«Великі дані» — це ще не все в управлінні...

Чи завжди «великі дані» (Big Data) несуть у собі великі зміни? На які висновки вони наштовхнули керівників Google? Лаcло Бок (Laszlo Bock), старший віце-президент компанії з питань управління людьми, розповів про це в інтерв’ю для The New York Times.

Лаcло Бок (Laszlo Bock)

Чи варто розраховувати на те, що «великі дані» кардинально змінять сутність управління?

Сьогодні обробка величезної кількості даних — це доволі дешевий процес. Також венчурні інвестори вкладають кошти у нові фірми, які цим займаються. Отже, зненацька з’явилася сила-силенна людей, які говорять: «Можливо мені вдасться виміряти абсолютно кожний складник управлінського процесу». Але ж управління — славнозвісне своєю складністю; і, здебільшого, його рушієм є інтуїція. При цьому найгіршим є те, що багато хто вважає, що йому це вдається напрочуд добре… Хоча насправді все як раз навпаки.

Кілька років тому ми провели в Google дослідження — хотіли з’ясувати, чи є в компанії хтось, кому б надзвичайно добре вдавався підбір персоналу. Ми продивилися десятки тисяч інтерв’ю; визначили, хто проводив кожне з них, як було оцінено кандидата, а також, як останній потім проявив себе в роботі. Так ось — взаємозалежність нульова! Повний хаос із виключно випадковими попаданнями в ціль. Щоправда, один наш фахівець таки проявив себе як хороший прогнозист. Але він підбирав людей для дуже вузькоспеціалізованої сфери діяльності, і так вже сталося, що він був у ній провідним експертом світу.

Але все ж такі, як використовуються дані в Google?

Перед усе, хочу підкреслити, що участь людей у будь-якій ініціативі, де використовуватимуться їхні дані — суто добровільна. Крім того, вони самі вирішують, як їм комфортніше брати у ній участь — на умовах конфіденційності або анонімності. Висновок: якщо хочете ефективно використовувати дані персоналу — ви повинні вселити в людей довіру, що збиратимете та використовуватимете їх, як належно.

Ми зробили деякі цікаві речі, які дали нам змогу визначити: для кожній позиції — скільки кандидатів треба запрошувати на співбесіду; хто проводить інтерв’ю краще, а хто гірше; які типи характеристик можуть дозволити спрогнозувати успіх в Google. Крім цього, ми аналізуємо, що потрібно, аби стати успішним керівником, та як можна розвинути ці якості. І ще, спостерігаємо, як люди співпрацюють в групах. Наразі нам вдалося з’ясувати, що шість осіб — це оптимальна кількість людей для будь-якої команди Google. Отже, зараз ми намагаємося зрозуміти, чому одні групи ефективніші, ніж інші. У чому причина? В типі людей чи в їхній кількості? Або, можливо, найважливішим є те, як саме вони співпрацюють? Або, скоріше, успіх зумовлюється динамікою взаємодії в групі? Наразі ми не маємо поняття, що для себе відкриємо…

А які ще цікаві висновки ви вже зробили?

Скажімо, якщо взяти найм, ми зрозуміли, що всі ці запитання-«головоломки» ні до чого. Скільки м’ячів для гольфу може вміститися в літаку? Скільки АЗС на Манхеттені? Повне гаяння часу! Хиба що інтерв’юер може похизуватися своєю ерудицією.

Якщо щось і добре себе показало — так це структуровані поведінкові інтерв’ю. Замість того, щоб окремі менеджери вигадували щось своє, ми послідовно використовуємо на всіх співбесідах певні позиції, по яким оцінюються претенденти.

Поведінкові інтерв’ю дають ефект тоді, коли ви ставите кандидатові не гіпотетичне запитання, а просите його описати реальну ситуацію, наприклад, як йому довелося розв’язувати важку аналітичну проблему. При цьому ви дізнаєтеся, як діяв претендент, а також — усвідомлюєте, що в його сприйнятті означає «важке».

Якщо ж взяти характеристики керівників найвищого рівня, то ми побачили, що найважливіше для успіху — це почуття справедливості та послідовність рішень, які вони приймають. Якщо керівник — людина послідовна, тоді члени команд мають неймовірну творчу свободу, бо знають: у межах певних параметрів вони можуть робити все, що завгодно. Натомість, якщо керівник «всюдисущий», люди почувають себе дуже скуто, адже їм не відомо, чого від нього можна очікувати.

