决我们自己。

    这样的例子很多,管理者喜爱推销自动化测试,认为自动化测试能够替代测试人员的工作,继而降低人员的工作强度,但遗憾的是,我从未见过一位管理者能够真正兑现这一承诺,测试人员或是将精力大量投入在维护因业务迭代而无法执行的自动化脚本上,或是投入在分析自动化执行结果上,从全局视角看,测试人员还是那么忙碌、疲倦和无精打采。

    事实上,所有企图单方面用技术手段去消除软件研发过程中人的因素的努力,基本都是以失败告终的。

    管理者的美梦也许无法成真,但也并不是完全没有益处,它促进了我们的思考。让我们放下手头的键盘和鼠标,从人性和物性的角度,辩证思考一下我们正在从事的这项工作。

    1

    软件研发效能的“人性”
    软件研发是人类的智力产物,我想没有人会质疑这一点,而这恰恰也是软件研发最令人感到困惑的地方,它难以度量产出、难以管理、难以控制。

    那是不是软件研发效能提升工作就成了一门“玄学”呢?这也未必。解铃还须系铃人,既然软件研发工作是人类的活动,那么在此之上的所有效能提升工作,都要顾及人的基本感受和合理需要。毕竟,人类的所有活动也都是为了自身能更好的存在和发展而进行的,这正是对研发效能提升最人性的解读。

    如果我们无视人性,那么不要说研发效能提升,恐怕连其中的某些环节都无法做好。最近关于度量的话题比较热门,我们就一起来看一个关于度量的案例吧。

    先介绍一个社会心理学名词——霍桑效应(Hawthorne Effect)。霍桑效应起源于1924年至1933年间的一系列实验研究,霍桑实验最初的研究地点位于芝加哥的一间工厂,实验探讨一系列控制条件(薪水、车间照明度、湿度、休息间隔等)对车间员工工作表现的影响。研究人员研究过程中意外发现,各种控制条件对生产效率都有促进作用,甚至当控制条件回归初始状态时,促进作用仍然存在。

    在这里插入图片描述

    很显然,实验假设的各项控制条件并非是唯一的或决定性的生产效率影响因素。对此,实验的制定者及其助手们所做的解释是:受试者对新的控制条件会产生正向反应,即由于环境改变而改变行为,所以生产率的提高并非由实验操控造成的。这种效果就是我们所称的“霍桑效应”。

    在实际工作中,笔者曾在团队内做过一次失败的实验,失败的主要原因正是受到了霍桑效应的影响。

    当时,笔者的初衷是希望通过实验的方式验证一些新的效能提升策略(如冒烟测试前置、精准测试等)的效果,我们圈定了一部分业务域的团队试用这些新策略,其余团队则维持原有工作模式不变,经过一段时间后统计各个团队的需求交付吞吐量(单位时间内交付需求的数量)进行对比并得出结论。

    理论上,我们期望看到试用新策略的团队的需求交付吞吐量相比其他团队有所提升,但实验的结果却令人大跌眼镜,所有团队的需求交付吞吐量都或多或少地提升了,甚至有的团队提升的幅度比尝试新策略的团队还大。这是因为我们的效能提升策略没有起到作用,还是有其他的因素呢?

    后来我们发现,即便不进行任何策略改进,仅仅是定期通晒一下各团队需求交付吞吐量的数据,也能起到一定的正面促进作用。这就是典型的霍桑效应的体现,当人们意识到自己正在被关注时,会不自觉地去改变自己的某种行为。团队知道自己正在被统计需求交付吞吐量数据,于是会更重视这方面的工作,从而促进了需求交付的效率。

    在这里插入图片描述

    这个案例充分体现了尊重人性在研发效能中的重要性,逆人性而为,不仅无法提升研发效能,甚至连获得的度量数据都是错误的。我们研发的效能工具平台、推行的流程改进措施、建立的研发技术规范,都应充分考虑人性的因素。此外,渴望尊重和欣赏,是人性的需求之一,适度的关注和赞美能够产生强烈的心理暗示,继而带来效能的提升。从这个层面来讲,合理和适度的座谈会、1对1面谈等形式都是不容小觑的研发效能提升手段,体现了对人性的重视。

    2

    软件研发效能的“物性”
    在人性的基础上,我们再来思考一下研发效能的物性,究竟有哪些客观存在的规律在制约或促进着研发效能的提升呢?
    Intel创始人戈登·摩尔于1965年提出了著名的摩尔定律,有以下三个版本:

    1. 集成电路芯片上所集成的电路的数目,每隔18个月就翻一番。

    2. 微处理器的性能每隔18个月提高一倍,而同期的价格下降一倍。

    3. 用一美元所能买到的计算机性能,每隔18个月翻两番。

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    摩尔定律揭示了信息技术的进步速度,也预言了行业的发展。在摩尔定律发现长达50多年间,顺应摩尔定律的公司飞速发展,很多公司都成为了业界先驱,而忽略它的公司则举步维艰,无法跟上时代发展的步伐。

    不过你是否知道,Google的前CEO埃里克·施密特曾提出过一个与之相对应的“反摩尔定律”,其表述是这样的:“一个IT公司今天要想和18个月前卖掉同样多的、同样质量的产品,那么它的营业额就会下降一半”。

    在这里插入图片描述

    反摩尔定律为所有IT公司敲响了可怕的警钟,因为它一针见血地指出了公司的收入随着时间失效的特点,即在后期一个公司花费同样的劳动只能收到以前一半的收入,公司效益大幅缩水。反摩尔定律,逼迫各公司马不停蹄地跟进摩尔定律所规定的速度,否则就不得不面对被淘汰的危险[4]。

    反摩尔定律告诉我们,越迟交付的价值也是越低的价值。这项规律是客观存在的,不为人的意志所转移,它促使人们不自觉的(或者说是被迫的)优化和改进自身工作,尽可能快速地交付高质量的产品。

    软件研发模式的变迁就是一个典型的例子。传统的瀑布模型是反“反摩尔定律”的,我们通常说“瀑布”是不敏捷的,因为瀑布模型把开发分成一系列阶段,包含需求、设计、开发、测试等工序,每个功能都需要经历这些阶段之后才能上线。

