«Национальный проект «Экономика данных» подготовят в течение года. Он будет рассчитан до 2030 года. Об этом сообщил Президент России Владимир Путин в ходе пленарного заседания форума будущих технологий «Вычисления и связь. Квантовый мир».
Цель — перевести всю экономику, социальную сферу, органы власти на качественно новые принципы работы, внедрить управление на основе данных, выйти на новый уровень в логистике, телемедицине, онлайн-образовании, предоставлении госуслуг».
На эту тему у меня вот-вот выйдет статья в монографии.
Цитаты из нее:
Принцип «государство как платформа» заключается в реализации следующего подхода. Информационное общество экономика, основанная на знаниях, невозможны без гигантского объема собираемых данных. Требуются существенные вложения в инфраструктуру для их обработки и хранения, для защиты персональных данных, для формирования общегосударственной модели данных, для формирования и ведения общегосударственных, отраслевых и специализированных реестров данных.
...
Создание и совместное использование федеральных реестров данных и сервисов в указанных областях позволит сократить затраты государства на разработку информационных систем, позволит включить в реализацию проектов негосударственные коммерческие и некоммерческие организации, повысит качество управленческих решений на всех уровнях. Тем самым, ускорит достижение целей национального развития страны и обеспечение ее экономической безопасности. А значит, повысит уровень благосостояния граждан и даст возможности для самореализации граждан и развития талантов.
...
Какие механики позволяют ускорить изменения в системе? Прежде всего, это опора на данные, получаемые в реальном времени. Не бумажные, дискретные отчеты о со-стоянии системы, а непрерывное измерение основных и вспомогательных показателей ее работы. Но поскольку потоки информации в системе могут идти разными путями, задерживаться, искажаться, теряться, необходимы постоянные кросс-проверки качества входящих и исходящих данных, мониторинг показателей, их динамики. «Доверяй, но проверяй… и реагируй!» — ключевой принцип реформирования сложных систем.
Не знаю уж, что задумал ВВП, вряд ли он читал мою статью.
Но точно знаю, что правильно организованные сбор и использование данных могут дать гигантский толчок отраслям. Наблюдаем ;)
Цель — перевести всю экономику, социальную сферу, органы власти на качественно новые принципы работы, внедрить управление на основе данных, выйти на новый уровень в логистике, телемедицине, онлайн-образовании, предоставлении госуслуг».
На эту тему у меня вот-вот выйдет статья в монографии.
Цитаты из нее:
Принцип «государство как платформа» заключается в реализации следующего подхода. Информационное общество экономика, основанная на знаниях, невозможны без гигантского объема собираемых данных. Требуются существенные вложения в инфраструктуру для их обработки и хранения, для защиты персональных данных, для формирования общегосударственной модели данных, для формирования и ведения общегосударственных, отраслевых и специализированных реестров данных.
...
Создание и совместное использование федеральных реестров данных и сервисов в указанных областях позволит сократить затраты государства на разработку информационных систем, позволит включить в реализацию проектов негосударственные коммерческие и некоммерческие организации, повысит качество управленческих решений на всех уровнях. Тем самым, ускорит достижение целей национального развития страны и обеспечение ее экономической безопасности. А значит, повысит уровень благосостояния граждан и даст возможности для самореализации граждан и развития талантов.
...
Какие механики позволяют ускорить изменения в системе? Прежде всего, это опора на данные, получаемые в реальном времени. Не бумажные, дискретные отчеты о со-стоянии системы, а непрерывное измерение основных и вспомогательных показателей ее работы. Но поскольку потоки информации в системе могут идти разными путями, задерживаться, искажаться, теряться, необходимы постоянные кросс-проверки качества входящих и исходящих данных, мониторинг показателей, их динамики. «Доверяй, но проверяй… и реагируй!» — ключевой принцип реформирования сложных систем.
Не знаю уж, что задумал ВВП, вряд ли он читал мою статью.
Но точно знаю, что правильно организованные сбор и использование данных могут дать гигантский толчок отраслям. Наблюдаем ;)
Недавно проводил собеседование в новом для меня формате — в виде мастер-класса.
Ко мне обратились ребята из стартапа, в котором не хватает компетенций на позиции технического директора. Попросили найти. Я предложил провести для ИТ-специалистов мастер-класс по использованию моделей компетенций. И во время мастер-класса озвучить потребность команды, оценить компетенции участников и, по возможности, найти подходящего специалиста.
Сказано — сделано.
Ребята организовали проведение мастер-класса, пригласили полтора десятка человек. Я подготовил трехчасовой мастер-класс на тему «Архитектура команды прорыва: как сформировать команду для быстрого запуска инновационных продуктов».
Как всё прошло:
- Вначале мы рассказали о стартапе: какие цели и планы, какие достижения.
- Потом я рассказал, что такое стартап, какие компетенции нужны.
- Затем вместе c CEO стартапа составили матрицу компетенций его команды. Участники увидели узкие места — те самые технические компетенции.
- На следующем шаге мы разбили присутствующих на несколько команд, каждая составила детальную модель компетенций CTO, решающую задачи стартапа-заказчика. Из них выбрали общие, наиболее важные компетенции для итоговой модели.
- Затем я рассказал про оценку по моделям компетенций: какие типы оценки бывают, как оценивать, как вести результаты.
- На следующем такте слушатели оценили по итоговой модели CTO самих себя. По факту мы увидели самооценку полутора десятков человек.
- Дальше я показал как на основе матриц балансировать команды по компетенциям. Как на старте, так и при росте проекта. И на примере самооценки слушателей стало понятно, кто лучше всего дополнит команду стартапа-заказчика.
- И в завершение немного рассказал, как применять матрицы компетенций в ключевых процессах: найме, адаптации, развитии сотрудников. А также как повысить производительность команд, как безболезненно оптимизировать команды при сокращении. И как не выгорать.
Итого,
а) СЕО увидел, какие компетенции нужны его команде. Из абстрактного «нужен CTO» перешли к «нужны вот такие компетенции с таким-то уровнем»
б) СЕО увидел работу потенциальных кандидатов на мастер-классе, увидел их компетенции. Смог понять, кто больше подходит.
в) Слушатели получили инструменты для осмысленного формирования команд на разных стадиях инновационного цикла.
Конечно, не всё прошло идеально: оказалось, что маркетинг отработал не очень хорошо, и на мастер-класс пришло не очень много потенциальных CTO. В основном пришли руководители продуктов и разработчики. Но даже среди них СЕО стартапа нашел несколько интересных контактов для развития своего проекта. Но это уже совсем другая история...
А какие необычные форматы проведения собеседований знаете вы?
Ко мне обратились ребята из стартапа, в котором не хватает компетенций на позиции технического директора. Попросили найти. Я предложил провести для ИТ-специалистов мастер-класс по использованию моделей компетенций. И во время мастер-класса озвучить потребность команды, оценить компетенции участников и, по возможности, найти подходящего специалиста.
Сказано — сделано.
Ребята организовали проведение мастер-класса, пригласили полтора десятка человек. Я подготовил трехчасовой мастер-класс на тему «Архитектура команды прорыва: как сформировать команду для быстрого запуска инновационных продуктов».
Как всё прошло:
- Вначале мы рассказали о стартапе: какие цели и планы, какие достижения.
- Потом я рассказал, что такое стартап, какие компетенции нужны.
- Затем вместе c CEO стартапа составили матрицу компетенций его команды. Участники увидели узкие места — те самые технические компетенции.
