मेरे पास अच्छी खबर है और किसी के लिए बुरी खबर है, जो आने वाले वर्षों में नौकरी की तलाश में है। अच्छी खबर यह है कि भविष्य में कुछ समय के लिए नौकरी के लिए साक्षात्कार हो सकते हैं। ठीक है, शायद कुछ कंपनियां अभी भी उन्हें परंपरा के लिए करेंगी, लेकिन वे इतना सब कुछ नहीं करेंगे।
जो मुझे बुरी खबरों की ओर ले जाता है-बिग डेटा यह निर्धारित करने की अधिक संभावना है कि क्या आपको नौकरी मिलती है। आपकी चकाचौंध भरी मुस्कान, आकर्षक व्यक्तित्व और ज़बरदस्त रेज़्युमे किसी चीज़ की गिनती कर सकते हैं, लेकिन यह एल्गोरिदम और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण है जो संभवतः आपके भाग्य को सील कर देगा।
यहाँ पर क्यों। शक्तिशाली रूप से शक्तिशाली कंप्यूटर अब पैदा होने वाले डेटा की भारी मात्रा की समझ बनाने लगे हैं, और यह किसी भी तरह के व्यवहार को अन्य डेटा के साथ मात्राबद्ध और सहसंबद्ध करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, आंकड़े बता सकते हैं कि जो लोग काम से 15 मील दूर रहते हैं, उनके पांच साल के भीतर नौकरी छोड़ने की संभावना अधिक होती है। या कि संगीत कौशल वाले कर्मचारी विशेष रूप से नौकरियों के लिए अच्छी तरह से अनुकूल हैं, जो उन्हें बहुभाषी होने की आवश्यकता है। मैं उन्हें बना रहा हूं, लेकिन वे इतने दूर नहीं हैं।
कुछ मानव संसाधन विभागों ने पहले ही उन कंपनियों का उपयोग करना शुरू कर दिया है जो अपने काम पर रखने के फैसलों को आकार देने के लिए जानकारी के गहरे भंडार का उपयोग करते हैं। और वे यह खोज रहे हैं कि जब कंप्यूटर डेटा मिलाते हैं और मेल खाते हैं, तो नौकरी में किस तरह का व्यक्ति अच्छा है, इस बारे में पारंपरिक ज्ञान हमेशा सही नहीं होता है।
नंबर चलाते हैं
Evolv के निष्कर्षों पर विचार करें, एक सैन फ्रांसिस्को कंपनी जो अपने डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि के माध्यम से खुद के लिए एक नाम बना रही है। उदाहरण के लिए, यह तर्क देता है कि वे लोग जो एक ब्राउज़र का उपयोग करके ऑनलाइन नौकरी के आवेदन भरते हैं, जिसे उन्होंने अपने पीसी पर स्थापित किया है, जैसे कि क्रोम या फ़ायरफ़ॉक्स, अपने काम को बेहतर तरीके से करते हैं और नौकरियों को कम बार बदलते हैं। आप अनुमान लगा सकते हैं कि ऐसा इसलिए है क्योंकि जिस व्यक्ति ने अपने कंप्यूटर के साथ एक ब्राउज़र को डाउनलोड किया है, उसके अलावा जो अधिक सक्रिय है, वह अधिक सक्रिय, अधिक संसाधन युक्त है।
लेकिन एवोल्व अटकल नहीं लगाता है। यह केवल यह बताता है कि 30, 000 से अधिक कर्मचारियों के डेटा से यह पता चलता है। इसके बारे में कुछ भी नहीं है; यह हजारों श्रमिकों में से दस की जानकारी पर आधारित है। और यही इसे वजन देता है।
एमआईटी के स्लोन स्कूल ऑफ मैनेजमेंट के एरिक ब्रेजोल्फ्सन ने कहा, "विज्ञान का दिल माप है, जो हाल ही में न्यूयॉर्क टाइम्स के एक लेख में बताया गया है जिसे वर्क-फोर्स साइंस के रूप में जाना जाता है। "हम माप में एक क्रांति देख रहे हैं, और यह संगठनात्मक अर्थशास्त्र और कार्मिक अर्थशास्त्र में क्रांति लाएगा।"
एवोल्व, जो बड़े पैमाने पर प्रति घंटा कर्मचारियों पर अपने शोध को केंद्रित करता है, ने एचआर गोल्ड के अन्य किस्में, जैसे कि:
- जो लोग लंबे समय से बेरोजगार हैं, वे एक बार फिर से काम पर रखे जाते हैं, जैसे ही वे सक्षम होते हैं और अपने काम पर टिके रहते हैं, जब तक कि लोग काम से बाहर नहीं हो जाते हैं।
- एक आपराधिक रिकॉर्ड लंबे समय से नौकरी के बाजार में किसी के लिए एक मोटा काला निशान रहा है, लेकिन एवोलव कहते हैं कि उनके आंकड़े बताते हैं कि एक आपराधिक पृष्ठभूमि का कोई असर नहीं पड़ता है कि एक कर्मचारी कैसा प्रदर्शन करता है या कितनी देर तक वे नौकरी से चिपके रहते हैं। वास्तव में, यह पाया गया है कि पूर्व-अपराधी वास्तव में कॉल सेंटरों में बेहतर कर्मचारी बनाते हैं।