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    瀑布模型最大的问题在于,各阶段的划分是完全固定的、线性的,且粒度较粗,大批量的产品功能都需要经历整个周期到最后才能交付,且应对需求变化和风险的能力较弱,最终影响效能。

    一种有效的改进手段叫作迭代式开发,即把开发工作拆分成多个迭代,每个迭代交付一部分价值,更早的交付往往意味着更多的价值。就这一点来说,相对于瀑布开发,迭代式开发能做到更小批量的快速交付,从而更早获取更多价值。

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    敏捷开发将效能提升至另一个高度,也囊括了迭代式开发的一些优点,它是以人为核心、迭代、循序渐进的开发方式。敏捷开发最大的目标之一就是更快地交付价值,这里的“快”指的不是绝对速度,而是更早地交付。

    从软件研发模式的变迁,我们可以看到,人们始终在致力于尽快将有效且高质量的产品交付,以追赶摩尔定律的速度,抢占市场先机。

    对研发效能提升起到潜移默化影响的“物性”规律还有很多,包括:康威定律(Conway’s Law)、布鲁克定律(Brook’s Law)、霍夫施塔特定律(Hofstadter’s Law)、克努特优化法则(Knuth’s Optimization Principle)等等,它们是研发效能提升的导流线,敬畏规律,顺势而为,有利于研发效能的提升;违背规律,断鹤继凫,只会使研发效能坠入万丈深渊。

    3

    尊重人性,敬畏物性,提升研发效能从点滴做起
    让我们把视角拉回到现实,如果你能深刻理解并尊重研发效能的人性和物性,那么你就会发现,研发效能的提升并不非得兴师动众或大兴土木,即便是一件很微不足道的小事,或是一个小小的改变,都能对研发效能起到可观的促进效果。下面,我们一起来看一些可以从你我做起的点滴之举。

    不要制定冲突的目标

    也许你听说过目标制定的SMART原则,其中有一项原则叫相关性(Relevant),它指的是实现该目标与其他目标的关联情况。比如说,某个目标实现了,但是与其他目标的关联度都比较小,那么即便这个目标达成了,意义也不大。

    在实际工作中,我们可能还会遇到更极端的情况,即多个目标之间存在冲突。举个例子,研发团队制定的目标是:“半年内人均产生的高危Bug数量小于10个”,而测试团队制定的目标则是:“半年内人均发现的高危Bug数量大于10个”,这就是一组典型的冲突目标。如果团队遵循这样的目标,结果往往就是,测试团队和研发团队逐渐开始对立,或者个别团队成员间达成某种“私下交易”来美化数据。

    目标间的冲突对研发效能的损害是极大的,好比你在全速冲刺时,总有人在边上拽你的衣角。要避免制定冲突的目标,以下思路可以参考:

    目标通晒优于目标拆解:要避免目标冲突,首先要识别出目标冲突。一种比较经济的做法是,在逐层拆解目标前,先在当前层级进行目标通晒,确保无冲突后再向下拆解,这样就可以确保及早发现冲突。

    向上寻求共同目标:识别到目标冲突后,如何化解冲突呢?答案就是向上寻求共同目标。就拿上面关于Bug数量的目标来说,很显然,研发团队和测试团队的共同目标都是及早交付高质量的产品,以这个共同目标再去审视各自的细分目标,就更容易规避冲突。

    规避形式主义

    形式主义是组织建设效能低下的万恶之源,特别是当管理者为了实施所谓的科学管理而设定各种不切实际的条条框框时,团队成员就会陷入极其痛苦的状态,最终影响整个团队的工作效率和工作状态。

    考虑到软件研发过程中人的因素起到的决定性作用,形式主义在软件研发中的危害相较于其他行业更甚。例如:“领导不下班,我也没法下班”,“上级规定周报必须写满1000字”,“不管单元测试怎么写,覆盖率必须达到90%”,等等。这些案例的共同点,都是在迫使团队成员做一些冗余和无效的工作,来迎合管理者的“懒政”或“个人主义”。如果一个团队充斥着诸如此类的形式主义,团队效率之低可想而知。

    规避形式主义,关键是要勇于做减法,敢于消除一些不必要的规则,去除冗余的形式。

    我们同样来看一个案例,测试用例评审是软件项目流程中的一个常见环节,相关研发人员、测试人员和产品人员都要参与评审,确保用例场景充分,没有遗漏关键信息。这一评审过程一般都比较枯燥乏味,而且很容易演变为走过场的形式主义。

    那么,如何提升测试用例评审的效率呢?答案就是做减法。笔者所在的办公楼层,有一台可移动的电视机,我们把这台电视机推到茶水间门口的沙发边上,每人拿上一瓶饮料就开始评审了,除主讲人外其他人不允许带电脑,评审在一小时内完成,偶尔有超时的,另行预约时间。

    这种半正式又轻松的评审方式,能够有效地提升团队成员的专注程度和积极性,我们并不需要每次都把所有人拉到会议室,大家正襟危坐、轮流发言,这样反而会限制思维的迸发。

    打破边界

    如果你前往某个城市去旅游,恰好经过一些行政区域的交界道路,可以细心观察一下这条道路的维护情况。交界道路的管理和维护一直是城市管理的难题,很容易成为被遗忘的地带,道路两侧的区域管理方各执一词,互相推诿的情况屡见不鲜。

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    解决这一问题的思路其实很简单,落实责任不“划界”的联管模式,打破边界,从谁都不管变成谁都去管,同时辅以一些制度作为保障,就能根治边界管理的难题。这一举措已经在很多城市推行多年,取得了不错的成果,我们相信,它也可以推广到软件研发工作中去。

    不过,笔者所在的公司在推广这一举措时,也遇到了一些“人性”的纠葛。有部分员工反映不敢打破边界,害怕最终演变成“走别人的路,让别人无路可走”的境况,也有员工纠结于“打破边界”是否会造成冗余的工作量,反而降低研发效能。

