Еще немного про #рапид.

Я люблю данные. И люблю с ними работать. Кое-кто даже считает, что неплохо это делаю. Однако, рано или поздно при работе с данными начинаешь упираться в производительность. То связки таблиц друг с другом начинают тормозить, то данные перестают помещаться сначала в оперативную память, потом и в постоянную память сервера.

В Рапиде ушли от этих проблем.

Основой архитектуры системы является распределённое хранилище, которое позволяет добавлять неограниченное количество источников данных разного типа, объёма и формата. Сейчас в качестве источников поддерживаются SQL Server, PostgreSQL, Oracle, MySQL; базы, доступные по ODBC/JDBC. И даже Excel-ки. Настраиваем регулярный сбор из источников, заливаем к себе, добавляем вычисляемые поля и — вуаля! — обеспечиваем быстрый доступ и неограниченную «игру» с данными.

Для быстрого доступа к данными сделали что-то вроде распределенного OLAP-куба. Или «куба кубов». Или «мета-куба», «мета-сферы». Кубики могут храниться на разных машинах. А при расчетах учитываться вместе. Т.е., возможно построение полноценного «озера данных», а не кучки «лужиц».

А проблему со связками решили через уход от реляций в сторону графов. Это дало возможность ускорить связывание данных в десятки раз, а иногда — в тысячи. Как нам недавно сказали: «Вы сделали мета-джойн и мета-селект». Ага.

Конечно, для этого пришлось поработать над многократным сжатием данных на собственной файловой системе и ядре, над распараллеливанием всех вычислений. И до сих пор предел скорости не достигнут, оптимизации ядра постоянно продолжаются. Но уже сейчас Рапид рвет своего же прародителя, на котором, кстати, построена работа с данными в ФНС.

И всё это — на обычном железе. Хочешь — в локальном контуре, хочешь — у какого-нибудь облачного провайдера.

Послезавтра немного расскажу про интерфейс. И дам ссылку на сайт, где можно почитать подробности.

Интерфейсы многих сервисов сделаны не для обычных людей, а для программистов. Сложные, с множеством "свистелок и перделок", как говаривал один из моих руководителей. Однако, когда часами работаешь с инструментами, на проблемы кривых интерфейсов тратишь много времени.

В UI систем работы с данными свои проблемы: негибкость, отсутствие связанности между представлениями, неочевидные зависимости, медленное перестроение графиков, необходимость знать SQL для получения нетиповых данных и.т.п.

В #рапид от этого постарались уйти. Чтобы получать больше инсайтов из данных, исследователь не должен ограничиваться сложностью интерфейса.

Эта цель прослеживается во всех элементах работы. Начиная с подключения источников и связки их между собой, заканчивая инструментами глубокого анализа данных, которые не требуют знаний SQL.

Например, для создания новых полей, в том числе вычисляемых, достаточно в простом, но мощном конструкторе задать нужные формулы. Не сложнее Excel.

Над представлением результатов тоже поработали. Очевидно же, что определенные типы данных нужно показывать в наиболее подходящем формате. Поэтому в Рапиде хватает специализированных виджетов: для срезов с геоданными - карты, для информации о людях - визитки. Еще индикаторы, бизнес-графики, текстовые поля. Есть и свои ноу-хау для представления связанных данных.

И всё это можно объединять в панели (дашборды) или в одну бесконечную рабочую область. К частям которой настраивать доступ для пользователей с различными целями и задачами. И все это на лету перестраивается при изменении / выборе срезов в одном из виджетов.

Позже сделаем ещё возможность добавлять пользовательские виджеты и стили. Я вообще фанат скинов. Винамп жив!

Одна из любимых фишек - комментирование любых срезов. Это и в Райде есть, но в Рапиде еще более к месту - отправляешь ссылку на нужный график и комментируете его.

Пост получился уж очень рекламным, но эт всё от эмоций. Уж больно хороший продукт получился.

Хотите, покажу полный ролик о возможностях Рапида?

6 лет назад этот канал задумывался как место, где я публикую заметки про управление людьми и процессами. Тогда я только-только ушел из корпораций, начал активнее заниматься моделями компетенций, оценкой работников организации. И это был повод переосмыслить весь свой многолетний опыт управления. И показать, как можно управлять эффективнее.

