이 봐, 큰 데이터와 슈퍼 팀을 구축!

어떤 종류의 화학 "정찰"는 큰 데이터를 발견 하면? 미국 오클랜드 스포츠 야구 팀, 선수, 선수와 팀의 성능에 큰 변화를의 선택의 성능을 예측을 수학적 모델을 사용 하는 미국 야구 리그 역사, 가장 긴 연속 우승 기록 만들기 "시간에서 큰 데이터: 그들은 당신을 쳐다 보고 있어" 돈 펙의 대서양 월간, 설명 하는 데이터 분석 시간 일 직장에서 변화를 말한다. 티타늄 미디어에 의해 컴파일 다음과 같이 권장:

빌리 비 엔 (빌리 Beane) 오클랜드 스포츠 야구 팀의 총관리인 이었다. 미스터 빈 2003 년에, 마이클 루이스, 미국 작가 마이클 루이스, 덕분에 스타가 된 그리고 그의 베스트 셀러 책 우승의 천체는 지혜 역 (불공정 게임 승리의 Moneyball:art) 경.

시간이 1 년 동안 갔다, 클럽에 대 한 선수의 그의 일상적인 선택에 콩 "스카우트" 도움에 그의 신뢰를 변경 하 고 그 위탁 "수학적 모델"-그리고, 어떤 종류의 모델을 결정? 콩에 의해 사용 되는 모델은 하버드 대학, 콩와 그의 부하에서에서 졸업 하는 젊은 통계 천재에 의해 개발 되었다.

얼마 지나지 않아이, 오클랜드 스포츠 팀 야구 경기의 역사의 전설을 썼다. 작은 팀 규모 예산으로, 한 시즌 103 승리와 함께 미국 야구 리그의 역사에서 가장 긴 연속 우승 기록 만들기 필드를 휩 쓸. 오래 된 팀 양키스 그래서 승리 수만 양키스는 3 회 오클랜드로 서 잘 지불.

콩의 팀 큰 성공을 만든 고이 프로 야구에 혁명. 그 이후로, 점점 더 많은 팀 사용 하 고 예측 모델 플레이어의 잠재력과 시장 가치를 평가 하 고 처음 단계 팀 중요 한 경쟁 이점이 그들의 보수적인 동료 크게 이겼습니다.

표면에,이 책은 야구 팀의 잊을 수 없는 영감 전설에 대 한 하지만 그것은 실제로 추세 확인: 일자리 문제 예측 통계 분석을 공부 하는 방법 이며 큰 데이터 응용 프로그램 잘하면 수백만의 사람들의 채용 및 평가 방법을 변경 됩니다.

혹시 큰 데이터를 사용 하 여 예측, 분석, 및 당신이 필요로 하는 팀을 구축 하는 것에 대 한 생각? 그래, 그 단어 "빅 데이터" 산업 및 미디어의 모든 종류에 의해 거의 지루한 하지만 우리가 그것을 언급 해야 합니다, 원래 패턴을 표현 하기 위하여 분해 하는, 그것은 적합 한 것을 말할 수 있습니다.

황금 광산을 형성 하고있다 행동 정보

기술 개발 정보 및 정보 분석의 새로운 종류의 광범위 한와 더 깊은 범위를 포함 하는 인간의 행동에 대 한 정보를 정기적으로 얻을 수 했다. 현재, 세계에서 정보의 98% 이상의 디지털 저장소 모드를 사용 하고있다. 2007 년 이후 전체 볼륨 데이터의 4 배 배 두 배로 되었습니다.

서민 가정에서 및 전자 메일 보내기, 인터넷 검색, 소셜 미디어를 사용 하 여, crowdsourcing 프로젝트, 그리고 더 많은 매력적인 직장에서 많은 양의 데이터를 생성 합니다. 데이터를 생성, 그들은 거의 발사 새로운 사회 프로젝트를 돕고 있습니다. 빅터 Maire Schoenberg 그리고 케네스 Couqueil, 큰 데이터 나이의 두 저자: 생활, 일 및 생각에 큰 변화를 했다

"우리는 훌륭한 인프라 프로젝트에 있어. 어떤 방법으로, 심지어 고 대 로마 물도 랑 라이벌과 르네상스 백과 그것 할 수 있다. 프로젝트 '데이터' 이며, 다른 인프라 개선, 같은 그것은 사회에 근본적인 차이 만들 수 있습니다. "

우리의 시간에 다양 한 산업 분야에서 자리를 차지 하는 변경 및 주가 예측 하는 컴퓨터 알고리즘 월스트리트, 변화 하 고 인터넷 검색 레코드의 정확한 분석은 마케팅의 전통적인 방법으로 변경 되었습니다. 하지만 작은 믿음 유사한 데이터 기반 접근 널리 인재 시장에 사용 될 수 있다.