    我们认为,打破边界最首要的指导方向,是鼓励人们主动踏出一步去涉足那些无人问津的灰色地带,对于城市来说,这个灰色地带可能是一条边界道路,对于软件研发工作来说,这个灰色地带可能是一个难以解决的技术问题,或是一个没有明确归属的跨团队项目,甚至是一些不完善的分工体系和组织形式。

    除此之外,相互补位也是打破边界所倡导的方向。笔者对自己团队成员有一项基本要求是“一专多能”,即除了精于自己的本职工作以外,还应在其他领域具备一定的多样化能力。这样,整个团队的任何工作都不会出现单点依赖某位成员的情况,大家相互补位,协同共进,这对于团队成员个体的职位发展也是大有裨益的。可以想象,如果团队中的每个人都能做到打破边界,这个团队一定是富有战斗力和进取心的高效团队。

    控制与约束

    破窗效应是一个心理学理论,假设有一栋别墅窗户破损了,如果不及时进行修理,可能会有更多的人破坏其他的窗户,要想避免这种情况的发生,除了要时刻注意,还需要修补好“第一块玻璃”。这个理论认为,假如在集体环境中某处不良现象一直存在,则可能会让更多人开始效仿最终变本加厉,让整体情况更加糟糕。

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    软件行业从来都不缺天赋异禀的人才,各种奇技淫巧层出不穷,你有10种创建对象的方法,我有20种一致性保障手段。但在多人协作的工程中,如果缺乏约束,大家自由发挥,结果往往都是一团乱麻。有时人们会开玩笑说,为什么在企业级应用中Java比Python更流行,那是因为Java足够“死板”,不同性情的程序员也很难写出风格迥异的代码。

    我们时常会听到这样的说辞:“一个软件系统往往运作不超过三年就会被重构,因此代码写得太好没有什么必要”。我们暂且不论这一说辞是否有物性(超过三年依然健康发展的软件产品也有不少),但它一定是反人性的,破窗效应告诉我们,当公认的行为准则遭到破坏而又不及时纠正的时候,人们就会潜意识的遵循破坏后的行为准则去行事。如果我们在项目中不做控制和约束,那么在软件从业者的日常工作中就很容易带入这些随心所欲的不良习惯,指望日后能够腾出一段时间专注于还技术欠债,一般都是自欺欺人的说辞罢了。

    相反,如果在软件研发工作伊始就进行合理的控制和约束,在团队形成良好的氛围和习惯后,遵循规范和良好的习惯就成了水到渠成的事,并不会带来额外的成本和工作负担。

    奖惩分明

    无论团队以何种方式组织,激励手段和惩罚手段都是必不可少的管理方式,正确的激励手段能够激发团队的动力和上进心,使其产出最大化;适当的惩罚措施能够让团队及时纠正错误,在未来做得更好。

    我们也来看一个案例,某公司的业务发展速度非常快,服务资源消耗大幅上升,公司希望能够提升服务资源利用率,鼓励各业务团队投身服务性能优化,避免简单扩容。于是,公司推行了一个政策,如果在一个业务团队中,有一个服务通过优化手段能够缩容一定的资源,那么这部分资源不会被回收,而是可以用到这个业务团队的其他服务中,甚至还会奖励一部分资源。

    这种共享资源配额的激励做法,起到了立竿见影的效果,业务团队不再纠缠于公司为何不直接提供扩容资源,而是想尽办法榨取自身服务性能的可优化之处,以应对业务自然增长带来的服务资源压力。

    定期组织一些轻松诙谐的仪式,将奖惩措施融入其中,也是不错的团队激励方式。比如,举办“红烂草莓”的评选活动,根据团队各成员的工作成果和效率,结合高等级评委的打分,评选出若干做得好的“红草莓”和做得差的“烂草莓”,在部门例会时进行颁奖。在聚光灯下,做得好的员工能够保有高度的荣誉感,做得不好的员工也能够有所警醒。这些举措反映到组织建设上,就能带来高效的结果(回想一下霍桑效应)。

    鼓励“小轮子经济”

    我们经常听到这样一句话:“不要重复造轮子”,这个说法本身是正确的,重复造轮子会导致无谓的人力投入和成本浪费,这是我们需要规避的。但在这里,笔者想输出的一个观点是:“不应一刀切地拒绝重复造轮子”。一个高效的组织,必然是充满活力的组织,有些工具或工作虽然表面上看是重复轮子,但其中有一些局部创新点会为研发效能的提升带来潜在的价值。如果我们从一开始就以避免重复造轮子的名义将这些“小轮子”扼杀在摇篮里,效果往往会适得其反。

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    那么这个“度”怎么把握呢?建立虚拟团队,作为支持这些小轮子的“孵化器”,是个不错的做法。虚拟团队的组建有助于各组织保持沟通,展示各自的工作内容,简而言之就是“透明化”。同时,对于处于创新萌芽阶段的“小轮子”,可以统一协调资源支持与协助,待这个轮子长大以后,再统一规划抽象到通用工具中。这样,就形成了良性循环,既鼓励小轮子经济,又避免了重复造大轮子。

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    参考
    [1] 我们并不否认自动化测试的价值,自动化测试能够取代测试人员的部分工作,但它无法改变“人作为软件工作的一大要素”这一事实,因而也无法消除它。

    [2] Gerald M. Weinberg. 程序开发心理学(银年纪念版)[M]. 电子工业出版社, 2015:2-3

    [3] 车文博. 心理咨询大百科全书[M]. 浙江科学技术出版社, 2001:183

    [4] 反摩尔定律[J]. 中国经济和信息化, 2011(18):76-76.