За 6 лет моя жизнь очень круто поменялась из-за участия в Лидерах России. Много работал на государство, получил госнаграду. По просьбе старших товарищей снова сел за парту: сначала колледж, сейчас ВУЗ. Появилось много знакомств в регионах и отраслях, совместных проектов. Стало больше возможностей что-то менять в стране, помогать следующему поколению.

Из сотен заметок родилась Хьюманомика - моя концепция по улучшению взаимодействия государства и общества. На ее основе проектирую сложные изменения в отраслях и регионах. Вышла первая статья в монографии, готовится вторая, понемногу формализуются принципы и понимание, как из них сделать научную школу на стыке экономики отраслевых рынков, институциональной экономики и экономики инноваций. Открыл кафедру в ВУЗе, где учусь.

Из сотен знакомств и разговоров стали рождаться проекты, из них - продукты. Из продуктов стала складываться группа компаний Эйтика. И ее развитие съело все возможное время в сутках. Это еще не бизнес, но уже не хобби.

И хотя всё это новое тоже про процессы и людей, и много о чем хочется рассказать, но все же ядро аудитории этого канала, кажется, будет не особо радо такой эволюции.

Поэтому с 2024 года канал поделится на три.

Здесь продолжат выходить заметки по менеджменту и коммуникациям.

В канале Хьюманомика я буду рассказывать о вещах, связанных с экономикой инноваций и конструированием межорганизационных систем.

В канале Эйтики буду открыто рассказывать о проектах, над которыми работали или работаем, о продуктах, которые делаем или даже только задумали. И делиться наблюдениями начинающего предпринимателя.

Но все три канала будут про системы. Про людей, которые их создают. Про влияние систем на людей. Про коммуникации и процессы. И про изменения. Системы меняют людей, а люди могут менять системы. Подписывайтесь на каналы и давайте менять вместе. И спасибо, что остаетесь со мной уже многие годы.

Первый пост этого года в канале #эйтика — о направлениях группы компаний и причинах выбора именно этих направлений.

Первое время буду ссылаться в этом канале, пока вы, моя аудитория, решаете, какой контент интересен именно вам :)

В канале Хьюманомика опубликовал статью «Пятый фактор: перспективы использования данных
для роста экономики России» по мотивам моего выступления на пленарном заседании конференции «Новая экономика России: от адаптации к росту». Там же — презентация с выступления.

Опубликовал несколько мыслей о будущем университетов. Вообще, по моему опыту, студенты — крайне недооцененный ресурс (плохое слово) среди HR. Да, с ними тяжело. Да, они менее квалифицированы. Зато у многих нет тех ограничений в голове, которые есть у ваших нынешних работников. И лепить можно всякое.

А вы умеете работать со студентами?

@bponline пишет, что интернет в Москве лег.

Похоже, лег не интернет, а DNS-сервера регистратора Webnames, которые по умолчанию используются для сотен тысяч доменных имен, зарегистрированных через этого регистратора.

Впервые с.

Продолжаем обкатывать #рапид. Записали небольшой ролик, пока собирали пример дашбордов для клиента. От его вопроса до демонстрации прошло минут 10-15. Ролик — в соседнем канале.

Открою секрет — вот-вот запустим сервис для помощи HR. И, конечно, собранные данные будут анализироваться Рапидом.

Две моих идеи попало в топ-1000 "Идей сильного времени".

Первая - Голос муниципалитета: цифровизация работы муниципальных депутатов.
Вторая - Экономика инноваций.

К сожалению, не прошла третья — по цифровизации креативных индустрий.

Немного о выгорании.

Меня часто спрашивают: откуда у тебя силы заниматься всем? Из свежего: «Ребенок, у тебя хоть есть время, чтобы немножко отдохнуть?! Без забот о государстве?». В части отдыха у меня простой подход: копай глубже, кидай дальше, отдыхай пока летит.

Обдумывая тему выгорания через призму своего опыта в менеджменте, я пришел к некоторым умозаключениям:

1. Основная причина выгорания — дисбаланс между внутренней и внешней мотивацией. При этом, не всякая внутренняя мотивация — это хорошо (об этом как-нибудь в другой раз, если не забуду).

2. Рано или поздно энергия, поступающая от одного из стимулов, заканчивается. В этот момент стоит переключиться на другой, пока пополняются запасы исчерпанного.

3. Возможно, переключение с внутреннего стимула на внешний и наоборот сработает лучше, чем с внутреннего на внутренний или с внешнего на внешний.