- На следующем шаге мы разбили присутствующих на несколько команд, каждая составила детальную модель компетенций CTO, решающую задачи стартапа-заказчика. Из них выбрали общие, наиболее важные компетенции для итоговой модели.
- Затем я рассказал про оценку по моделям компетенций: какие типы оценки бывают, как оценивать, как вести результаты.
- На следующем такте слушатели оценили по итоговой модели CTO самих себя. По факту мы увидели самооценку полутора десятков человек.
- Дальше я показал как на основе матриц балансировать команды по компетенциям. Как на старте, так и при росте проекта. И на примере самооценки слушателей стало понятно, кто лучше всего дополнит команду стартапа-заказчика.
- И в завершение немного рассказал, как применять матрицы компетенций в ключевых процессах: найме, адаптации, развитии сотрудников. А также как повысить производительность команд, как безболезненно оптимизировать команды при сокращении. И как не выгорать.
Итого,
а) СЕО увидел, какие компетенции нужны его команде. Из абстрактного «нужен CTO» перешли к «нужны вот такие компетенции с таким-то уровнем»
б) СЕО увидел работу потенциальных кандидатов на мастер-классе, увидел их компетенции. Смог понять, кто больше подходит.
в) Слушатели получили инструменты для осмысленного формирования команд на разных стадиях инновационного цикла.
Конечно, не всё прошло идеально: оказалось, что маркетинг отработал не очень хорошо, и на мастер-класс пришло не очень много потенциальных CTO. В основном пришли руководители продуктов и разработчики. Но даже среди них СЕО стартапа нашел несколько интересных контактов для развития своего проекта. Но это уже совсем другая история...
А какие необычные форматы проведения собеседований знаете вы?
Почти 6 лет назад в одном из первых постов я писал о том, что ждет IT-рынок.
Еще не было пандемии, а я рассказывал про необходимость учиться работать с распределенными командами. Еще не было СВО, а я писал про предстоящие проблемы из-за миграции ИТ-специалистов.
И рекомендовал смещать фокус на работу с начинающими специалистами.
Прошли годы. Результат предсказаний вы знаете.
Научились ли организации работать с начинающими специалистами? По нашим наблюдениям - не особо. Есть отдельные компании, но как массовая практика - этого не случилось.
Мы - научились.
За последние два года через мой проект Кловери.Старт прошло около двух сотен бывших студентов онлайн-курсов, ВУЗов. Каждый из них приходил к нам без опыта командной работы. Уходил - с 3-5 месячным опытом командной работы над практическим проектом. Продакты, проджекты, программисты, дата-сайентисты, дизайнеры, тестировщики, девопсы. 20 с лишним проектов. Мобильные приложения, рекомендательные системы, онлайн-сервисы, государственные информационные системы. Что-то из этого стало частью группы компаний. Что-то пока легло в стол до лучших времен.
Но главное - мы дали старт карьере 200+ человек.
Через ошибки, через успехи они доказали сами себе, что важна мотивация, а не начальный набор знаний. Им было страшно, многие просили включать в команды сильных специалистов, с опытом. Мы намеренно так не делали. Максимум - менторы. но все проекты стажировок были сделаны новичками. И это работает.
Некоторые ребята остались работать у нас. Надеюсь, с каждым набором будет оставаться все больше и больше.
Я продолжаю этот проект.
Чем больше людей мы выпустим на рынок труда, тем увереннее будет развиваться ИТ-отрасль. Чем больше будет историй успеха, тем больше новичков придут в ИТ. Чем больше специалистов, тем больше успешных ИТ-компаний будет у нас в стране.
Мы готовы масштабировать свой опыт.
Обучать ИТ-компании, внедрять нашу систему стажировок.
Формировать полноценные кроссфункциональные команды для создания недорогих MVP.
Отдавать в хорошие руки проверенных на практике ребят.
И конечно, продолжать развитие созданных ИТ-продуктов.
Нам нужны заказчики, менторы, соучредители.
Давайте вместе развивать наш опыт!
Приходите сами и приводите тех, кому это может быть интересно.
Мы все в одной лодке. Будущее отрасли в наших руках.
Присоединяйтесь. Пишите в личку: @webbyte
Еще не было пандемии, а я рассказывал про необходимость учиться работать с распределенными командами. Еще не было СВО, а я писал про предстоящие проблемы из-за миграции ИТ-специалистов.
И рекомендовал смещать фокус на работу с начинающими специалистами.
Прошли годы. Результат предсказаний вы знаете.
Научились ли организации работать с начинающими специалистами? По нашим наблюдениям - не особо. Есть отдельные компании, но как массовая практика - этого не случилось.
Мы - научились.
За последние два года через мой проект Кловери.Старт прошло около двух сотен бывших студентов онлайн-курсов, ВУЗов. Каждый из них приходил к нам без опыта командной работы. Уходил - с 3-5 месячным опытом командной работы над практическим проектом. Продакты, проджекты, программисты, дата-сайентисты, дизайнеры, тестировщики, девопсы. 20 с лишним проектов. Мобильные приложения, рекомендательные системы, онлайн-сервисы, государственные информационные системы. Что-то из этого стало частью группы компаний. Что-то пока легло в стол до лучших времен.
Но главное - мы дали старт карьере 200+ человек.
Через ошибки, через успехи они доказали сами себе, что важна мотивация, а не начальный набор знаний. Им было страшно, многие просили включать в команды сильных специалистов, с опытом. Мы намеренно так не делали. Максимум - менторы. но все проекты стажировок были сделаны новичками. И это работает.
Некоторые ребята остались работать у нас. Надеюсь, с каждым набором будет оставаться все больше и больше.
Я продолжаю этот проект.
Чем больше людей мы выпустим на рынок труда, тем увереннее будет развиваться ИТ-отрасль. Чем больше будет историй успеха, тем больше новичков придут в ИТ. Чем больше специалистов, тем больше успешных ИТ-компаний будет у нас в стране.
Мы готовы масштабировать свой опыт.
Обучать ИТ-компании, внедрять нашу систему стажировок.
Формировать полноценные кроссфункциональные команды для создания недорогих MVP.
Отдавать в хорошие руки проверенных на практике ребят.
И конечно, продолжать развитие созданных ИТ-продуктов.
Нам нужны заказчики, менторы, соучредители.
Давайте вместе развивать наш опыт!
Приходите сами и приводите тех, кому это может быть интересно.
Мы все в одной лодке. Будущее отрасли в наших руках.
Присоединяйтесь. Пишите в личку: @webbyte
Несколько лет назад мне рассказали про Владимира Ч., IT-руководителя с 20-летним опытом в фармацевтической отрасли, который решил сменить место работы. Рассказали ребята-программисты, которых он менторил. Дескать, в 50 лет сложно найти новую компанию. И я тогда задумался про будущее IT-менеджмента.
Уже тогда на рынке была явная нехватка хороших IT-специалистов. Программистов, администраторов. Управленцев, в конце концов. С последними вообще задница — не каждый хороший программист или админ вырастает в хорошего менеджера. И склад характера нужен подходящий, и желание уйти от «хочешь сделать хорошо — сделай сам» в «1+1=10».
А еще управленческий опыт за один год не получить. Сколько на рынке специалистов 35 лет с опытом в IT-менеджменте лет в восемь-десять? По ощущениями — си-и-и-льно меньше, чем 35-40 летних программистов. Почему именно 8-10 лет? Работая тим-лидом в компаниях с размером IT в 5-10 человек со средним временем жизни специалиста 3 года, за 10 лет получится опыт управления 15-30 разными людьми. Достаточно, чтобы хоть как-то набрать управленческих кейсов и пару раз крупно сфэйлиться (куда ж без этого опыта?).