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    ▊《软件研发效能提升之美》

    吴骏龙 茹炳晟 著

    如果你想了解更多软件研发效能的系统知识和趣闻轶事,或正在从事软件研发效能相关工作,希望进一步深造学习,请不要错过这本《软件研发效能提升之美》。

    本书由两位行业知名专家联袂编写,汇聚了行业前沿的研发效能提升实践与案例,同时提炼出大量方法论和经验反思,以诙谐幽默而又不失严谨详实的风格,全方位多角度覆盖研发效能领域的核心知识,深入浅出,发人深思。收录作者行业知名大会热门演讲精华内容,集合研发效能提升的前沿技术与理念,40余名行业专家与企业高管倾情推荐。

    做好研发效能提升是不容易的,我们需要的不仅仅是前沿技术的加持,更重要的是理念的更新换代和优秀实践的传承,而这些,正是本书所希望带给读者的核心价值。我们不仅会告诉你“怎么做”,还会告诉你这么做的“缘由和故事”,呈现所有人都能学得会且带得走的研发效能实践。这样,也许若干年后你重读本书,依然能够时读时新,有全新的收获。

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  • 无论是多么伟大的战略,都需要通过具体的人来执行,这也是为什么大佬们在讲述自己商业帝国的发展历程时,总是更乐于在人前分享他们的招聘与用人观。...与此同时,因为缺乏正确的数据分析方法论,大量的...

    无论是多么伟大的战略,都需要通过具体的人来执行,这也是为什么大佬们在讲述自己商业帝国的发展历程时,总是更乐于在人前分享他们的招聘与用人观。

    但是在国内,我们往往有这样的错误认知——招聘只是一项事务性的工作。更为可惜的是,仍有不少的HR也这样看待自己的工作。在日复一日的筛选简历、面邀、若干轮面试、录取入职、转正与离职面谈中,HR花费了大量的精力与时间。

    与此同时,因为缺乏正确的数据分析方法论,大量的有效信息被忽略。慢慢地,HR们会被这些事务性的工作困住手脚,不得不花费更多时间处理它们。长此以往,不仅企业的招聘效率得不到提升,个人的职业发展同样会受限。

    如果不能有效地复盘,所谓十年的工作经验,可能只是用一年的经验做了十年。

    想要摆脱这个恶性循环,需要从细微的数据中不断抽丝剥茧,透过日常事务,从本质与内在机理层面把握招聘规律。

    但你是否对招聘数据分析感到无从下手?

    比起全面开花,我更推荐各位找出核心的数据进行重点突破。关于招聘,需要关注的核心数据有如下的特征:

    它与本职工作的每一步息息相关;

    可以根据时间建模,从而可以统计其变化趋势;

    可以简化为单个数字的度量标准,用于直观地展示;

    有这个指标如何为“好”又如何为“不好”的标准;

    因此,这篇文章将从方法论的角度,为你列举5个在招聘中需要重点关注的数据。

    招聘漏斗

    漏走的不是指间沙

    招聘是一个多环节的工作,从获得简历到最终新员工的入职,每个环节中的候选人依次减少,呈现漏斗状。因而大家将招聘流程中的层层筛选形象地称为招聘漏斗,它可以直接体现招聘各个环节之间的转化率。

    企业在进行营销工作的时候,常常使用类似的漏斗,而与市场营销部门一样,人力资源部门也应该积极分析不同渠道的多样化数据,从而改进人才战略。

    一般来说,对招聘需求掌握得越好,招聘流程设计得越科学,招聘漏斗的转化率就会越高。如果转化率低于预期,你应该多与用人部门复盘招聘需求,合理设计招聘流程,进一步提升候选人的招聘体验等。而如果转化率过高,你可以深入地分析面试官们的反馈,看看他们是否真的有按照招聘的标准与任职资格进行严格筛选,并对那些过于宽容的面试官进行指导。

    为了判断招聘漏斗的转化率是否健康,你需要结合企业自身历史数据的纵向对比和与外部企业数据的横向对比。

    曾有一项面向600余家企业的调查数据显示,企业平均的招聘漏斗的转化率在1.2%左右。虽然我们可以确定一个企业大致的招聘漏斗,但它并不是恒定不变的,招聘的淡旺季、招聘职位的层级区别、所使用的招聘渠道的不同,都会导致多样化招聘漏斗的形成。

    不过,我想在这里与你分享一个出乎意料的调查数据:随着公司规模的扩大,招聘漏斗的转化率并不会产生很大的波动。

    招聘周期

    时间就是竞争力

    当我们说到招聘周期的时候,一般有两种主流的统计方式。孰重孰轻尚存争议、各有拥趸,而用两种方法分别统计出来的招聘周期数据有不同的用法。

    1、补位速度

    这种方式统计的是从用人部门提出招聘需求到新员工入职的这一段时间有多长。

    为什么说分析这个数据很重要?

    你可以试着算一下公司历年来的“销售额/销售员人数”的结果,不难发现,这个值每年的波动都不大(否则就是销售模式进行了变革)。这意味着一旦销售岗位有空缺,每一个月就给公司当年销售额造成一定量损失。

    此外,大部分公司的产品研发部,只要产品架构基本明确,那么大多数员工对整个产品的形态起不到决定性作用。但是一旦这些职位长期出现空缺,就会影响产品迭代速度,产品升级换代慢了,市场机会就很容易丢失。

    最后,只要招聘补位的速度越快,所需要投入的招聘者的人力成本就越低,公司的招聘渠道投入也会降低。在许多以现金流为王的公司中,不得不说,一个能够快速招聘的HR对公司的财务健康能有巨大的贡献。