4. Внутри команды одновременно работают несколько стимулов. И это может как помочь выгорающему сотруднику, так и навредить. Поэтому баланс нужен и в команде. И за этим точно стоит следить, измерять и вовремя реагировать.

5. Работа менеджера — помочь балансировать команде.

Например, будучи менеджером в корпорациях, я старался, чтобы мои ребята помимо внешних стимулов (например, чувства обладания высокой зарплатой) одновременно получали и внутреннее стимулирование. Например, за счет социального влияния.

Вообще, тема выгорания, стимулов, производительности и прочего — прям очень волнующая меня в последние месяцы. Даже стартап на эту тему решил сделать. Для HR и руководителей.

Кстати, если интересно пройти опрос и понять, есть ли у вас синдром выгорания — пишите в личку. И если захотите потестировать сервис для диагностики и управления стимулами — тоже пишите.

Управление внутренней и внешней мотивацией — один из способов повышения производительности работы. А то, что повышать ее нужно — к гадалке не ходи. В стране очень низкий уровень безработицы. Что означает, что экстенсивный рост должен смениться интенсивным. Поскольку кадров больше в ближайшее время не станет. А станет даже меньше, если посмотреть на графики демографических процессов.

Я давно экспериментирую с мотивацией для определения задач, которые назначать сотрудникам. Даже в этом канале с десяток постов на эту тему. В планах — интеграция наработанных подходов в наш таск-трекер, чтобы понимать может ли сотрудник выполнить задачу. И хочет ли. И насколько это повысит его компетентность.

И вот мы начинаем новый этап экспериментов с внутренними и внешними стимулами: внедрение практик геймификации в процесс развития ИТ-специалистов. Посмотрим, как это повлияет на метрики вовлеченности, на скорость закрытия задач, на скорость создания цифровых продуктов и прочее. Кстати, эксперименты будут открытыми. И в результате создадим еще 1-2 цифровых сервиса на эту тему в нашей экосистеме.

Приходите, наблюдайте, давайте обратную связь.

В марте исполнилось три года, как мы начали в Кловери проводить стажировки начинающих IT-специалистов.

За это время через нас прошло около 300 человек. Кто-то из выпускников работает у нас (и даже запускает собственные проекты), кто-то — у наших партнеров, кто-то нашел работу в других компаниях и уже сделал проекты федерального масштаба.

В общем-то, уже понятная практика. Но каждый раз получая такие сообщения от выпускников, радуюсь, что решились на эту авантюру и не останавливаемся, несмотря на то, что проект все еще инвестиционный.

Хотите вместе с нами развивать отрасль? Пишите в личку.

Если есть идеи, что еще вы бы хотели услышать про применение ИИ для повышения производительности, оставляйте комментарии.

Позвали выступить для HR на ВДНХ. Что-нибудь про искусственный интеллект.

Конечно, можно было бы хайпануть. Про GPT-модели и прочее.
Но это не наш путь. Наш путь — это кропотливый сбор информации о человеке. Об архитектуре его личности. О его действиях. О нетворке. Много-много данных. И потом — подбор средствами машинного обучения тех производственных задач, где он максимально эффективен.

Для этого у нас как у группы всё есть — модель личности, оценка компетенций, мотивов, склонностей через нашу HRM-систему, система управления процессами и задачами, платформа интеллектуального анализа данных. Люди, которые это всё способны собрать. Понимание смыслов.

Вот о смыслах и поговорим в июне на ВДНХ. Ну и об ИИ, конечно.

Одна из моих способностей — умение анализировать системы. А затем — синтезировать и конструировать новые на основе имеющегося опыта. В последние годы, примерно с 2016, я занимаюсь изучением и анализом разнообразных типов систем: программные системы, человек, коллектив, общественные и государственные институты. Изучаю разные теории, практики, пытаюсь применять их в жизни и делать выводы об их полезности в тех или иных ситуациях.

Так, когда решал задачу по ускорению обработки обращений в ФНС, изучал теорию массового обслуживания. Когда разбирался в том, как управлять коллективами людей, изучал и групповую динамику Курта Левина, и различные исследования работы мозга, и теорию уровней развития человека Клера Грейвза (больше известную как «Спиральная динамика)», и теорию развития эго Сюзанны Кук-Гройтер. С каждым новым вызовом в копилку отправляются все новые и новые психологические и экономические исследования и теории.