Вот и получается странная ситуация. Куда ни плюнь — 25-30 летние CTO и руководители разработки с минимальным опытом работы, которые часто не могут даже процессы нормально отладить, как только компания начинает расти. А более возрастных брать в молодой коллектив боятся. Драйву им, дескать, не хватит в нашем «модном, стильном, молодежном» стартапе.
С той истории прошло 6 лет. И сейчас на рынке еще более странная ситуация. Когда нормального опыта набрались те, кто пришел в отрасль в начале 2000х и начал управлять (а не просто задачи раздавать) в 30-35. Этим товарищам сейчас уже по 40-45 лет. А молодым программистам — всё так же по 25-28.
Что получается?
А получается, что совсем скоро компании должны будут уметь сплавлять энергию молодых специалистов с опытом и знаниями отрасли зрелых IT-руководителей. Или отказаться от тысяч нынешних ITшников, еще больше задрав цены на рынке.
Интересное нас будущее ждет.
Уже тогда на рынке была явная нехватка хороших IT-специалистов. Программистов, администраторов. Управленцев, в конце концов. С последними вообще задница — не каждый хороший программист или админ вырастает в хорошего менеджера. И склад характера нужен подходящий, и желание уйти от «хочешь сделать хорошо — сделай сам» в «1+1=10».
А еще управленческий опыт за один год не получить. Сколько на рынке специалистов 35 лет с опытом в IT-менеджменте лет в восемь-десять? По ощущениями — си-и-и-льно меньше, чем 35-40 летних программистов. Почему именно 8-10 лет? Работая тим-лидом в компаниях с размером IT в 5-10 человек со средним временем жизни специалиста 3 года, за 10 лет получится опыт управления 15-30 разными людьми. Достаточно, чтобы хоть как-то набрать управленческих кейсов и пару раз крупно сфэйлиться (куда ж без этого опыта?).
Вот и получается странная ситуация. Куда ни плюнь — 25-30 летние CTO и руководители разработки с минимальным опытом работы, которые часто не могут даже процессы нормально отладить, как только компания начинает расти. А более возрастных брать в молодой коллектив боятся. Драйву им, дескать, не хватит в нашем «модном, стильном, молодежном» стартапе.
С той истории прошло 6 лет. И сейчас на рынке еще более странная ситуация. Когда нормального опыта набрались те, кто пришел в отрасль в начале 2000х и начал управлять (а не просто задачи раздавать) в 30-35. Этим товарищам сейчас уже по 40-45 лет. А молодым программистам — всё так же по 25-28.
Что получается?
А получается, что совсем скоро компании должны будут уметь сплавлять энергию молодых специалистов с опытом и знаниями отрасли зрелых IT-руководителей. Или отказаться от тысяч нынешних ITшников, еще больше задрав цены на рынке.
Интересное нас будущее ждет.
А кто как презентации готовит?
Я обычно делаю следующим образом.
Придумываю, каких целей хочу достичь разговором по нужной теме. Затем набрасываю всё, что по теме приходит в голову. Потом эти мысли упорядочиваю вокруг какой-нибудь системы. Хоть бы и через призму 4Пок: «Причины – Предмет – Процессы – Пользователи». Выбрасываю лишние. Оставшиеся предложения укорачиваю до фраз из 5-7 слов. И разбиваю по будущим слайдам. Одна мысль — один слайд.
После этого переношу тезисы в шаблон презентации. Слайд за слайдом. Просто переношу, без всякого форматирования или оформления.
После переноса определяюсь, какие из слайдов буду заменять на графику: картинки, диаграммы. Эти слайды пока не трогаю, начинаю форматировать все остальные — шрифты, размеры, отступы и так далее.
Потом готовлю графику. И добавляю в выбранные слайды. Диаграммы обычно заранее делаю, в презентацию уходит изображение. После всего этого просматриваю слайды на предмет визуальных шероховатостей. Перфекционизм, блин.
Если всё нормально, начинаю придумывать одну или несколько историй, которые расскажу на выступлении. Чтобы слайды не казались сухими. Например, в августе 2023 выступал в Таганроге на форуме Фича, рассказывал про нашу систему выращивания «звезд». Перед выступлением гуляя по городу, увидел памятник Гагарину и Королеву. И сразу в голове щелкнуло — вот оно. В итоге всю презентацию и образы построил через космос.
Такая последовательность позволяет иметь законченную презентацию после каждого этапа (кроме брейншторма, конечно). Каждый последующий — просто улучшения предыдущего этапа. В крайнем случае, если что-то не успею, презентация будет уже достаточно качественна.
#СтарыеПубликации на новый лад
Я обычно делаю следующим образом.
Придумываю, каких целей хочу достичь разговором по нужной теме. Затем набрасываю всё, что по теме приходит в голову. Потом эти мысли упорядочиваю вокруг какой-нибудь системы. Хоть бы и через призму 4Пок: «Причины – Предмет – Процессы – Пользователи». Выбрасываю лишние. Оставшиеся предложения укорачиваю до фраз из 5-7 слов. И разбиваю по будущим слайдам. Одна мысль — один слайд.
После этого переношу тезисы в шаблон презентации. Слайд за слайдом. Просто переношу, без всякого форматирования или оформления.
После переноса определяюсь, какие из слайдов буду заменять на графику: картинки, диаграммы. Эти слайды пока не трогаю, начинаю форматировать все остальные — шрифты, размеры, отступы и так далее.
Потом готовлю графику. И добавляю в выбранные слайды. Диаграммы обычно заранее делаю, в презентацию уходит изображение. После всего этого просматриваю слайды на предмет визуальных шероховатостей. Перфекционизм, блин.
Если всё нормально, начинаю придумывать одну или несколько историй, которые расскажу на выступлении. Чтобы слайды не казались сухими. Например, в августе 2023 выступал в Таганроге на форуме Фича, рассказывал про нашу систему выращивания «звезд». Перед выступлением гуляя по городу, увидел памятник Гагарину и Королеву. И сразу в голове щелкнуло — вот оно. В итоге всю презентацию и образы построил через космос.
Такая последовательность позволяет иметь законченную презентацию после каждого этапа (кроме брейншторма, конечно). Каждый последующий — просто улучшения предыдущего этапа. В крайнем случае, если что-то не успею, презентация будет уже достаточно качественна.
#СтарыеПубликации на новый лад
На нашей кафедре в МУИВ в этом году будет два основных направления, связанных с развитием студентов на практике.
Первое направление — это проектирование и организация лаборатории цифровой рекламы, где студенты направлений «маркетинг» и «реклама и PR» будут работать над задачами внешних заказчиков. Для вовлечения студентов в работу лаборатории мы добавим игровые механики, которые используем в нашем похожем проекте - Кловери.Шаге. А стартом лаборатории будет кейс-чемпионат с блиц-решениями ситуаций, с которыми столкнулись первые заказчики Лаборатории.
Второе направление — это исследование и практическая реализация нескольких идей в сфере образования и управления персоналом. В течение первого семестра студенты будут исследовать рынок, изучать конкурентов, опрашивать HR партнерских компаний, разрабатывать бизнес-планы, моделировать финансовые потоки, проектировать пользовательские сценарии. А во втором реализовывать MVP идеи — работающий онлайн-сервис. Цели: для студентов младших курсов — пройти в процессе работы практику у нас в группе компаний, подготовить материалы для курсовой. Для выпускников — стартап как диплом.