    如果你想要在基本保证招聘的匹配度的同时,提升招聘补位速度,你可以分析这些部门的离职规律,对这些需要快速补位的部门采取“提前招聘”的策略。

    2、流程效率

    种方式统计的是一个候选人从进入招聘流程到最终收到offer平均需要花费的时间长短。

    有的专家认为,过度重视补位速度只是在督促HR们迅速完成招聘,并没有最大化地帮助他们招聘到高质量的员工,甚至会导致他们为了完成考核目标放松招聘的要求。

    为了确保人才质量,招聘团队开始花费更多的精力来建立良好的雇主品牌,吸引被动的高质量候选人。

    最有效的方法就是,通过提升招聘的流程效率,来提升候选人的应聘体验。

    用人部门处理简历与面试反馈的效率低?你需要加强与与这个部门的负责人或面试官的沟通,让他们认识到在招聘流程中快速反馈和快速决策的重要性。

    难以取舍,无休止地让候选人进行“加试”?你需要对面试官进行更多的面试技巧培训,教会他们如何在面试中更多地挖掘候选人的特点与评估其职位匹配度。

    筛选简历所要花费的时间比预计的要久?你可能需要增加HR人手,或者不妨借助智能化的招聘软件作为辅助,缩短这部分工作的耗时

    招聘质量

    它的价值也许是3个亿

    一个不合适的员工不仅不能为企业创造价值,你反倒要承担招聘成本的损失。而让决策者看到提高招聘质量的重要性,才能拥有更多的资源来优化招聘。

    在过去,人们常常通过用人部门对招聘的满意度来侧面体现招聘质量。但随着国内阿里、华为、小米以及大洋彼岸Google、Airbnb、Netflix等企业纷纷将人力资源管理转向人才运营,HR也就拥有了更重要的职责:

    跳出用人部门的“小圈子”,更多地站在大局来构建公司的“大圈子”。

    那么在分析招聘质量时,单纯地以用人部门的满意程度来衡量将有失客观。

    这时候就需要引入一个新概念——员工的终身价值,作为招聘质量的评价指标。

    企业的收入部门会计算客户的终身价值(CLV,Customer Lifetime Value),从而衡量他们的营销获客与销售工作的产出价值与生产力。

    但实际上,招聘高质量的员工与公司的收入也是有直接关系的:员工终身价值(ELV,Employee Lifetime Value)正是用来衡量他们对公司收入增长的贡献。

    高质量员工的终身价值与表现不佳的员工所能产生的价值可能天差地别。

    Google发现,雇佣一个顶尖的人才,甚至最多能获得300倍生产率的回报,并且他还会对那些表现不佳的员工产生影响,带动他们提高。假设Google员工的平均年产出为100万美元,那么一次成功的招聘就可能为公司带来3亿美元的价值。

    而GE、Microsoft、Yahoo和Apple这些吸引大量顶尖人才,以良好的雇主品牌闻名的公司,他们内部不同员工之间的价值差异也能高达两位数。

    招聘成本

    寻找“物”美价廉的渠道

    由于招聘所要花费的预算往往是有限的资源,任何占用资源的工作我们都应该从效率与效益两方面进行考量,招聘也不能例外。

    招聘成本呈现多元化趋势,所以很难归纳出具体统一的单位招聘成本标准。但我们仍旧能够分析招聘成本的构成情况。

    一家企业的招聘成本一般包括两大块:

    内部成本:招聘者与面试官的工资、福利、差旅费支出和其它管理费用;

    外部成本:招聘广告、付费招聘渠道、招聘会支出;猎头等第三方机构收费;内推奖励金与新员工安置费;ATS系统等固定成本;

    其中,内部的招聘成本是企业进行招聘成本核算时最容易忽略的部分,但实际上它占有相当大的比重。这就要求你学会将招聘工作当作一种系统的动态工作流程考虑,让招聘与员工薪酬和员工保留联系起来。

    这些分析将有助于你进行招聘资金的合理分配、控制招聘支出、优化招聘渠道组合。

    举个例子,如果你的内部招聘要比外部招聘要节省成本,且招到的员工质量也比较好,那么你理应当优先采用内部推荐的渠道。

    招聘目标完成率

    跳一跳才能碰到的门框

    让我们回到问题的本质,为什么要招聘?是因为企业需要有这些人来承担工作。这意味着在一定时间内,招聘的目标是已知的。

    但在设定招聘目标之后,最重要的还是持续地跟踪这些目标的完成情况,及时发现问题作出改进,才能让你朝着完成目标的道路不断前进。

    如果你的招聘进度不足以达到招聘目标,你应该抓住这个机会好好审视一下其他四个核心数据,你很有可能是其中一两个方面做得不够好。全面地分析一下,自己有哪些方面还需要提高。

    如果还是找不到问题所在,不妨换一个思路。

    回顾一下:部门的预算资源足够吗?HR人手足够吗?用人部门提供的支持足够吗?

    你的招聘目标真的现实吗?

    也许是时候调整你的目标了,或者扩大你的招聘团队与资源投入。当然,更聪明的做法是拥抱更加智能化的招聘系统。

    不容忽视的一点是,招聘团队确实需要花费大量的时间在一些重复但又不得不做的工作上,而这些谷露都能完美简化。

    员工的时间如果花费在其他更有价值的工作上,是否能够发挥更大的作用,完成更高的招聘目标呢?

    数据分析五大原则

    变“负担”为“财富”

    高增长的、具有超前眼光的公司都在利用数据优化招聘流程,以提高招聘成效。但也正如大家的普遍认知一样,数据分析从来都不是一件简单的事,而HR也不是专业的数据从业者。

    我在与客户进行系统搭建前的需求分析时,总是能听到抱怨说管理者要求她们定期提交招聘数据报表。这样的管理方式,其初衷无可指摘,但是结果往往是,HR耗费了大量时间却没法准确有效地统计出数据,甚至影响到其本身的招聘工作进度,好似捡了芝麻丢了西瓜。

    所以,为了将这些的“负担”变为优化工作的“财富”,所有人都应当遵循以下原则:

    及时

    数据的记录统计必须落实到日常的招聘管理中,不能在年终才一股脑地进行整理。

    多角度

    动态地接收招聘团队内部、用人部门、候选人三方的反馈数据,多角度扫描,找到出现问题的深层原因。

    独立

    有条件的企业会专门设置招聘分析岗,但更好的做法还是利用招聘管理系统来获得更加准确真实的数据,不受个人利益因素影响。

    行动

    在招聘工作中导入PDCA循环(Plan-计划、Do-执行、Check-检查、Action-纠正)。你的数据分析报告就是C和A,并对下一步的P和D提供参考。

    普及

    需要让整个招聘团队认识到,数据的目的不在于“监控”而在于“优化”。在工作上多思考、多总结、多沟通,不断改进与创新才是正途。

    谷露很早就意识到了数据时代的来临,因此我们开发了非常完善的报表系统,内置了十余张通用报表,有更高需求的用户甚至还可以使用数百个相关字段灵活创建自己想要的数据报表。

    通过这一功能,谷露帮助各个行业的客户提升了数据的透明度,优化了招聘管理模式。更加让我们感到惊讶的是,这些数据指标竟然能够对企业的经营与增长带来如此大的正面促进作用。

    定期对招聘数据进行一轮全面的“体检”,企业可以制定更加科学的招聘战略,让所有决策都更加有的放矢。面对任何的招聘趋势的变化,无论是高峰还是低谷,希望你都能成竹在胸、信心满满。

    在校园招聘项目的筹备与执行过程中,HR们往往最关注这些问题:

    如何提高校园招聘中对毕业生们的吸引力?

