O Poder e as Limitações dos Dados Big Big Data 8211 é uma palavra-chave inevitável no mundo empresarial e tecnológico. Neste dia e idade, nossas ações na world wide web, incluindo nosso histórico de pesquisa, nossos padrões de redes sociais, que tipo de navegador usamos e quais aplicativos são carregados, quantificados e analisados em escalas inimagináveis , Pelo menos, irrealista) há quinze anos. Interações sociais ocorrem digitalmente-espaços públicos (Facebook, Twitter, ampc) e representações digitais de nós mesmos aparecem em toda a rede. Naturalmente, no recrutamento e Gestão de Recursos Humanos, a análise de grandes dados poderia ter um impacto significativo sobre a forma como vamos sobre o processo de contratação e gestão candidatos / candidatos. Entre no Google, com mais de 30.000 funcionários. Líderes da indústria em dados, o Google encontra-se em uma posição para aplicar sua expertise em seus esforços de gestão. Para aqueles que procuram insights sobre a Big Data e sua relação com o talento e preocupações de pessoal, o Google é uma valiosa fonte e modelo para os padrões da indústria. Recentemente, Adam Bryant do New York Times sentou-se com Laszlo Bock, vice-presidente sênior de operações de pessoas no Google. Em sua entrevista, Bock relacionou a experiência do Google8217 com recrutamento e dados, destacando o empoderamento e a restrição que a Big Data fornece. Grandes dados e contratação Olhando para grandes conjuntos de dados relacionados à contratação, Block diz que a capacidade de trituração de lotes de dados a um custo bastante baixo é a implementação prática envolvida na análise de recrutamento. Eles foram capazes de discernir o número adequado de candidatos a considerar para uma determinada posição, que os associados são os entrevistadores mais eficazes, e que tipo de qualidades ou origens se prestam a ser bem sucedido no Google, também contribuindo para o campo de estudos de liderança. A análise introspectiva dos dados do Google8217 também mostrou que o tamanho médio da equipe de um grupo é 6 a capacidade de analisar a dinâmica do grupo é outra inovação importante. A escala de dados grandes permite que os investigadores observem a eficácia real das políticas e dos procedimentos usados em empregar. Por exemplo, o Google fará uma famosa pergunta em uma entrevista. De acordo com Bock, estes são indicadores ineficazes de sucesso futuro, eles basicamente fizeram o entrevistador se sentir mais inteligente, e possivelmente iria lançar bons candidatos fora quem talvez don8217t pensar da mesma forma ou que entrou na entrevista mentalmente e emocionalmente aleijando ansiedade preocupações. Logicamente, imagina-se que esse tipo de questão identificaria os pensadores mais capazes, mas, de acordo com Bock, isso simplesmente não é o caso. Os pesquisadores também foram capazes de identificar o que tem sido eficaz. De acordo com Bock, isso inclui entrevistas comportamentais, nas quais o candidato é solicitado a comunicar suas próprias experiências relacionadas a uma habilidade ou traço importante. Porque o entrevistador é capaz de ver como eles agem em um cenário do mundo real e julgar a percepção do candidato da questão, este método de entrevista é duplamente benéfico. Bock nos dá a linha de fundo, dizendo que Big Data dá às pessoas os fatos, e faz com que eles entendam que a sua própria tomada de decisão não é perfeita. It8217s bom para experimentar nova inovação de procedimento e mudança são metas importantes para quem deseja liderar. Parte disso é saber o que simplesmente não funciona, com base nos números e fatos que Big Data fornece. Algumas das aplicações de Big Data em relação à contratação parecem úteis, mas na verdade são aren8217t. Por exemplo, ele assumiu largamente que o sucesso na faculdade se correlaciona com ser um bom trabalhador e um pensador produtivo. Bock diz que este é um equívoco que quando eles realmente olhou para os números a correlação entre GPA e sucesso foi bastante fraco. Aqui reside uma forte crítica da analítica Big Data: se ela é mal utilizada pelos recrutadores, as organizações filtrarão os candidatos que não precisam ser filtrados e mantendo aqueles que podem ou não merecer a posição no topo da pilha. Bock também acredita que há um limite para o tamanho que os dados podem obter, com base na restrição que vem com o elemento de percepção humana, que é necessária para dar sentido aos tipos de conjuntos de dados que os recursos poderosos do Google são capazes de gerar. Navegação posterior
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