В командах будут аналитики, менеджеры продуктов, маркетологи, специалисты по рекламе и менеджеры по персоналу. А во втором семестре добавятся разработчики, тестировщики и дата-саентисты.
Темы, которые мы взяли на год:
- Применение методов решения логистических задач для индивидуализации образовательных треков
- Геймификация профориентации и образовательного процесса
- Адаптация персонала с помощью геймификации
- Персонализация предложений о трудоустройстве с помощью больших данных и машинного обучения
- Повышение производительности труда с помощью трекинга производственных задач и применения моделей компетенций
- Персонализированный кафетерий льгот для работников организации
- Предсказание выгорания работников организации и рекомендации по его предотвращению
- Платформа для поиска лекторов и консультантов
3-4 из них к лету (или раньше) выведем на рынок.
Если есть желание стать наставником одной из команд, пишите в личку.
Первое направление — это проектирование и организация лаборатории цифровой рекламы, где студенты направлений «маркетинг» и «реклама и PR» будут работать над задачами внешних заказчиков. Для вовлечения студентов в работу лаборатории мы добавим игровые механики, которые используем в нашем похожем проекте - Кловери.Шаге. А стартом лаборатории будет кейс-чемпионат с блиц-решениями ситуаций, с которыми столкнулись первые заказчики Лаборатории.
Второе направление — это исследование и практическая реализация нескольких идей в сфере образования и управления персоналом. В течение первого семестра студенты будут исследовать рынок, изучать конкурентов, опрашивать HR партнерских компаний, разрабатывать бизнес-планы, моделировать финансовые потоки, проектировать пользовательские сценарии. А во втором реализовывать MVP идеи — работающий онлайн-сервис. Цели: для студентов младших курсов — пройти в процессе работы практику у нас в группе компаний, подготовить материалы для курсовой. Для выпускников — стартап как диплом.
В командах будут аналитики, менеджеры продуктов, маркетологи, специалисты по рекламе и менеджеры по персоналу. А во втором семестре добавятся разработчики, тестировщики и дата-саентисты.
Темы, которые мы взяли на год:
- Применение методов решения логистических задач для индивидуализации образовательных треков
- Геймификация профориентации и образовательного процесса
- Адаптация персонала с помощью геймификации
- Персонализация предложений о трудоустройстве с помощью больших данных и машинного обучения
- Повышение производительности труда с помощью трекинга производственных задач и применения моделей компетенций
- Персонализированный кафетерий льгот для работников организации
- Предсказание выгорания работников организации и рекомендации по его предотвращению
- Платформа для поиска лекторов и консультантов
3-4 из них к лету (или раньше) выведем на рынок.
Если есть желание стать наставником одной из команд, пишите в личку.
#РазговорилисьСегодня о добавлении людей в команду перед дедлайном.
Классическая ситуация: команда работает над MVP продукта, уже близок вывод в промышленную эксплуатацию, и в этот момент отваливается ключевой участник команды. Форс-мажор.
Первый порыв менеджера - дайте замену, горим. И вот тут часто принимаются неправильные решения. Замену дают. И сроки окончательно срываются. Почему так?
После определенного уровня готовности продукта введение в команду разработки дополнительных людей может привести не к росту производительности, а напротив - к деградации.
Это связанно с ростом расходов на коммуникацию, без которых введение людей в коллектив невозможно. Поскольку приходится передавать информацию о предметной области, сложившихся процессах, используемых инструментах. Соответственно, чем больше вникать, тем дольше будет вход, и тем больше будет отвлекаться каждый, с кем взаимодействуют новички. Если процесс управления знаниями, дублирования компетенций не отстроен (а я мало видел команды, которые одновременно умеют делать первую версию продукта и вкладываться в передачу знаний), накладные расходы увеличиваются ещё сильнее.
Иногда такие расходы (времени, ресурсов) приводят к деградации системы. Брукс об этом хорошо написал в своем "Мифическом человеко-месяце". Какие расходы придется понести, обычно должен знать руководитель продукта, поскольку во внешний мир обычно издержки не транслируются.
Отсюда три следствия:
- никто извне вам не скажет, какое решение по замене принимать в вашем частном случае
- иногда лучше мобилизоваться, чем привлекать внешних людей
- ключевая задача менеджера - дублировать компетенции в команде.
Классическая ситуация: команда работает над MVP продукта, уже близок вывод в промышленную эксплуатацию, и в этот момент отваливается ключевой участник команды. Форс-мажор.
Первый порыв менеджера - дайте замену, горим. И вот тут часто принимаются неправильные решения. Замену дают. И сроки окончательно срываются. Почему так?
После определенного уровня готовности продукта введение в команду разработки дополнительных людей может привести не к росту производительности, а напротив - к деградации.
Это связанно с ростом расходов на коммуникацию, без которых введение людей в коллектив невозможно. Поскольку приходится передавать информацию о предметной области, сложившихся процессах, используемых инструментах. Соответственно, чем больше вникать, тем дольше будет вход, и тем больше будет отвлекаться каждый, с кем взаимодействуют новички. Если процесс управления знаниями, дублирования компетенций не отстроен (а я мало видел команды, которые одновременно умеют делать первую версию продукта и вкладываться в передачу знаний), накладные расходы увеличиваются ещё сильнее.
Иногда такие расходы (времени, ресурсов) приводят к деградации системы. Брукс об этом хорошо написал в своем "Мифическом человеко-месяце". Какие расходы придется понести, обычно должен знать руководитель продукта, поскольку во внешний мир обычно издержки не транслируются.
Отсюда три следствия:
- никто извне вам не скажет, какое решение по замене принимать в вашем частном случае
- иногда лучше мобилизоваться, чем привлекать внешних людей
- ключевая задача менеджера - дублировать компетенции в команде.
Не так давно у меня вышла статья «Хьюманомика — устойчивое развитие общества и государства» в монографии «Устойчивое развитие Российской Федерации в условиях глобальных вызовов и угроз экономической безопасности».
Выдержка из статьи.
Смена архитектуры любой сложной системы (организационной структуры, бизнес-процессов организации, графа знаний команды и др. - Прим.автора) возможна тремя путями: эволюционным развитием, революционными изменениями или гибридным — с плавными изменениями в одних частях системы и резкими — в отдельных её частях. Но какой путь ни был бы выбран, изменения проходят последовательно через три этапа.
Первый этап — обеспечение прозрачности работы системы. Цель этапа — найти основные ограничения, препятствующие развитию, и выстроить процессы обратной связи для мониторинга реакции системы на изменения.
Цель второго этапа — убрать системные ограничения, по возможности избежав создания новых. На втором этапе фокус на росте производительности отдельных компонентов системы, на их модернизации, на создании предпосылок для инноваций. И лишь после снятия основных ограничений может начаться устойчивый рост, основанный на принципиально новых подходах, свободных от ограничений предыдущей архитектуры. На третьем этапе система переходит в состояние творчества, в состояние непрерывной поставки ценности для потребителей — жителей города, региона, страны (работников организации, участников творческого коллектива и пр. — Прим.автора).
В каждом компоненте системы (подсистеме) может быть свой темп изменений. Нет необходимости дожидаться прозрачности во всей системе, можно переходить к работам по снятию системных ограничений в отдельных частях по мере обеспечения их прозрачности.
Какие механики позволяют ускорить изменения в системе?
