Измеряемое рабочее пространство: Большие Данные или Большой Брат?

в 19:43, , рубрики: big data, Исследования и прогнозы в IT, управление людьми, управление персоналом, управление проектами

Измеряемое рабочее пространство: Большие Данные или Большой Брат? - 1

В компаниях сейчас больше данных на сотрудников, чем когда либо в истории и анализ Больших Данных (big data) довольно быстро входит в практику HR. В анализе работы персонала нет ничего нового, но масштаб собираемых и анализируемых данных выходит за пределы норм.

Компания Sociometric Solutions вставляет сенсоры в бейджи сотрудников, которые фиксируют социальную активность на рабочем месте. Сенсоры сообщают о том как сотрудник передвигался вокруг рабочего места, с кем разговаривал и даже используемый тон голоса во время общения. Анализируя данные, полученные с этих умных бейджев, в Bank of America заметили, что топ наиболее продуктивных сотрудников из колл-центра составляют те, кто ходит на перерывы вместе. Они ввели правила групповых перерывов и производительность улучшилась на 23 процента. В другой компании, Humanscale, встроили сенсоры в офисные стулья, столы и компьютеры и предлагают компаниям их OfficeIQ систему, чтобы мониторить рабочую активность. Например, как долго работник провёл сидя или стоя за своим столом, а так же как долго они отсутствовали.

В Ирландии, в сети продуктовых магазинов Tesco, работники склада носят наручные браслеты, регистрирующие какие товары они берут с полок, распределяют задачи и даже предсказывают время окончания задания. В других областях, включая здравоохранение и вооружённые силы, носимые гаджеты могут определять усталость, которая может быть опасной для сотрудника и выполняемой им работы.

Fujitsu недавно выпустила Ubiquitouswear бизнес пакет, который может собирать и анализировать данные с  акселерометров, барометров, камер и микрофонов для измерения и мониторинга людей за работой. Например, такие данные как температура, влажность, движения и пульс могут определять когда работник испытывает слишком сильную тепловую нагрузку. Система так же может определять местоположение, позу и движения тела человека для фиксации падения, отслеживать местоположение или вычислять физическую нагрузку на тело.

Внешний мониторинг сравнивается с данными, полученными с помощью трекеров, подобных Fitbit. Данные уже показали, что работники, вовлечённые в оздоровительные программы, показывают значительно небольшое увеличение в стоимости здоровья по сравнению с теми, кто не участвовал в подобных программах. На данный момент работодатель не имеет доступа к медицинским записям работника, но это время может быть уже не за горами. В один прекрасный день ваш босс может отвести вас в сторону, чтобы обсудить ваш уровень стресса или слишком большое количество часов, проведённых вами за своим рабочим столом.

По мере того, как мир становится все более цифровым, перед компаниями открываются бесконечные возможности по мониторингу своего персонала. Большинство действий, производимых нами в течении обычного рабочего дня, уже генерируют много данных: мы отправляем и получаем почту, совершаем телефонные звонки и работаем с оборудованием. Но скоро будет ещё больше источников информации и путей её сбора: использование камер, сенсоров или краудсорсинговые данные для измерения каждого аспекта чьей либо индивидуальной производительности.

Должны ли компании использовать эти данные, чтобы контролировать нас? И вообще этично ли обращаться с нами как с копировальной техникой или роутерами? Один из продавцов, Cornerstone onDemand, считает, что может помочь компаниям прогнозировать и повысить производительность труда сотрудников. Его аналитическое программное обеспечение способно взять на контроль пол миллиарда точек сотрудников со всего мира, чтобы выявлять закономерности и делать прогнозы о найме и производительности сотрудников.

Этот вид анализа может быть использован для определения наиболее успешных каналов найма или выявления ключевых сотрудников, которых компания рискует потерять. Но мои опасения в том, что компании будут тратить больше времени на разбор таких данных, которые они легко могут получить. Например, сколько времени мы сидели на стуле или со скольким количеством человек пообщались, вместо того, чтобы получить более значимые показатели того, что мы сделали пока сидели и качество нашего общения с другими.

Перевод статьи: The Quantified Workplace: Big Data or Big Brother?

Автор: jahka

Источник

Поделиться новостью

* - обязательные к заполнению поля