    如何提升校园招聘的流程效率?

    如何更准确地筛选出优秀的合适的人才?

    如何控制校园招聘项目的成本?

    在这本《校园招聘实践指南》电子书中,我将与你一同探讨这些问题的答案。随书还将附赠一份全方位包含校招项目准备、宣传、实施、收尾的资料包,点击链接下载

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  • 效能分析报表等功能,并通过短信、邮件实时为员工发送相关事项通知。 通过系统的部署和使用,能进一步规范工作的安排与协作制度,明确职员责任及目标,明确奖惩机制,有效提升员工的工作积极与主动性,最终使整个...
  • 效能管理系统 1.1.0.rar

    2019-05-27 16:06:29
    效能分析报表等功能,并通过短信、邮件实时为员工发送相关事项通知。 效能管理系统 1.1.0 更新日志:2016-05-16 1、在效能分析中新增了图形分析功能;2、新增了效能分析时的各类统计子项;3、优化了相关页面的...
  • (全文5770字,阅读时长约30分钟)一直以来,组织管理的重要目标之一就是最大化组织效能。1. 组织通过流程保障生产活动的标准化和顺畅性。2. 管理者进行资源调配,定义每个岗位职责,通过计...

    (全文5770字,阅读时长约30分钟)

    一直以来,组织管理的重要目标之一就是最大化组织效能

    1. 组织通过流程保障生产活动的标准化和顺畅性。

    2. 管理者进行资源调配,定义每个岗位职责,通过计划、组织、领导、监控来促进资源利用的最大化。

    3. 企业利用信息技术的发展和应用,为效能管理赋予诸多能力,如:信息记录、信息自动流转、数据统计、辅助决策、风险预警等等,数据和工具能够让流程进一步固化和自动化,并具有控制功能。

    然而,传统管理手段的误读或者过度解读,却反而限制、混乱、甚至阻碍了组织发挥效能,组织的低下效能如同「盒子里」的迷题。

    1

    组织效能受限的典型问题

    在未来已来的数字时代,到了打开盒子、反观管理惯例、进一步创新管理的时刻。以下是笔者作为管理咨询师在一些大中型企业客户现场观察到的几个常见效能桎梏。

    组织效能受限,通常有这几个典型问题:

    孤岛模式

    组织按专业职能划分组织,这极大地发挥着专业分工的效率。当组织越来越大、越来越久,这种分工发展演变为过分划清界限、免责和推诿文化,这便是常见的「孤岛模式」,也常被称为「部门墙」、「职能竖井」、「仓筒模式」等。

    组织局部职能只见局部,也只关心各自权责范围,这危害了组织作为整体为顾客提供完整价值的效率。

    偏执流程

    很多管理者和一线工作者关注流程执行本身胜于关注成果,「我没办法,流程就是这样」,排斥不符合流程的协作请求,僵化地回应客户疑问,这无疑舍本逐末,减缓和阻碍了原本流程用以保障成果「基线」的作用。

    布雷式管控

    工作信息流上下游流转过程中,常因等待「管控节点」的批准,增加了组织的等待时间。为了避免失败和犯错,不断「布雷式」地增加审批管控点,以为如此即可以防范风险,如此愈发加重了流程门限,组织效率越来越迟缓,免责文化也越来越重。

    只看个体效率

    受科学管理(注1)和X理论(注2)的深刻影响,组织管理者往往紧盯人员和资源个体工作强度和效率,活干不完就从提升个体资源效率着手,甚至以是否超长工作时间评价个体绩效,或者简单地以增加资源数量以达规模生产目标。这在知识型社会和组织中,尤为挫败知识工作者士气、打消员工积极性,使工作者更加怠工、偷工,团队合作和协作效率低下。

    数据大屏陷阱

    信息系统可为组织管理者提供各种维度的数据统计,辅助决策,不少企业都建设了数据大屏,但由此产生的「数据满足感」——认为数据本身便代表了精细化和量化管理,不需再投入更多管理精力了解现场、分析根因,数据反而障眼了背后事实真相,导致错失解决根本问题的最佳管理时机,这是误区。

    注1:科学管理 scientific management,以美国F.W.泰罗(又译为:F.W.泰勒)为代表的管理阶段 、管理理论和制度的统称。20世纪初产生,在西方一直延续到20世纪40年代。泰罗把科学管理概括为:科学,而不是单凭经验办事;每人都发挥最大的工作效率,获得最大的成功,就是用高效率的生产方式代替低成本的生产方式,以加强劳动力成本控制。工作主要是通过时间和动作研究及工作分析来达到这一目标。(360百科)

    注2:基于「经济人」的人性假设,将人性假设为厌恶工作,逃避责任的理论。1957年,美国社会心理学家道格拉斯·麦格雷戈在发表的著作《企业的人性面》一书中提出了影响颇大的「X—Y}理论。他将传统的指挥和监督理论命名为X理论,而将自己提出的理论命名为Y理论。(百度百科)

    2

    数字时代管理「三建」原则

    本文结合数字时代技术特征,并基于20世纪末21世纪初兴起的精益管理、敏捷管理等新型管理思想,对管理咨询实践进行归纳,提出了在更加迅捷和连接的数字时代,所能够和必须关注的管理「三建」新法则,从而突破组织效能瓶颈:

    1. 建网:激活组织的网状协作

    2. 建流:提升组织的整体流动效率

    3. 建数:以数据驱动的组织管理治理

    数字时代的组织不仅是一个机械体,而应被视为一个生物体

    「建网」是企业的运动系统,如同骨骼、韧带、肌肉,连接组织各处,联动协同,它是组织效能的基本框架;

    「建流」是企业的循环系统,去除孤岛、 偏执流程、布雷式管控这些拥堵,加速循环,突破个体效率的空间,倍数提升整体效能;

    「建数」是企业的神经系统,它敏锐地获悉和感知组织的效能堵点,将组织中枢的目标进行统一和传达,使企业不单单图效率,而更是与终极目标对等的效果。

    信息、网络和计算能力为管理提供了网状信息链接、加速协作(即组织整体流动效率)、数据驱动治理的条件。

    下面,我们将对建网、建流、建数进行全面讲解——

    建网

    网状协作,数字时代的启发和必然趋势

    数字时代,分布式协作越来越普遍,人们通过无处不在的终端接入网状的协作体系,对生态环境的响应速度得以变得越来越快。

    传统组织多沿袭等级制度的组织结构,集中式、中心化的协作方式,信息传递和协作效率受到制约。传统的信息系统往往亦是以等级条线、中心化的组织结构为核心,这可能造成前文提到的信息的孤岛和流程的偏执。

    在需要快速响应变化、随时创新的多变多样化的环境中,此类协作系统将使组织效能无法应对。当前环境下,组织需要以数据为支撑、网状协作的形态,提升快速响应力和分布式创新能力。(如下图)

                

    这种协作的变化,涉及深层的管理赋能和授权。在众多企业客户现场,一线本可以的直接沟通协调,往往因为层层汇报、等待领导指示、供应商接口式信息传递,造成企业普遍的沟通低效;

    也因为对一线员工缺乏信任或者员工长期依赖领导决策而生的思考惯性和惰性,组织缺少来自一线的主动性和创新性,远离现场的领导指示往往与具体执行还有距离,一线执行揣测不清领导意图,执行走样、缺乏创新活力比比皆是。

    领导者要善于赋能、勇于放权,容忍不确定性带来的非控制感。利用数字平台和多样的通讯手段来驱动网状的直接沟通协作,打破中心化和层级式汇报决策,减少和缩短信息传递。

    使能一线的高效沟通的同时,利用信息的透明和数字手段的智能汇集来达到问题风险透明、即时报警的作用,管理者「两手放开、双眼紧盯」。

    后疫情时期,远程团队协同亦更加成必然。一个高效的、体现网状协作的线上协同工具是当代远程团队协同的必要条件和必然趋势。

    道理很简单,在物理世界里,人们聚集在共同工作场地,交换信息、互通互助,这是组织的本质;在远程团队,同样需要一个虚拟「场地」,如电子白板、屏幕共享、文档协作工具等,让成员聚集,并将工作信息同步呈现,就能形成协作,成员即使分散各地,也可达成基于数字场地的网状协作。

    企业不能忽视数字工具对远程团队协同的基础性作用,「看不见」工作内容的通讯工具或者没有协同工具支持的远程协作仍然是无效和低效的。

    建流

    高效管理的秘密在于整体流动效率


    不同于针对个体或者生产运营单点的效率改进,源于丰田生产方式的精益思想更关注组织过程的系统性效率。它将企业的所有服务环节看作整体,进行流程再造,加速上下游环节的协同,尽可能减少协同之间的浪费。它的价值流方法揭示和印证了现代企业效率80%以上源于「流动效率」的损失,而不是单点效率。

    精益思想将服务整体流程视作价值流,即为顾客提供价值的过程。过程中所有工作分作三类:

    1. 为顾客直接增值的工作

    2. 不直接增值的支持性工作

    3. 不增值的工作。

    精益方法更加关注第一类增值工作的快速流动,持续不断地通过识别和消除不增值性工作带来的流动迟缓和浪费,尽可能压缩或自动化不直接增值的支持性工作,每个岗位都为整体目标负责,如此大大提升组织整个价值流的效率,从而实现客户价值交付的加速。

    孤岛模式、布雷式管控、只盯个体资源效率相反带来大量无形的非增值消耗,延缓了客户价值交付的流动。

    以银行为客户提供存贷服务为例,收取客户相关信息、查验征信、审批额度、发放贷款、按期收取还款等这些活动是直接为客户提供服务价值的,这其中可能涉及客户、客户经理、运营审批岗、风控审批岗、财务体系等不同职能间的工作信息流动。

    如果每个岗位只关注自身职责目标,即使每个岗位的处理速度很快,但信息不连贯,传递不顺畅,各岗不在相同的工作频度,上下游反复信息沟通,就会造成流程等待和消耗,以及客户的服务成批拥堵。

    考虑如何在上下游标准化信息格式、贯通信息传递、并让工作频度和资源调度符合各岗工作量的均衡化(丰田称为「均准化」),便可以消减「批次」拥堵现象,形成端到端的流水线。

    从客户的角度,感受到针对他的完整服务的快捷。医疗、政务、软件开发等等更多知识型生产与服务场景均可通过价值流方法审视端到端价值交付,大大提升客户可感知的效率。

    流动效率还同时可以提升质量和处理故障的效率。当出现「批次」拥堵现象时,由于一个完整价值链条的割裂,可能造成信息偏差,质量问题不及时发现并继续传递,处理问题所需排查时间更长。

    如软件开发过程,大批量开发源代码流转到测试环节而后发现大量bugs,再返回到开发甚至设计环节进行排查,所需消耗的时间和返工带来的影响远远大于测试提早参与、少量迭代的状况。

    目视化管理(也称可视化管理)是价值流方法的有效工具,通过透明、显性化上下游协同信息,甚至全链信息,来加速不同环节间协同,暴露阻碍和停滞的环节,管理者由此协调不同工序间的偏差和不同步,消除阻碍,平衡资源,从而系统地提升价值流的流动效率。