Прежде всего, это опора на данные, получаемые в реальном времени. Не бумажные, дискретные отчеты о состоянии системы, а непрерывное измерение основных и вспомогательных показателей ее работы. Поскольку потоки информации в системе могут идти разными путями, задерживаться, искажаться, теряться, необходимы постоянные кросс-проверки качества входящих и исходящих данных, мониторинг показателей, их динамики. «Доверяй, но проверяй… и реагируй!» — ключевой принцип реформирования сложных систем.
Выдержка из статьи.
Смена архитектуры любой сложной системы (организационной структуры, бизнес-процессов организации, графа знаний команды и др. - Прим.автора) возможна тремя путями: эволюционным развитием, революционными изменениями или гибридным — с плавными изменениями в одних частях системы и резкими — в отдельных её частях. Но какой путь ни был бы выбран, изменения проходят последовательно через три этапа.
Первый этап — обеспечение прозрачности работы системы. Цель этапа — найти основные ограничения, препятствующие развитию, и выстроить процессы обратной связи для мониторинга реакции системы на изменения.
Цель второго этапа — убрать системные ограничения, по возможности избежав создания новых. На втором этапе фокус на росте производительности отдельных компонентов системы, на их модернизации, на создании предпосылок для инноваций. И лишь после снятия основных ограничений может начаться устойчивый рост, основанный на принципиально новых подходах, свободных от ограничений предыдущей архитектуры. На третьем этапе система переходит в состояние творчества, в состояние непрерывной поставки ценности для потребителей — жителей города, региона, страны (работников организации, участников творческого коллектива и пр. — Прим.автора).
В каждом компоненте системы (подсистеме) может быть свой темп изменений. Нет необходимости дожидаться прозрачности во всей системе, можно переходить к работам по снятию системных ограничений в отдельных частях по мере обеспечения их прозрачности.
Какие механики позволяют ускорить изменения в системе?
Прежде всего, это опора на данные, получаемые в реальном времени. Не бумажные, дискретные отчеты о состоянии системы, а непрерывное измерение основных и вспомогательных показателей ее работы. Поскольку потоки информации в системе могут идти разными путями, задерживаться, искажаться, теряться, необходимы постоянные кросс-проверки качества входящих и исходящих данных, мониторинг показателей, их динамики. «Доверяй, но проверяй… и реагируй!» — ключевой принцип реформирования сложных систем.
Про T&D своими силами.
Рано или поздно компания или отдельные ее руководители приходят к мысли, что надо бы вкладываться в развитие людей. Возможные плюсы понятны — производительность поднимется, мотивация нефинансовая, HR-бренд попривлекательнее станет. В конце концов, построив систему внутреннего обучения можно запустить стажерскую программу, а значит, быстрее и дешевле находить кадры (правда, потом еще какое-то время их надо выращивать). Да и адаптация новых сотрудников в этот момент может стать лучше, повысится вероятность прохождения испытательного срока. Как следствие — меньше нагрузка на HR-специалистов на поиск новых работников.
Если вы большая компания, осуществить задуманное проще — бюджеты, корпоративные университеты, тренинги, вот этот вот всё. Если вы компания поменьше, то первое желание после расчета необходимых бюджетов — сделать своими силами. Чтоб подешевле. Ну там библиотеку корпоративную хотя бы завести или подписку купить на онлайн-библиотеки с книжками нужной тематики. Шаг посложнее — выстроить систему наставничества и передачи опыта.
И тут сразу возникает множество вопросов — а какие компетенции нужны? А какие есть? А в каких компетенциях у нас есть внутренние эксперты? А на каких практических проектах возможно подкрепление теорией? А кто у нас может обучать других людей?
Как ответить на эти вопросы? Самый простой способ — спросить сотрудников. Нет-нет, не тестировать, а просто попросить оценить свои навыки и компетенции.
Но что именно оценивать? Как строить эти модели компетенций? Опять же, если вы большая компания, вам с радостью помогут всевозможные консультанты. Если компания поменьше, можно попробовать обойтись своими силами.
Есть несколько путей построения модели.
1. Взять какой-нибудь более-менее актуальный отраслевой стандарт по нужной профессии.
2. Опросить экспертное сообщество.
3. Опросить собственных сотрудников, пусть сами составят свои стандарты.
4. Гибридные способы (смешение 1-3) тоже можно попробовать.
На мой взгляд, любой путь сгодится — главное, получить какую-то одну систему координат, относительно которой будут проходить дальнейшие пляски с бубнами. Поправить модельку всегда можно, главное — стартовать.
Итак, первый шаг сделан, модель построена.
Второй шаг — ответить на вопросы про уровень владения компетенциями.
Как это сделать, расскажу через день-другой.
#СтарыеПубликации
Рано или поздно компания или отдельные ее руководители приходят к мысли, что надо бы вкладываться в развитие людей. Возможные плюсы понятны — производительность поднимется, мотивация нефинансовая, HR-бренд попривлекательнее станет. В конце концов, построив систему внутреннего обучения можно запустить стажерскую программу, а значит, быстрее и дешевле находить кадры (правда, потом еще какое-то время их надо выращивать). Да и адаптация новых сотрудников в этот момент может стать лучше, повысится вероятность прохождения испытательного срока. Как следствие — меньше нагрузка на HR-специалистов на поиск новых работников.
Если вы большая компания, осуществить задуманное проще — бюджеты, корпоративные университеты, тренинги, вот этот вот всё. Если вы компания поменьше, то первое желание после расчета необходимых бюджетов — сделать своими силами. Чтоб подешевле. Ну там библиотеку корпоративную хотя бы завести или подписку купить на онлайн-библиотеки с книжками нужной тематики. Шаг посложнее — выстроить систему наставничества и передачи опыта.
И тут сразу возникает множество вопросов — а какие компетенции нужны? А какие есть? А в каких компетенциях у нас есть внутренние эксперты? А на каких практических проектах возможно подкрепление теорией? А кто у нас может обучать других людей?
Как ответить на эти вопросы? Самый простой способ — спросить сотрудников. Нет-нет, не тестировать, а просто попросить оценить свои навыки и компетенции.
Но что именно оценивать? Как строить эти модели компетенций? Опять же, если вы большая компания, вам с радостью помогут всевозможные консультанты. Если компания поменьше, можно попробовать обойтись своими силами.
Есть несколько путей построения модели.
1. Взять какой-нибудь более-менее актуальный отраслевой стандарт по нужной профессии.
2. Опросить экспертное сообщество.
3. Опросить собственных сотрудников, пусть сами составят свои стандарты.
4. Гибридные способы (смешение 1-3) тоже можно попробовать.
На мой взгляд, любой путь сгодится — главное, получить какую-то одну систему координат, относительно которой будут проходить дальнейшие пляски с бубнами. Поправить модельку всегда можно, главное — стартовать.
Итак, первый шаг сделан, модель построена.
Второй шаг — ответить на вопросы про уровень владения компетенциями.
Как это сделать, расскажу через день-другой.
#СтарыеПубликации
В прошлой заметке я рассказывал, с чего может начинаться построение T&D-центра в компании, и остановился на составлении списка компетенций.
Следующий шаг — оценка уровня владения знаниями, навыками или компетенциями.
На этом шаге придется ответить три основных вопроса:
1. В чем взвешивать?
2. Как взвешивать?
3. Кто будет взвешивать?
Сегодня давайте ответим на первый вопрос.
