Анализ данных корпоративных систем для выявления коммуникационных паттернов сортрудников и команд Enterprise-системы
Создал компанию Диалог в 2016 году, где сейчас занимаюсь развитием бизнеса, построением команд и ключевыми технологическими партнерствами. До этого работал над финтех-проектами, в разработке и эксплуатации распределенных систем, а также в сфере информационной безопасности для различных ИТ-компаний. До перехода в частный сектор работал в корпорации Роскосмос, изучая кибернетику в МИРЭА. В 2018 году компания "Диалог" вошла в состав группы Сбербанка.
Мы расскажем о том, как извлекать полезные данные и метаданные, которые накапливаются в ходе коммуникации сотрудников в корпоративной почте, мессенджере, таск-трекерах и других сервисах. Каждое действие и взаимодействие генерирует огромные объемы информации о производительности, поведении и вовлеченности, которые можно использовать в самых различных задачах. В этих данных скрывается возможность понять истинную природу коммуникаций, сохранять в компании лидеров и инноваторов, назначать правильных людей на правильные позиции, избегать коммуникационных рисков в критичных процессах.
Такие данные преобразуются в коммуникационный граф – метод people analytics, который отражает общую карту коммуникаций внутри компании и указывает на «больные» точки. Например, технология сможет выявить сотрудника, который находится на грани эмоционального “выгорания” – здесь коммуникационный граф позволит сэкономить с каждого удержанного специалиста 18-30% от его годового дохода и 40-70% от годового дохода управленца.
Покажем, как строятся и как выглядят подобные графы, как определяются сантименты коммуникаций, уровень кросс-функционального взаимодействия, выявление паттернов коммуникаций эффективных и неэффективных команд.