- कर्मचारी सर्वेक्षणों के आधार पर, कॉल सेंटर के कार्यकर्ता जो रचनात्मक रूप से आसपास रहते हैं। जो जिज्ञासु हैं वे नहीं करते।
- सबसे विश्वसनीय कॉल सेंटर कर्मचारी नौकरी के पास रहते हैं, विश्वसनीय परिवहन करते हैं और एक या एक से अधिक सामाजिक नेटवर्क का उपयोग करते हैं, लेकिन चार से अधिक नहीं।
- ईमानदारी मायने रखती है। डेटा से पता चलता है कि जो लोग व्यक्तित्व परीक्षण पर ईमानदार साबित होते हैं, वे नौकरी करने वाले लोगों की तुलना में 20 से 30 प्रतिशत अधिक समय तक नौकरी पर रहते हैं।
और कैसे वे ईमानदारी से गेज करते हैं? एक तकनीक लोगों से पूछना है कि क्या वे सरल कीबोर्ड शॉर्टकट जानते हैं, जैसे कि नियंत्रण-वी, जो आपको पाठ पेस्ट करने की अनुमति देता है। बाद में उन्हें केवल कीबोर्ड का उपयोग करके टेक्स्ट को काटने और पेस्ट करने के लिए कहा जाएगा ताकि वे यह बता सकें कि वे सच कह रहे थे।
यह खौफनाक हो रहा है
डेटा-चालित हायरिंग के अपने दोष हैं, ज़ाहिर है। एक यह है कि इससे अल्पसंख्यक या पुराने कर्मचारियों के खिलाफ अनजाने में भेदभाव हो सकता है। उदाहरण के लिए, अल्पसंख्यक श्रमिक अपनी नौकरी के लिए दूर की यात्रा करते हैं। और यह कि लंबी दूरी के कर्मचारियों के बारे में स्पष्ट करने वाली कंपनी के लिए कानूनी समस्याएं पैदा कर सकती हैं क्योंकि आंकड़े बताते हैं कि वे लंबे समय तक नौकरियों में नहीं रहते हैं।
फिर इस बात पर विचार किया जाता है कि कोई कंपनी अपने कामगारों का डेटा इकट्ठा करने के लिए किस लंबाई में जाएगी। डेटा संचय करने के नाम पर कर्मचारियों के व्यवहार को ट्रैक करने की बात आती है तो यह रेखा कहाँ खींचेगी?
इलेक्ट्रॉनिक प्राइवेसी इंफॉर्मेशन सेंटर के कार्यकारी निदेशक मार्क रोटेनबर्ग ने द न्यू यॉर्क टाइम्स को बताया, "डेटा-इकट्ठा करने की तकनीक, मज़दूर निगरानी की सीमाओं पर सवाल उठाती है ।" "यहाँ बड़ी समस्या यह है कि ये सभी कार्यस्थल मैट्रिक्स तब एकत्र किए जाते हैं जब आप एक कार्यकर्ता के रूप में अनिवार्य रूप से एक-तरफा दर्पण के पीछे होते हैं।"
यह एक गंभीर मुद्दा है, लेकिन एल्गोरिदम के कथित ज्ञान के साथ बॉस की आंत की प्रतिक्रिया को बदलने की प्रवृत्ति को धीमा करने की संभावना नहीं है।
बिंदु में मामला: इस साल की शुरुआत में, एहार्मोनी, ऑनलाइन मैचमेकिंग में अपनी पहचान बनाने वाली कंपनी ने अपने एल्गोरिदम को मोड़ने और कर्मचारियों और कंपनियों को जोड़ने के कारोबार में उतरने की घोषणा की।
बिग डेटा देख रहा है
बिग डेटा पर प्रभाव पड़ने के अन्य तरीके इस प्रकार हैं:
- सड़कों पर कम यात्रा: फेडेक्स और यूपीएस जैसी डिलीवरी कंपनियां ट्रैफ़िक में सुस्ती से बचने के लिए कम भीड़-भाड़ वाली सड़कों पर ड्राइवरों का मार्गदर्शन करने के लिए डेटा विश्लेषण का उपयोग करके महत्वपूर्ण बचत देखना शुरू कर रही हैं।
- फोन है, यात्रा करेंगे: अफ्रीका में वैज्ञानिक मलेरिया जैसी बीमारियों के प्रसार को देखने के लिए सेल फोन के उपयोग से एकत्रित डेटा का उपयोग कर रहे हैं, जहां लोग यात्रा करते हैं।
- बिग सी, बिग डी से मिलें: अमेरिकन सोसाइटी ऑफ क्लिनिकल ऑन्कोलॉजी ने कैंसर के मामलों के इलेक्ट्रॉनिक रिकॉर्ड का एक विशाल डेटाबेस बनाने के लिए एक परियोजना शुरू की है, ताकि डॉक्टर यह निर्धारित करने के लिए विश्लेषिकी लागू कर सकें कि मरीजों का सबसे अच्छा इलाज कैसे किया जाए।
वीडियो बोनस: अभी भी पूरे बिग डेटा की बात नहीं है। फ़ोटोग्राफ़र रिक स्मोलन ने इसके बारे में अपनी प्रसिद्धि साझा की है।
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