Я видел и применял четыре разных подхода к измерению:
- Оценка по аналогии с уровнями владения языком
- Балльная оценка
- Оценка длительности владения навыком
- Оценка способности обучить навыку
Оценка по аналогии с уровнями владения — это разные вариации на тему Beginner/Elementary/Intermediate/Advanced. Они могут быть детализированные, например, на основе Common European Framework of Reference for Languages или упрощенные. Вроде Novice/Proficient/Expert или Новичок/Опытный/Эксперт.
Балльная оценка — это разные варианты численных диапазонов. Видел от -1 до 1. (-1, видимо, означала «владение этим навыком мне немного вредит»). Видел от 1 до 5. Или до 10. Или до 20. Или 0 до 100%. Или любое другое число, пришедшее в голову придумавшему.
Оценка длительности владения навыков — это разные вариации на тему «до года», «от года до трех», «налетал пятьдесят часов», «отсидел 10 лет и ногу» и так далее. Основано на убеждении, что чем дольше человек пользуется навыком, тем он опытнее.
Оценка способности обучить навыку пляшет вокруг двух параметров: «знаю» и «могу научить». Хотя возможны 4 разных варианта, но на практике используется три:
- нет знаний («не знаю, не могу научить»)
- умею пользоваться («знаю, есть опыт, но научить не могу»)
- экспертные знания («знаю, могу научить»).
Встречается небольшая вариация на тему с уточнением, что такое «не знаю» или «умею пользоваться».
Не знаю:
- слышал название, имею смутное представление о том как использовать, но сам не использовал и документацию не читал
- читал документацию, на практике не использовал
Умею пользоваться:
- применяю на практике, руководствуясь документацией
- знаю особенности применения для разных задач, достоинства и недостатки, свободно применяю на практике почти не заглядывая в документацию, обучать не могу.
- знаю отлично, могу обучать других
Вариант «не знаю, но могу научить» в жизни, конечно, встречается сплошь и рядом, но при оценке компетенций его лучше не использовать 🙂
Если перед нами стоит цель выявить тех, кто будет передавать другим свои экспертные навыки, то оценка через способность обучить подходит лучше других.
А какие варианты измерения знаете вы?
#СтарыеПубликации
Следующий шаг — оценка уровня владения знаниями, навыками или компетенциями.
На этом шаге придется ответить три основных вопроса:
1. В чем взвешивать?
2. Как взвешивать?
3. Кто будет взвешивать?
Сегодня давайте ответим на первый вопрос.
Я видел и применял четыре разных подхода к измерению:
- Оценка по аналогии с уровнями владения языком
- Балльная оценка
- Оценка длительности владения навыком
- Оценка способности обучить навыку
Оценка по аналогии с уровнями владения — это разные вариации на тему Beginner/Elementary/Intermediate/Advanced. Они могут быть детализированные, например, на основе Common European Framework of Reference for Languages или упрощенные. Вроде Novice/Proficient/Expert или Новичок/Опытный/Эксперт.
Балльная оценка — это разные варианты численных диапазонов. Видел от -1 до 1. (-1, видимо, означала «владение этим навыком мне немного вредит»). Видел от 1 до 5. Или до 10. Или до 20. Или 0 до 100%. Или любое другое число, пришедшее в голову придумавшему.
Оценка длительности владения навыков — это разные вариации на тему «до года», «от года до трех», «налетал пятьдесят часов», «отсидел 10 лет и ногу» и так далее. Основано на убеждении, что чем дольше человек пользуется навыком, тем он опытнее.
Оценка способности обучить навыку пляшет вокруг двух параметров: «знаю» и «могу научить». Хотя возможны 4 разных варианта, но на практике используется три:
- нет знаний («не знаю, не могу научить»)
- умею пользоваться («знаю, есть опыт, но научить не могу»)
- экспертные знания («знаю, могу научить»).
Встречается небольшая вариация на тему с уточнением, что такое «не знаю» или «умею пользоваться».
Не знаю:
- слышал название, имею смутное представление о том как использовать, но сам не использовал и документацию не читал
- читал документацию, на практике не использовал
Умею пользоваться:
- применяю на практике, руководствуясь документацией
- знаю особенности применения для разных задач, достоинства и недостатки, свободно применяю на практике почти не заглядывая в документацию, обучать не могу.
- знаю отлично, могу обучать других
Вариант «не знаю, но могу научить» в жизни, конечно, встречается сплошь и рядом, но при оценке компетенций его лучше не использовать 🙂
Если перед нами стоит цель выявить тех, кто будет передавать другим свои экспертные навыки, то оценка через способность обучить подходит лучше других.
А какие варианты измерения знаете вы?
#СтарыеПубликации
Коротенько ответы на вопросы «Как взвешивать? Кто будет взвешивать?», которые возникают в процессе построения T&D-центра.
Для определения уровня владения навыками/знаниями можно использовать две схемы.
Первая — привлечение внешнего центра тестирования. Классно, если найдете такой, который может быстро провести объективный опрос по вашей модельке. По IT, например, такие центры есть.
Вторая — спросить самих сотрудников. Удивлены?
Просто попросите людей оценить свой уровень. Объясните, для чего будут использоваться данные. Понятное объяснение практически исключит желание выставить себя экспертом во всем — ведь за слова придется отвечать и кого-то обучать, если развитие этого навыка важно.
Есть способы увеличения точности при самооценке. Например, мы активно используем статистический аппарат, отклонение от нормального распределения и прочие механизмы.
Но помните главную мысль — 20% усилий дают 80% результата. Нужна ли вам бОльшая точность? Если да — см. схему номер один. Но лучше сначала просто спросите людей.
#СтарыеПубликации
Для определения уровня владения навыками/знаниями можно использовать две схемы.
Первая — привлечение внешнего центра тестирования. Классно, если найдете такой, который может быстро провести объективный опрос по вашей модельке. По IT, например, такие центры есть.
Вторая — спросить самих сотрудников. Удивлены?
Просто попросите людей оценить свой уровень. Объясните, для чего будут использоваться данные. Понятное объяснение практически исключит желание выставить себя экспертом во всем — ведь за слова придется отвечать и кого-то обучать, если развитие этого навыка важно.
Есть способы увеличения точности при самооценке. Например, мы активно используем статистический аппарат, отклонение от нормального распределения и прочие механизмы.
Но помните главную мысль — 20% усилий дают 80% результата. Нужна ли вам бОльшая точность? Если да — см. схему номер один. Но лучше сначала просто спросите людей.
#СтарыеПубликации
Крепкий фундамент — это не только основа дома. Но и основа цифровых продуктов. Под фундаментом понимаю в том числе платформенные решения, которые можно использовать многократно. Чем крепче получается фундамент, тем больше продуктов можно делать с его помощью.
Этот подход я использую при развитии группы компаний #эйтика. Сейчас у нас четыре основных направления. В каждом уже есть или появится в 2024 своя цифровая платформа.
Так, в направлении «Развитие людей» платформой является Кловери, с его моделями компетенций, опросниками персонала.
В направлении «Производительность труда» платформой является Райда. С гибкой настройкой бизнес-процессов, форм ввода данных, UI.
В направлении «Эмоции» ключевыми станет платформа по геймификации, к разработке которой приступили несколько месяцев назад. Кстати, эту платформу будем использовать еще и для образования, и в повышении производительности труда.
А в направлении «Управление на данных» фундаментом станет #Рапид — распределенная аналитическая платформа нового поколения. На днях Рапид опубликован в базе Роспатента, поэтому уже можно рассказать чуть больше деталей.
