Андреас Вайгенд - BIG DATA. Вся технология в одной книге

У Дж. П. не было времени на то, чтобы разбираться со всей этой информацией и определять, какие письма требуют его внимания, а какие нет. Будучи ИТ-директором, он мог бы без особого труда создать во внутренней сети компании систему, позволяющую сотрудникам обмениваться оценками своей работы и вклада в общее дело, но понимал, что это могло плохо сказаться на атмосфере в коллективе. И он поступил намного проще: предоставил подчиненным доступ к своей входящей и исходящей электронной почте [461].

Дж. П. сразу же заметил резкое снижение количества электронных писем с жалобами одних сотрудников на других. Нововведение понравилось не всем, и в течение нескольких следующих месяцев часть сотрудников уволилась из банка. Понимание того, что их почту могут читать другие люди, сказалось на поведении работников. Затем Дж. П. заинтересовал вопрос о том, что именно просматривают его подчиненные. Ему хотелось понимать ход их мыслей, или, по его выражению, «что у них на уме» [462]. Он выяснил, что людей больше интересовали его исходящие, то есть то, что сообщал он, а не то, что сообщали ему.

Все это происходило в 2001 году, за три года до запуска Gmail и Facebook и более чем за десять лет до появления коммуникационной платформы Slack, на которой любой сотрудник может знакомиться со всей перепиской, ведущейся в компании [463]. Чтобы ориентироваться в море информации, ставшей доступной сотрудникам, потребовались мощные инструменты ее дополнения и изменения. Люди отмечают популярные ветки дискуссий и посты с помощью хорошо продуманной системы аннотирования, включающей более дорогостоящие по сравнению с лайками или другой символикой эмодзи [464]. В будущем коммуникационные платформы вроде Slack начнут рекомендовать сотрудникам несколько эмодзи на выбор, исходя из содержания черновика сообщения или данных с веб-камеры, обработанных системой распознавания выражений лица.

В наши дни бизнес может без особых затрат изучать информацию, исходящую от сотрудников, и анализировать их удовлетворенность работой и результативность. Предположим, что сотрудники компании участвуют в программе с использованием социометрических бэджей. В этом случае менеджеры получили бы возможность наблюдать, как сотрудники взаимодействуют друг с другом и насколько они продуктивны в различных условиях. Датчики, наблюдающие за внимательностью, настроением и даже ночным сном, могут стать общепринятой практикой. Наличие таких данных могло бы помочь работникам решать, когда и где им лучше заниматься определенными видами деятельности. Система могла бы подсказывать, какого рода задачи лучше соответствуют его настроению в данный момент. С другой стороны, менеджер мог бы на основании тех же данных принять решение отстранить сотрудника от участия в важной презентации. Чтобы понять, стоит ли принимать участие в подобной программе сбора и анализа данных, надо иметь возможность оценивать доходность информации не с точки зрения своего начальства, а со своей собственной.

Поскольку компании используют новые источники информации, работники должны требовать ознакомления с формулами оценки результативности и расчета компенсаций, в том числе с полным перечнем входящих данных и их значимости. Такая прозрачность даст им возможность лучше увязывать свои усилия с приоритетами компании. Использование компанией информации из различных источников, например особенностей коммуникаций в электронной почте и по телефону, данных социометрических бэджей, мнения коллег, рейтингов, результатов анкетирования и так далее, существенно затрудняет фальсификацию результатов работы. Возможности доступа к информации и ее переноса могут быть полезны для выявления действий менеджеров, идущих вразрез с рекомендациями системы, что полезно для обнаружения случаев пристрастного или дискриминирующего отношения.

Внешняя обработка данных, полученных на рабочих местах, позволяет получить лучшее представление о влиянии экономических трендов на трудовую деятельность и карьеру. На основе информации, получаемой от 400 миллионов своих пользователей, социальная сеть LinkedIn может детально описывать состояние отдельных отраслей и компаний. В ее истории был один удивительный случай. В один прекрасный воскресный день 14 сентября 2008 года аналитики LinkedIn обратили внимание на необычно высокий для выходного дня уровень активности на сайте. Они решили, что сайт взломан хакерами, и вызвали специалистов по безопасности. Те ознакомились с происходящим и выявили источник трафика: все запросы исходили от сотрудников инвестбанка Lehman Brothers, судорожно связывавшихся со знакомыми, размещавшими резюме и скачивавшими контактную информацию. Команда LinkedIn сделала вывод, что такая активность означает провал планов по спасению Lehman Brothers от банкротства, хотя официально об этом еще не объявлялось.