    在IT领域,「看板方法」即是一种典型的可视化过程管理工具,从完整的价值流层面识别每个环节中的阻碍、环节间的不协同,透明了原本「看不见」的协作问题,管理者可有的放矢地进行协调和控制,这个有别于管理者粗放和问责的管理方式,更加注重协作问题,而非人员个体效率问题。在数字时代,各个行业都可以通过数字可视化手段,让流动提效。

    如上所述,企业组织中每个局部和个体的快速,不再能应对快速变化的、不确定的、个性化增强的市场需求,越来越重的管控审批点也不能完全保障产品和服务的质量。只有通过可视化手段,加强全链协作,更加关注整体流动效率,才能大大提高组织效能以及客户可感知的快捷。

    建数

    数据驱动的管理治理

    数字孪生(Digital Twin,注3)、信息物理系统(CyberPhysics,注4)都描绘着数字时代的鲜明特征——数据对现实的复刻和融合。组织的管理治理是组织效能最关键的部分之一,当代的企业管理者正在或者应意识到组织管理治理活动也在数据化。

    数据充分「孪生」企业组织的战略、组织结构、资源分布、目标级联、目标进展反馈,才能更加高效地发挥治理作用,数据越贴近、越精细,治理空间则越高效。

    以往的组织治理体系依赖专属的治理机构(如PMO)和人力来传达、监督和控制,承当 「神经系统」,特别许多量化管理水平低的传统组织,信息靠大概,决策靠拍脑袋,其治理效率、精细度、准确度都成为组织效能的主要桎梏原因。

    随着组织治理体系被数据化,组织将可以围绕着数据,由实时计算来辅助治理,提高管理治理效率和精细度。数据驱动的管理治理体系应具备如下几个要素和相较于传统方式的转变:

    人事果合一

    以往企业靠从上到下逐级分派任务,一个经理可能管理几个到几百人不等,会依赖一些文件记录事务、负责人和计划时间等,靠邮件和会议形式汇报进展。

    在数字化场景中,则发挥数据的连接性和直观性,关联工作目标、工作任务、工作负责人、以及进展状态于数字系统中,呈现于数字屏幕中,如同实时可视的军事沙盘。

    实时计算,立即生效

    不同于人工和传统报告形式,数据实时呈现,随即反映当前状态;非定期的批量数据汇集和加工,实时计算展现统计结果。

    数据容错,持续数据治理

    数据和现实总有偏差,随着技术的发展,逐渐无限缩小偏差,用自动手段捕捉数据。但数据仍然需要持续的过程中治理方能发挥实效,如同需要定期维护保养的设备,随着业务的增长、组织结构的变化,数据已经成为组织重要的生产资料之一,组织需要定期就基础数据进行治理。

    借助过程执行与数据更新「同步」执行的方式,如许多组织已经在践行的「每日看板站会」(一线工作小组共同召开每日短暂站立会议,面对可视化工具如看板,进行组内工作对齐的同时,实现任务状态的数据更新),有助于数据体系的有效性。

    呈现现场,根因分析

    管理者利用数据时需要明确,数据并不能完全取代管理者的「现场观察」(这是精益管理的核心原则之一,管理者通过亲自到现场观察情况,来确认发生事件的真实信息或根本原因),管理者应以数据作为新的抓手,避免「数据满足感」假象,充分发挥数据「反映问题」的作用,进行根因分析,把握管理时机。

    谨慎绩效管理

    特别值得注意的是,不能简单地将数据体系与人员绩效进行挂钩,数据驱动是把双刃剑,它能迅速反映组织效能的一些剖面,从而拉动和引导组织的行为。

    但在「以人为本」的知识时代,如果失缺对人员个体的关注,也会迅速伤害人员士气。绩效管理,应该是更加综合和平衡的多维体系。此外,由于人员的趋利性以及数据的可塑性,在利用数据进行绩效评估时,容易人为扭曲和掩盖事实,数据便失去了客观真实性,所以本文认为仍应结合其他要素进行绩效评估和管理。

    注3:数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。(百度百科)

    注4:信息物理系统(CPS,Cyber-Physical Systems)是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统,通过3C(Computation、Communication、Control)技术的有机融合与深度协作,实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务。CPS实现计算、通信与物理系统的一体化设计,可使系统更加可靠、高效、实时协同,具有重要而广泛的应用前景。(百度百科)

    总结

    数字时代,管理「三建」帮助突破组织效能瓶颈

    在新的数字环境和科技发展下,对组织敏捷度要求更高,管理者需要改变线状层级式协作、只专注单点效率、以及单靠直觉的管理模式,通过管理“三建” 突破组织效能提升的瓶颈,打造出组织的快速响应能力、创新力、协作力以及数据力。

    顺应数字化网状协作的管理趋势,突破等级结构协作。杜绝偏执流程。为远程团队提供必要的团队协同条件。具体实践包括构建非线性的沟通通路、赋能授权、和呈现虚拟工作场地的协作工具。

    更加关注组织整体流动效率是高效管理的关键。将组织服务的整体流程视作“价值流”,消除和压缩非增值的环节,采取合适的可视化手段和工具,透明过程,让各个环节保持紧密协作,避免前文提到的孤岛模式、一味依赖管控节点、只注重资源效率等典型的不利于组织管理效能的误区。

    充分重视“数据”这一新的生产资料,以数据驱动进行组织管理治理。利用数据系统的连接性、实时计算、精细度,为各层级管理者提供高效的管理治理抓手,同时不忽视管理者深入现场(含数字化现场)、根因分析,谨慎结合企业的管理要素进行绩效评估。

    作者|毕洁,Agilean首席顾问

    审阅|吴穹,雷晶晶,臧振

    参考文献:

    《精益效能提升思维框架FLEET》吴穹

    《精益思想》吉姆·沃麦克

    《管理的实践》彼得·德鲁克

    《协同:数字化时代组织效率的本质》陈春花

    《敏捷性思维》吉姆·海史密斯

    后续将提供如何具体实现以上管理新法则的实例,敬请关注。

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