Если описать в одно предложение, зачем ее сделали, то ответ такой: Рапид — про исследование и визуализацию разрозненных данных, в том числе сверхбольших объемов. «Сверхбольших» — не маркетинг. Команде Рапида удалось построить систему, которую можно линейно масштабировать для обработки сотен и сотен терабайтов данных — пока у заказчика не кончится железо. Или данные :)
И при этом работа с платформой для пользователей остается очень простой. Проще, чем Excel. Ибо нельзя принимать решения на данных, если с ними сложно работать. Это одна из задач, которые стояли перед командой: исследование данных, их визуализация не должны требовать специальных знаний (SQL, Hadoop и подобное). Клик-клик-инсайт. И удалось сохранить баланс между простотой работы и производительностью. Хотя на это ушло несколько лет.
В следующих постах расскажу про Рапид чуть подробнее.
А пока скриншот для затравки.
Этот подход я использую при развитии группы компаний #эйтика. Сейчас у нас четыре основных направления. В каждом уже есть или появится в 2024 своя цифровая платформа.
Так, в направлении «Развитие людей» платформой является Кловери, с его моделями компетенций, опросниками персонала.
В направлении «Производительность труда» платформой является Райда. С гибкой настройкой бизнес-процессов, форм ввода данных, UI.
В направлении «Эмоции» ключевыми станет платформа по геймификации, к разработке которой приступили несколько месяцев назад. Кстати, эту платформу будем использовать еще и для образования, и в повышении производительности труда.
А в направлении «Управление на данных» фундаментом станет #Рапид — распределенная аналитическая платформа нового поколения. На днях Рапид опубликован в базе Роспатента, поэтому уже можно рассказать чуть больше деталей.
Если описать в одно предложение, зачем ее сделали, то ответ такой: Рапид — про исследование и визуализацию разрозненных данных, в том числе сверхбольших объемов. «Сверхбольших» — не маркетинг. Команде Рапида удалось построить систему, которую можно линейно масштабировать для обработки сотен и сотен терабайтов данных — пока у заказчика не кончится железо. Или данные :)
И при этом работа с платформой для пользователей остается очень простой. Проще, чем Excel. Ибо нельзя принимать решения на данных, если с ними сложно работать. Это одна из задач, которые стояли перед командой: исследование данных, их визуализация не должны требовать специальных знаний (SQL, Hadoop и подобное). Клик-клик-инсайт. И удалось сохранить баланс между простотой работы и производительностью. Хотя на это ушло несколько лет.
В следующих постах расскажу про Рапид чуть подробнее.
А пока скриншот для затравки.
Еще немного про #рапид.
Я люблю данные. И люблю с ними работать. Кое-кто даже считает, что неплохо это делаю. Однако, рано или поздно при работе с данными начинаешь упираться в производительность. То связки таблиц друг с другом начинают тормозить, то данные перестают помещаться сначала в оперативную память, потом и в постоянную память сервера.
В Рапиде ушли от этих проблем.
Основой архитектуры системы является распределённое хранилище, которое позволяет добавлять неограниченное количество источников данных разного типа, объёма и формата. Сейчас в качестве источников поддерживаются SQL Server, PostgreSQL, Oracle, MySQL; базы, доступные по ODBC/JDBC. И даже Excel-ки. Настраиваем регулярный сбор из источников, заливаем к себе, добавляем вычисляемые поля и — вуаля! — обеспечиваем быстрый доступ и неограниченную «игру» с данными.
Для быстрого доступа к данными сделали что-то вроде распределенного OLAP-куба. Или «куба кубов». Или «мета-куба», «мета-сферы». Кубики могут храниться на разных машинах. А при расчетах учитываться вместе. Т.е., возможно построение полноценного «озера данных», а не кучки «лужиц».
А проблему со связками решили через уход от реляций в сторону графов. Это дало возможность ускорить связывание данных в десятки раз, а иногда — в тысячи. Как нам недавно сказали: «Вы сделали мета-джойн и мета-селект». Ага.
Конечно, для этого пришлось поработать над многократным сжатием данных на собственной файловой системе и ядре, над распараллеливанием всех вычислений. И до сих пор предел скорости не достигнут, оптимизации ядра постоянно продолжаются. Но уже сейчас Рапид рвет своего же прародителя, на котором, кстати, построена работа с данными в ФНС.
И всё это — на обычном железе. Хочешь — в локальном контуре, хочешь — у какого-нибудь облачного провайдера.
Послезавтра немного расскажу про интерфейс. И дам ссылку на сайт, где можно почитать подробности.
Я люблю данные. И люблю с ними работать. Кое-кто даже считает, что неплохо это делаю. Однако, рано или поздно при работе с данными начинаешь упираться в производительность. То связки таблиц друг с другом начинают тормозить, то данные перестают помещаться сначала в оперативную память, потом и в постоянную память сервера.
В Рапиде ушли от этих проблем.
Основой архитектуры системы является распределённое хранилище, которое позволяет добавлять неограниченное количество источников данных разного типа, объёма и формата. Сейчас в качестве источников поддерживаются SQL Server, PostgreSQL, Oracle, MySQL; базы, доступные по ODBC/JDBC. И даже Excel-ки. Настраиваем регулярный сбор из источников, заливаем к себе, добавляем вычисляемые поля и — вуаля! — обеспечиваем быстрый доступ и неограниченную «игру» с данными.
Для быстрого доступа к данными сделали что-то вроде распределенного OLAP-куба. Или «куба кубов». Или «мета-куба», «мета-сферы». Кубики могут храниться на разных машинах. А при расчетах учитываться вместе. Т.е., возможно построение полноценного «озера данных», а не кучки «лужиц».
А проблему со связками решили через уход от реляций в сторону графов. Это дало возможность ускорить связывание данных в десятки раз, а иногда — в тысячи. Как нам недавно сказали: «Вы сделали мета-джойн и мета-селект». Ага.
Конечно, для этого пришлось поработать над многократным сжатием данных на собственной файловой системе и ядре, над распараллеливанием всех вычислений. И до сих пор предел скорости не достигнут, оптимизации ядра постоянно продолжаются. Но уже сейчас Рапид рвет своего же прародителя, на котором, кстати, построена работа с данными в ФНС.
И всё это — на обычном железе. Хочешь — в локальном контуре, хочешь — у какого-нибудь облачного провайдера.
Послезавтра немного расскажу про интерфейс. И дам ссылку на сайт, где можно почитать подробности.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Интерфейсы многих сервисов сделаны не для обычных людей, а для программистов. Сложные, с множеством "свистелок и перделок", как говаривал один из моих руководителей. Однако, когда часами работаешь с инструментами, на проблемы кривых интерфейсов тратишь много времени.
В UI систем работы с данными свои проблемы: негибкость, отсутствие связанности между представлениями, неочевидные зависимости, медленное перестроение графиков, необходимость знать SQL для получения нетиповых данных и.т.п.
В #рапид от этого постарались уйти. Чтобы получать больше инсайтов из данных, исследователь не должен ограничиваться сложностью интерфейса.
Эта цель прослеживается во всех элементах работы. Начиная с подключения источников и связки их между собой, заканчивая инструментами глубокого анализа данных, которые не требуют знаний SQL.
Например, для создания новых полей, в том числе вычисляемых, достаточно в простом, но мощном конструкторе задать нужные формулы. Не сложнее Excel.