Постепенно у меня сформировался набор подходов к управлению, к созданию нового. Этот подход я называю «Хьюманомика» — экономика с человеческим лицом. Год назад я написал первую статью на эту тему. И сегодня начал публикацию этой статьи в одноименном канале. Это пока не теория, это пока лишь концепция. Сугубо практическая: на основе ее подходов я запустил в 2021 году федеральный проект «Пушкинская карта», за который получил правительственную награду. И на ее основе я уже несколько лет провожу эксперимент по конструированию сложной системы, которая должна в разы ускорить создание инновационных продуктов.

Присоединяйтесь к изучению!
Хьюманомика. Часть первая: проблематика

Друзья, добрый день!

Пришло время вам кое-что рассказать. Кто-то меня знает, как преподавателя по HR-аналитике, кто-то - как консультанта. Но у меня не так давно появилась и новая роль - сооснователь HR Tech стартапа.

Я обучаю HR-аналитике уже 8 лет и поняла за это время, что знания без технологий, системы чаще всего держатся только на энтузиастах, готовых их поддерживать. Для HR-специалиста, погруженного в ежедневные проблемы с персоналом, это является дополнительной нагрузкой. Часто после обучения кардинально ничего не меняется.

Поэтому я давно хотела сделать HR-платформу, в которую я переложу всю мою методологию и которая облегчит работу с данными коллегам.

И вот мы с моим партнером - Максимом Бабичем, решили такую платформу сделать. Постепенно идея платформы обросла дополнительными функциями, которые привнес Максим.

Сейчас мы на стадии разработки разных модулей такой платформы, но она уже многое умеет и уже внедряется клиентам.

Я буду постепенно рассказывать о нашей платформе и своей новой роли. Для меня это непросто, непривычно, но довольно интересно.

Вчера на экзамене (да-да, я учусь) мне попался вопрос про матричные методы планирования. И в процессе подготовки ответа я вспомнил про собственный матричный метод, который время от времени использую.

На прошлой неделе я его упоминал во время выступления на ВДНХ с темой «Искусственный интеллект и производительность труда», а ровно 4 года назад рассказывал, как его применять для эффективного обучения прямо на рабочем месте. И раз столько совпадений, еще раз о нем напишу.

Метод позволяет определять, кому какие задачи назначать.

Предположим, по отношению к задаче наша команда делится на две части: новички и эксперты. Новички это не обязательно начинающие специалисты. Нет, просто подобные задачи делают нечасто или не делали вообще. Эксперты —
те, кто подобные задачи решал неоднократно, знает лучшие практики, особенности решения, подводные камни.

Алгоритм выглядит следующим образом:
1. Определяем важность задачи и ее срочность.

Критерии могут быть разными. Та же «срочность» может означать и «час», и «месяц» — в зависимости от размера задачи. Когда задача — запустить федеральный проект через пару месяцев (как было три года назад с «Пушкинской картой»), эти «пара месяцев» вполне попадают под определение «срочно», ведь обычно так быстро их не запускают.

Аналогично с «важностью». Можно измерять в потенциальной выручке, количестве создаваемых рабочих мест, влиянии на будущие поколения — вам виднее.

2. Определяем, кто «новичок», а кто «эксперт» в подобных задачах.

Критерии экспертности смотрите выше.

3. Распределяем задачи согласно матрице.

3.1. Срочные и важные отдаем экспертам. Но новичок обязательно должен хотя бы наблюдать и получать объяснения, почему нужно делать так.
3.2. Несрочные и неважные можно отдавать новичку. Эксперта привлекать смысла нет, только мотивацию снижать.
3.3. Срочные и неважные отдаем новичку. Но с возможностью привлечь эксперта для помощи, совета, участия в сложной части решения и так далее. Новичку твердое плечо придаст уверенности.
3.4. Несрочные важные задачи тоже отдаем новичку. Эксперт может проверять ход дела, качество результата, давать советы на отчетных встречах, но не вмешиваться операционно.

Что это дает:
- Снижаем риски на срочных важных задачах, но даже на них отращиваем дополнительную экспертизу
- Дублируем компетенции между сотрудниками
- Улучшаем социальные связи внутри команды
- Имеем «второе мнение» и быстрее реагируем на ошибочные решения.
- Снижаем себестоимость решения.

И да — повышаем производительность.
Как именно — рассказывал на ВДНХ, смотрите презентацию.

А какие матричные методы планирования применяете вы?
И как думаете, почему себестоимость решения снижается, хотя в 3 из 4 случаях в задаче участвуют двое?