이 접근법은 사실 HR에서 사용 하는 도구가 되고있다. 존 Hausknesit, 산업과 노사 관계는 미국에서 코넬 대학에서의 교수는 미디어에에서 게 최근 몇 년 동안에 대 한 수요 "미국에서 직업 분석 작업은 극적으로 성장 했다". 노동 시장의 수요와 공급에에서 최신 상황, 넥타이를 씨 Hausknesit는 또한 그의 교육 과정을 개정.

오늘날, 뿐만 아니라 수 우리 업계 구글, 휴렛 팩커드, 인텔, 제너럴 모터스와 프록터와 갬블, 같은 큰 기업에서 HR 부서의 전용된 분석 팀을 찾을 하지만 또한 맥 키 식품, 미국 디저트 브랜드 작은 데 비 케이크의 테네시 프로듀서 등 몇 가지 새로운 세대 회사에 그들의 존재를 찾을. Liambili 비 엔도 잡 추세와 함께 지난 1 년 때 그가 "새로운 나이 인재 관리에 대 한 처벌-위한-돈을 작업"을 출판, 텍사스 오스틴에서 기업 HR 임원 회의 참석 (인재 관리 Moneyball 접근), 각광에서이 업계에서 그의 연설은 HR 업계에 모든 주요 저널에 발표 된 언론에 의해 약간 수정 했습니다.

데이터 분석에 당신의 경력에 게?

분석"" 사람들이 그것을 호출, 신흥 지역으로 경력 분석에서 "예측 분석"을 인용 하는 직장에 대 한 더 적절 한 수 있습니다. 물론, 큰 도전, 혼자 도덕적 논쟁은 이론을 실무에 적용! 어 려 보인다. 예측의 목표를 달성 하기 위해 우리 "개인 성능"에 대 한 거 대 한 개인 기술 테이블을 만들어야 합니다 (성능, 같은 작업 태도, KPI, 등), 스포츠 웹 페이지에 우리의 모든 이전의 상상력을 넘어 우리가 본 모든 형태 보다 큰입니다.

어느 정도 분석 및 연습, 응용 통계 프로그램의이 종류는 본질적으로, 깊은 탐사에는 인간의 본성, 심지어 비밀 어떻게 우리가, 우리가 재현 하는 것입니다, 여부 성장 이란 모양을 자라.

그래서 대부분 분야에서 회사의 단지 응용 프로그램의 가능성을 탐구 하기 시작. 다음 5-10 년에서 데이터 분석 업계 새로운 모델의 탄생 되며 매우 많은 수의 새로운 실험을 수행 한다. 이것은 경제, 우리의 직업 경로, 우리의 정신 outlook과 자기 우리의 감각에 대 한 환영 개발?

"재능"를 선택 하는 모드의 역사적 변화

"회사"의 개념은 태어난 이후 그들의 손아귀에 적합 한 최고의 사람을 식별 하는 매일에 근무 하는 "관리자" 라는 사람들의 세계 이며 재능 선택의 기술 또한 매우 다르다.

재미 있는 역사 말: 지난 세기의 시작 부분에서 필라델피아 제조 업체와 함께 올라와 있다 고용 하는 이상한 결정: 누군가가, 애플을 충분히 빨리 이동 하 고 공장 그들을 고용할 것 이다 그들은 강력 하 고 받은 사과 계속 할 수 있다면, 구직자 포먼, 주위에 사과 던져 공장 게이트 서 포먼을 명령.

그 시대의 아이디어는 실제로 매우 다른 것에서 지금-다윈 과정을 일부 엘리트 관리자 (당연 하지로 피 묻은 진화의 자연 이론)의 기본 이념입니다. 그 시간, 미국 스틸, 듀 폰, 제너럴 일렉트릭의 상승 거 통합 되었고 업계에 영향을 미치는. 사람 스타일 통합은 약한 경쟁자를 파괴 하 고 양산 더 강력한 회사, 누구의 설립자 일반적으로 업계 거 인의 호의 얻을 하 고 그 회사에서 최고의 일자리를 얻을. 그것은 아주 잘 작동합니다. 피터 Cappelli와 튼 비즈니스 스쿨 교수로 쓴 그의 피터 Capley, "거기 방법은 예측 및 보고 어떻게 사람들이 실제로 행동 선택의 과학 분야에 영향을 미치는." "

그러나 제 2 차 세계 대전 말까지, 거기에 미국 시장에서 재능의 심각한 부족이 했다. 기업 임원, 지 고 제 2 차 세계 대전에 30의 대공황에서 약한 인력 시장 잘 훈련 되 고 유능한 관리자의 부족을 주도하 고 있다. "옥"의 일반 직원에서 급속 한 성장을 위한 잠재력을 찾으려면, 그것은 미국에서 가장 시급한 비즈니스 됩니다.