Над представлением результатов тоже поработали. Очевидно же, что определенные типы данных нужно показывать в наиболее подходящем формате. Поэтому в Рапиде хватает специализированных виджетов: для срезов с геоданными - карты, для информации о людях - визитки. Еще индикаторы, бизнес-графики, текстовые поля. Есть и свои ноу-хау для представления связанных данных.
И всё это можно объединять в панели (дашборды) или в одну бесконечную рабочую область. К частям которой настраивать доступ для пользователей с различными целями и задачами. И все это на лету перестраивается при изменении / выборе срезов в одном из виджетов.
Позже сделаем ещё возможность добавлять пользовательские виджеты и стили. Я вообще фанат скинов. Винамп жив!
Одна из любимых фишек - комментирование любых срезов. Это и в Райде есть, но в Рапиде еще более к месту - отправляешь ссылку на нужный график и комментируете его.
Пост получился уж очень рекламным, но эт всё от эмоций. Уж больно хороший продукт получился.
Хотите, покажу полный ролик о возможностях Рапида?
В UI систем работы с данными свои проблемы: негибкость, отсутствие связанности между представлениями, неочевидные зависимости, медленное перестроение графиков, необходимость знать SQL для получения нетиповых данных и.т.п.
В #рапид от этого постарались уйти. Чтобы получать больше инсайтов из данных, исследователь не должен ограничиваться сложностью интерфейса.
Эта цель прослеживается во всех элементах работы. Начиная с подключения источников и связки их между собой, заканчивая инструментами глубокого анализа данных, которые не требуют знаний SQL.
Например, для создания новых полей, в том числе вычисляемых, достаточно в простом, но мощном конструкторе задать нужные формулы. Не сложнее Excel.
Над представлением результатов тоже поработали. Очевидно же, что определенные типы данных нужно показывать в наиболее подходящем формате. Поэтому в Рапиде хватает специализированных виджетов: для срезов с геоданными - карты, для информации о людях - визитки. Еще индикаторы, бизнес-графики, текстовые поля. Есть и свои ноу-хау для представления связанных данных.
И всё это можно объединять в панели (дашборды) или в одну бесконечную рабочую область. К частям которой настраивать доступ для пользователей с различными целями и задачами. И все это на лету перестраивается при изменении / выборе срезов в одном из виджетов.
Позже сделаем ещё возможность добавлять пользовательские виджеты и стили. Я вообще фанат скинов. Винамп жив!
Одна из любимых фишек - комментирование любых срезов. Это и в Райде есть, но в Рапиде еще более к месту - отправляешь ссылку на нужный график и комментируете его.
Пост получился уж очень рекламным, но эт всё от эмоций. Уж больно хороший продукт получился.
Хотите, покажу полный ролик о возможностях Рапида?
6 лет назад этот канал задумывался как место, где я публикую заметки про управление людьми и процессами. Тогда я только-только ушел из корпораций, начал активнее заниматься моделями компетенций, оценкой работников организации. И это был повод переосмыслить весь свой многолетний опыт управления. И показать, как можно управлять эффективнее.
За 6 лет моя жизнь очень круто поменялась из-за участия в Лидерах России. Много работал на государство, получил госнаграду. По просьбе старших товарищей снова сел за парту: сначала колледж, сейчас ВУЗ. Появилось много знакомств в регионах и отраслях, совместных проектов. Стало больше возможностей что-то менять в стране, помогать следующему поколению.
Из сотен заметок родилась Хьюманомика - моя концепция по улучшению взаимодействия государства и общества. На ее основе проектирую сложные изменения в отраслях и регионах. Вышла первая статья в монографии, готовится вторая, понемногу формализуются принципы и понимание, как из них сделать научную школу на стыке экономики отраслевых рынков, институциональной экономики и экономики инноваций. Открыл кафедру в ВУЗе, где учусь.
Из сотен знакомств и разговоров стали рождаться проекты, из них - продукты. Из продуктов стала складываться группа компаний Эйтика. И ее развитие съело все возможное время в сутках. Это еще не бизнес, но уже не хобби.
И хотя всё это новое тоже про процессы и людей, и много о чем хочется рассказать, но все же ядро аудитории этого канала, кажется, будет не особо радо такой эволюции.
Поэтому с 2024 года канал поделится на три.
Здесь продолжат выходить заметки по менеджменту и коммуникациям.
В канале Хьюманомика я буду рассказывать о вещах, связанных с экономикой инноваций и конструированием межорганизационных систем.
В канале Эйтики буду открыто рассказывать о проектах, над которыми работали или работаем, о продуктах, которые делаем или даже только задумали. И делиться наблюдениями начинающего предпринимателя.
Но все три канала будут про системы. Про людей, которые их создают. Про влияние систем на людей. Про коммуникации и процессы. И про изменения. Системы меняют людей, а люди могут менять системы. Подписывайтесь на каналы и давайте менять вместе. И спасибо, что остаетесь со мной уже многие годы.
За 6 лет моя жизнь очень круто поменялась из-за участия в Лидерах России. Много работал на государство, получил госнаграду. По просьбе старших товарищей снова сел за парту: сначала колледж, сейчас ВУЗ. Появилось много знакомств в регионах и отраслях, совместных проектов. Стало больше возможностей что-то менять в стране, помогать следующему поколению.
Из сотен заметок родилась Хьюманомика - моя концепция по улучшению взаимодействия государства и общества. На ее основе проектирую сложные изменения в отраслях и регионах. Вышла первая статья в монографии, готовится вторая, понемногу формализуются принципы и понимание, как из них сделать научную школу на стыке экономики отраслевых рынков, институциональной экономики и экономики инноваций. Открыл кафедру в ВУЗе, где учусь.
Из сотен знакомств и разговоров стали рождаться проекты, из них - продукты. Из продуктов стала складываться группа компаний Эйтика. И ее развитие съело все возможное время в сутках. Это еще не бизнес, но уже не хобби.
И хотя всё это новое тоже про процессы и людей, и много о чем хочется рассказать, но все же ядро аудитории этого канала, кажется, будет не особо радо такой эволюции.
Поэтому с 2024 года канал поделится на три.
Здесь продолжат выходить заметки по менеджменту и коммуникациям.
В канале Хьюманомика я буду рассказывать о вещах, связанных с экономикой инноваций и конструированием межорганизационных систем.
В канале Эйтики буду открыто рассказывать о проектах, над которыми работали или работаем, о продуктах, которые делаем или даже только задумали. И делиться наблюдениями начинающего предпринимателя.
Но все три канала будут про системы. Про людей, которые их создают. Про влияние систем на людей. Про коммуникации и процессы. И про изменения. Системы меняют людей, а люди могут менять системы. Подписывайтесь на каналы и давайте менять вместе. И спасибо, что остаетесь со мной уже многие годы.
В канале Хьюманомика опубликовал статью «Пятый фактор: перспективы использования данных
для роста экономики России» по мотивам моего выступления на пленарном заседании конференции «Новая экономика России: от адаптации к росту». Там же — презентация с выступления.
для роста экономики России» по мотивам моего выступления на пленарном заседании конференции «Новая экономика России: от адаптации к росту». Там же — презентация с выступления.
Опубликовал несколько мыслей о будущем университетов. Вообще, по моему опыту, студенты — крайне недооцененный ресурс (плохое слово) среди HR. Да, с ними тяжело. Да, они менее квалифицированы. Зато у многих нет тех ограничений в голове, которые есть у ваших нынешних работников. И лепить можно всякое.
А вы умеете работать со студентами?
А вы умеете работать со студентами?