Напевно, ще у вас є і інші цікаві напрацювання...

Так, двічі на рік ми опитуємо кожну людину, яка знаходиться у підпорядкуванні певного менеджера. Це в нас називається «зворотній зв'язок знизу вгору». Ми збираємо дані про всіх, хто займає керівну посаду, та оцінюємо управлінську ефективність по 12-18 факторах. Потім ми надаємо цю інформацію менеджерові, а надалі відслідковуємо, як всі наші управлінці вдосконалюються. Впродовж останніх трьох років нам вдалося суттєво покращити якість управління людьми (критерій оцінювання — наскільки працівники задоволені менеджерами).

Зрештою, тепер у нас доволі важко бути поганим менеджером. Наприклад, якщо комусь сказати, «ваше вміння управляти людьми оцінюється у вісім процентилей». На що людина може відповісти: «Я вважаю, що цей показник має бути вищим». Натомість я йому кажу: «Ви можете так думати, але факти свідчать про дещо інше».

Як правило, повертатися до таких розмов не треба. Бо більшість людей, ознайомившись з такою інформацією, намагаються змінювати поведінку. Отже, один із варіантів використання «великих даних» — дати людям факти, які показують, що їхні підходи до прийняття рішень далекі від досконалості.

А по яких позиціях оцінюються менеджери?

Деякі з них доволі прямолінійні, скажімо, менеджер ставиться до мене з повагою, чітко ставить для мене цілі, ділиться зі мною інформацією, справедливо ставиться до всієї команди. Насправді це фундаментальні речі, від яких залежить, чи отримують люди від роботи задоволення, а також — чи захочуть вони докласти зайвих зусиль заради вас.

А на які інші висновки вас наштовхнули «великі дані»?

Серед інших речей ми дійшли висновку, що академічні результати кандидата не мають жодного значення. Хоча раніше Google славилася тим, що вимагала від кожного претендента інформацію і про середній бал, і про бали, набрані на окремих іспитах. Проте у цьому немає ніякого сенсу! Хиба що у випадку недавніх випускників коледжів спостерігається певна кореляція.

Але ось що цікаво: в Google кількість людей без вищої освіти зростає. В деяких командах 14% працівників ніколи не вчилися у коледжі.

Чи не могли б Ви трохи детальніше пояснити, чим зумовлюється брак кореляції між академічною успішністю та результативністю роботи?

Ваша здатність успішно діяти в Google ніяк не пов’язана с тим, наскільки ви були успішним, коли вчилися. Адже навички, які ви набули в коледжі, цілком інші, ніж ті, що потрібні в нас. Також через два-три роки після закінчення вузу ви — абсолютно інша людина. Бо, навчаючись, ви зростаєте і починаєте цілком інакше дивитися на речі.

Крім того, на мою думку, академічне середовище само по собі дуже штучне. Потрібне спеціальне налаштування, аби досягти в ньому успіху. Коли я вчився в коледжі та в магістратурі, чи не найбільшу невдоволеність у мене викликало те, що викладачі очікували певної відповіді — при цьому її не важко було визначити наперед. Але набагато цікавіше розв’язувати проблеми, які не мають очевидної відповіді. Тож нам потрібні люди, котрі вміють робити саме це.

Як, на Вашу думку, «великі дані» використовуватимуться у майбутньому?

«Великі дані» мають величезний потенціал, коли йдеться про глибше проникнення у сутність універсальних істин управління. Але є також певні речі, які притаманні тільки вашій організації, котрі стосуються лише людей, що у вас працюють, а також унікальної ситуації, у якій ви перебуваєте у певний момент часу. І це, думаю, буде основним обмежувачем використання даних, бо це завжди потребуватимуть такого елемента, як людський інсайт.

Успіх сильною мірою залежить від контексту. І те, що спрацювало в Google, GE або Goldman Sachs, не може бути відповіддю для всіх. Людські думка, натхнення та креативність, — не думаю, що колись ми зможемо обійтися без цього. Адже, врешті-решт, доведеться ставити таке запитання: «Добре. Система каже ось що — але чи це насправді те, що ми хочемо зробити? Чи саме цього потребуємо?»

За матеріалами "In Head-Hunting, Big Data May Not Be Such a Big Deal", The New York Times.