그 결과, 회사 공식 모집 및 관리 시스템 일부 두 세계 대전 중 개발 군사 기술에서에서 인간 행동에서 새로운 연구에 참여 하기 시작 했다. 때문에 세계 대전의 발발 병력 동원의 많은 수 많은 사상자, 효율적으로 최대한 사용할 수 있을 필요가 필요 합니다. 후반 50으로 일련의 관리 미래에 승진 후보자의 잠재적인 주식을 활용할 것으로 예상 했다 테스트를 복용 하는 일을 보내고 전문 직업에 대 한 적용 하는 젊은 사람들을 위한 드문 되지 않았습니다. 비즈니스 위 크 했다 1950 문제: "회사는 선택 고위 간부 등 교육 기관에서 직접 합니다."

기술 주의 습관으로 장 님이 될 수 있는 시대는 의심의 여지가 있다. IQ 테스트, 수학 테스트, 어휘 테스트, 전문적인 태도 테스트, 경력 관심 테스트, 성격 평가, 그리고 (모든 후, 어느 회사 직원 곧 죽을 수도 있습니다 철저 하 게 이해 하는 직원을 훈련 하는 돈을 투자 해야 싶지 않습니다, 심지어 실제 시험의 범위를 심리 (심리) 성격 테스트 누가 그런 사람을 고용 하 고 싶어? 이러한 테스트 대기업을 후보 라는 테스트 이며, 회사 자주 올바른 사람을 선택할 수 사용.

직원 작업을 시작 하는 경우에 평가 과정이 아닌 이상입니다. 윌리엄 Whyte, 비즈니스 기자, "조직 남자" 미국 회사의 약 1 / 4 유사한 시험 평가 관리자 및 주니어 관리자, 사용 하는 고전적인 문화 비판의 그의 1956 걸작에 윌리엄 화이트 이 매니저는 더 높은 위치에 대 한 준비가 되어 있는지 여부를 평가 하기 위해 자주 사용 한다. "우리는 해야 존스를 홍보 하거나 그것을 보류?" 그는 책에 썼다. 과거에는, 직원의 임원 그들의 마음을 만들기 위해 서로 함께 문제를 논의 하 고 이제 그들은 심리학자 심리 테스트의 결과 라고 보고 작업할 수 있습니다. "

그러나, 방법은 지난 세기 기업 세계에서 분노는 1990 년에 거의 사라졌다. 피터 Capley 저에 게 말했다: "나는 70 대 후반의 인간 자원 실무자 충격 회사의 캐주얼 모집 증인을 것 같아요." "이것은 90 's 기업 몇 일 테스트, 하지만 몇 가지 임시 인터뷰, 그러나 후보자에 게 몇 가지 질문에 대해 생각 하는 섹스에 더 이상." 카프리는 변화를 설명 하는 많은 이유가 있다 말한다.

그 기업 하지 않아도 철저 하 게 테스트 하는 테스트 하지 충분히 경제적이 고 실용적인 있도록 job-hopping의 증가 등 많은, 나열, 단기 금융 수익성, 따라서 약화 장기 개발의 재능의 고유한 기능에 대해서만 기업에 더 많은 관심을 지불 하는 기업, 1964 미국 인권 법 (시민의 권리) 법) 일부 회사를 또한 회사의 인사 부서는 다양 한 어떤 확실 한 결과 함께 테스트 조직의 기본 설정을 드러낼 수 걱정은 법적 책임을 차별 성향이 있었습니다. 그것은 다양 한 요인 때문에 정확 하 게, 기업 덜 공식적인 양적 채용 방법을 선호 하기 시작 했다. 실천은 아직도 대단히 시장에서 오늘.

하지만 그들의 자신의 날카로운 방법을 포기 하는 회사에 대 한 또 다른 이유는: 그들이 사용 하는 방법의 많은 덜 과학적 입증 나중. 몇 가지 방법은 테스트 적 심리학 이론을 기반으로 합니다. 다른 원래 테스트만 과목의 응답은 "정상적인" 보였다 그래서 대학 신입생 같은 unrepresentative 사람들의 비교적 작은 숫자와 때로는 정신 질환을 평가 하기 위해 설계 되었다. 윌리엄 화이트 기업 대통령에 대 한 테스트의 수를 주재 하 고 대통령의 등급 중 모집 "허용" 카테고리에 속한 것을 발견.

화이트의 결론은 이러한 평가 잠재력을 평가 하지 않습니다 큰 흐름에서 간단 하 게 평가 될 수 있습니다. 이러한 테스트 중 일부는 또한의 개인적인 습관 또는 부모의 감정 등 개인 정보 보호에 주의 지불 하지 않습니다. 그것은 따라서 놀라운 테스터는 이러한 냉정 조회 및 자극, 때로는 벌 거 벗은 부드러움 화나게 하지입니다.

이러한 이유로 그리고 다른 요인, "모집은 과학 이다"의 아이디어 무시 되었습니다. 오늘, 그것의 상태는 되 고 회복, 새로운 기술과 우리의 과거 분석 도구 더 적은 비용, 더 빨리 더 광범위 하 게 덮여 만든 방법의 분석 덕분에. 좋든 나쁘든, 기술적 창조성의 새로운 시대를 시작 했다.

(책임 편집기: 유산의 좋은)