使用人员分析成为高效的学习组织
已发表: 2017-03-10鉴于技术变化如此之快，所有组织都了解投资于持续学习的重要性，这样他们才能保持领先地位。 现在谈论成为学习型组织的重要性已经很好了，但是您如何实际衡量员工的学习情况？
这可能是一个重大挑战，尤其是在 NLP 和人工智能等新技术领域。 您如何知道您的程序员和计算机工程师是否具备竞争所需的技能？ 他们需要额外的培训吗？ 哪种训练方法最好？ 您选择谁进行高级培训？ 还是应该雇佣新鲜血液？
这些是让 CEO、CTO、交付主管和业务部门夜不能寐的极其重要的问题。 令人惊讶的是，他们不知道如何回答这些问题，因为他们没有一个好的方法来客观地评估他们的程序员的技术技能。 这是一个显着的空白，因为这些公司的成功取决于其员工的技术能力。
学习评估的问题
今天的技术学习评估不精确和不准确这一事实阻碍了他们。 它们通常是非常主观的，并且基于特定程序员的经理对其技能的感受。 一个团队中所有程序员的技术能力是不一样的，假装他们都是平等的，这是相当短视的。 然而，员工评级很容易被人玩弄，并且无法知道一个人是否因为他真的是一个编程天才，或者因为他擅长讨好他的经理而获得了高技术能力评级。
明星程序员的工作效率是普通程序员的 10 倍。 我们如何识别这些明星程序员？ 我们如何帮助他们变得越来越好？ 我们如何摆脱那些因为更擅长讨好老板而占据空间的表现不佳的程序员？
今天技术能力评估的问题是它们很容易被人玩弄。 如今，大多数技术技能评估引擎只提供简单的多项选择题。 这些是出了名的不可靠，因为聪明的程序员可以猜出正确的答案，即使他对内容完全一无所知。 另一个常用的评估选项测试算法技能，但这仅对工作涉及大量编码的员工有用。 对于这些技能与他们的日常工作无关的无数其他角色（前端、后端）进行测试是毫无意义的。
黄金标准是使用工程师必须解决的现实生活中的编码问题进行测试，以便证明他的实际能力。 现在，这通常是使用白板与高技能工程师进行面试来完成的。 但是，由于这需要人工干预，因此非常昂贵且耗时，并且不可能将其应用于初级员工。 这就是问题所在，因为印度大学的评分表和成绩非常不可靠。
我们需要一种更好的技术评估培训方法——一个独立于人的引擎，同时也鼓励持续学习。 这对公司来说非常有用，因为他们可以快速跟踪他们的明星并将他们分配给最好的项目，这样他们就能够为公司创造更多的胜利。 他们还将能够识别出表现不佳的人，因此他们可以提高他们的技能并重新培训他们，以确保他们不会落伍。
只有当公司在个人层面了解员工的技术优势和劣势时，它才能有效地做到这一点。 这些人员分析可用于确保员工拥有公司所需的尖端技能，以随着世界的发展保持相关性。
这些指标将帮助业务交付负责人计划他们的培训课程，因为他们可以看到他们的技能差距是什么，以及他们需要多快来填补这些差距。 这种客观的能力标准也将帮助业务经理更智能地为他们的团队配备人员，从而优化他们的员工利用率分数。 现在，他们会动起来，让聪明的人来补偿不称职的编码人员，但这些指标将帮助他们做出更好的分配决策。
首席人力资源官在做什么
首席人力资源官已经开始部署预测模型，帮助他们识别、招聘、培养和留住合适的人，从而最大限度地利用人力资本。 映射人力资源数据有助于组织识别痛点并确定未来投资的优先级。
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DoSelect 提出了一个聪明的、尖端的在线解决方案，用于对员工的技术能力进行分析。 它创建了模拟评估，根据与日常任务相关的技能对候选人进行排名，而不仅仅是算法。
这对员工也很有帮助，因为他可以客观地了解自己的不足之处，然后寻求帮助来弥补这些不足。他将能够加速自己的职业发展——并且能够客观地证明自己的不足之处。他的技能在评估时正在提高。
这将创造一个积极的美德循环，因为雄心勃勃的程序员将相互竞争以成功完成评估，以获得加薪和晋升。 就像医生需要继续医学教育 (CME) 一样，计算机程序员也需要继续技术教育。 HR 明白这一点的重要性，但大多数 HR 人员都没有足够的资格来判断编码人员的技术技能。
精英应该获胜
显示程序员在其职业生涯中的技术能力的仪表板将使组织成为真正的精英，优秀的工程师因为技术更好而得到提拔。 这种公司会吸引更多优秀的工程师，因为他们可以看到，如果他们技术娴熟，他们的职业发展可能会飞速发展。
一家能够正确衡量技术技能并给予良好奖励的公司，在市场上具有不公平的竞争优势，因为它很快就会成为首选雇主！
更好的是，这个仪表板可以用来证明人力资源部门负责提供的培训的价值。 所有 IT 组织都在培训上花费大量资金，许多组织甚至建立了自己的大学。
可悲的是，他们不知道培训是否有效。 为什么有效； 什么时候起作用； 哪种培训效果更好，对谁有效，因为有太多变量无法解析，因为他们没有数据分析来分析（这有点讽刺，因为这些 IT 组织通过以下方式赚钱）为他们的客户提供数据分析！）
这些公司仍然无法回答有关他们提供的培训的基本问题。 在线培训更好吗？ 点对点更好吗？ 课堂培训更好吗？ 是否应该以非正式的方式进行，一对一？ 有很多选择，但这只会产生很多混乱，因为反馈循环永远不会关闭。
问题是今天的公司在技术培训上花费了数百万美元，但他们却步履维艰，因为他们没有足够的衡量工具来评估培训课程的结果。 今天，他们所依赖的只是参与和完成数据以及员工反馈审查，但他们确实没有办法以可量化的方式衡量技术绩效的改进。 这是圣杯，这也是 DoSelect（我是天使投资人的公司）仪表板承诺提供的。
DoSelect 做什么
今天的一个主要痛点是为正确的项目分配具有正确技能的工程师。 这是一个关键决定，因为他们需要确保工程师的能力与项目的复杂性相匹配。 今天，团队领导和项目经理与人力资源团队密切合作，以确定有效的个人资料。
他们查询HRMS/HRIS 系统以识别具有相关技能的人员，然后使用这些入围的个人资料，然后由内部技术团队和客户进行面试。 问题是人才库变得如此浅薄，以至于大多数配置文件都不足。 然后，公司要么需要在战争的基础上雇用新员工，要么重新培训他们的员工——这两者都是复杂而昂贵的工作。
他们之所以能够摆脱这些低效率，是因为他们的利润率非常高。 然而，随着这些被削弱，他们将不得不使用更好的工具来更准确地衡量工程师的技术敏锐度。
评估不是目的，而是达到目的的手段——目的是人事管理中的数据驱动决策。 我们需要将人视为人，而不是小部件。
[Aniruddha Malpani 博士的这篇文章首次出现在 LinkedIn 上，经许可转载。]