Без имени (стр. 22 )

вовлечение в процесс анализа возможно большего массива связанных с предметной областью данных о состоянии и процессах внешней и внутренней среды; обязательное определение причинно-следственных связей между анализируемыми переменными; рассмотрение всех возможных вариантов развития ситуаций и путей достижения целей; проведение расчетов на максимально допустимый (по критериям точности) период упреждения; проверка (при возможности) точности прогнозов на эмпирических моделях.

Игнорирование или неполное соблюдение указанных принципов может привести к таким нежелательным результатам:

снижение точности прогноза; возникновение логических ошибок при принятии решений, которые трудно обнаружить; повышение риска принятия ошибочного решения.

Точность разработки прогнозов тем выше, чем больший уровень формализации допускают принятые к рассмотрению данные. Наибольшие возможности для формализации имеют так называемые количественные данные, то есть те, которые имеют естественную числовую меру измерения. К ним относятся, прежде всего, экономические данные, а также такие персональные данные как возраст, доход, стаж работы, образование (количество лет обучения), время в пути до места работы, численный состав семьи и т. п.

Удобство этой группы переменных заключается в том, что при определенных условиях предшествующую прогнозированию задачу диагностики для них удается решать с помощью метода аппроксимации. Этот метод заключается в том, что реальный характер и формы ретроспективы изменения этих переменных заменяются упрощенными аналогами, зачастую – в виде функциональных зависимостей вида y = f(t). Благодаря этому появляется возможность глубоко изучить свойства этих переменных на основе использования достаточно сильных формальных методов их преобразования и анализа.

Задача собственно прогнозирования для этой группы переменных решается с помощью метода экстраполяции. Экстраполяция основывается на построении динамических (временных) рядов значений количественных характеристик предметной области с возможно более ранней даты в прошлом до даты прогнозируемого состояния. Смысл экстраполяции заключается в перенесении объективных закономерностей, характерных для прошлых состояний предметной области, на будущее: аппроксимирующая функция экстраполируется на прогнозируемый период, а полученные таким образом ее значения рассматриваются с определенным уровнем достоверности в качестве прогноза. При этом неявно постулируется неизменность условий и выявленных закономерностей развития предметной области, как в прошлом, так  и в будущем. Иногда используются метод прогнозного графа, методика Паттерн и другие.

Однако плавные кривые, которые нередко берутся в качестве основы для иллюстрации возможного функционирования предметной области, настолько же показательны, насколько и дезориентирующи. В реальности функционирование и развитие любой предметной области происходит далеко не всегда плавно. Они, скорее, имеют вид скачкообразных, неритмично повторяющихся лестничных ступенек, что весьма характерно для нынешнего состояния российского социума. Это и предопределяет принципиальную методическую ошибку экстраполяции. Если величина этой ошибки не превышает некоторой заданной или установленной величины, то прогноз считается достоверным.

В силу того, что большая часть информации о функционировании систем социального управления относится ко второй группе переменных, наиболее популярными и эффективными на практике проявили себя экспертные методы прогнозирования.

Сущность экспертных методов состоит в том, что специалисты высказывают свое мнение о наиболее важных с точки зрения миссии организации проблемах, возможных с точки зрения имеющихся ресурсов, направлениях их преодоления и возникающих при этом целях, о наиболее оптимальных способах их достижения. Кроме того, оцениваются факторы, которые могут оказать влияние на процессы достижения целей, вероятное время, которое на это потребуется. Информация, полученная от экспертов, обрабатывается с помощью специальных логических и математических приемов и процедур, преобразовывается в форму, удобную для содержательного анализа и принятия решения.

Основные преимущества коллективных экспертных методов по сравнению с индивидуальными в разработке прогнозов заключаются в возможности проведения более широкого (по охвату учитываемых факторов) и глубокого анализа рассматриваемой проблемы на основе привлечения в группу специалистов самого различного профиля и организации их работы таким образом, чтобы эксперты взаимно обогащали друг друга идеями и информацией. К числу наиболее популярных экспертных методов относятся метод «Дельфи» и «Метод мозгового штурма».

Подчеркнем, что прогнозы всегда разрабатываются по возможности на оперативную, тактическую и стратегическую перспективу.

Обладая достоверной, актуальной и исчерпывающей информацией о реальном состоянии кадрового обеспечения организации, имея возможность подключения к необходимым дополнительным внутренним и внешним источникам данных, а также владея средствами и методами для разработки прогнозных сценариев, кадровые службы могут разрабатывать вполне обоснованные планы развития кадрового состава своих организаций. В соответствии с этими планами готовятся конкретные предложения по перемещению, переподготовке и повышению квалификации имеющихся кадров, приеме новых сотрудников и т. д. Осуществляется регулярное информирование руководства организации о состоянии, динамике и перспективах трансформации ее кадрового состава.

Успешное решение множества столь разнообразных по содержанию и характеру задач предъявляет к экспертам-аналитикам очень высокие требования. При самом минимальном раскладе они должны достаточно глубоко знать:

общую теорию управления и социального управления; общую теорию связи и информации; теорию систем и системного анализа; управление персоналом; психологические особенности работы с кадрами.

Должны уметь:

творчески и на высоком профессиональном уровне реализовывать свой теоретический потенциал во всех штатных ситуациях; адаптировать (модифицировать, трансформировать) положения и критерии общих теорий применительно к конкретным, в том числе специфическим проблемам и ситуациям; применять имеющиеся теоретические и опытные знания в различных (межпредметных, ассоциативных) комбинациях; преодолевать традиционные (шаблонные) схемы решения рутинных задач, находя возможности их оригинального решения; разрабатывать прогностические ситуационные модели функционирования систем и соответствующие алгоритмы их реализации; разрабатывать программы и организовывать проведение научных исследований.

Должны владеть:

навыками системного и эвристического мышления; методами разработки, организации и контроля состояния информационной инфраструктуры, необходимой для эффективной аналитической деятельности.

И, наконец, самое главное, что они должны делать на самом высоком профессиональном уровне, – уметь анализировать полученную информацию.

Необходимо выделить несколько принципиально важных задач при подготовке специалистов-аналитиков, в том числе:

раннее выявление и подготовка ассистентов (на базе старших классов школ и колледжей) обучение аналитической работе в высших образовательных учреждениях; установка на развитие аналитических способностей, навыков, знаний и умений, прежде всего, в условиях командной работы; формирование особых навыков экспертно-аналитической работы в различных формах организации труда и форматах различных задач; обучение технологиям творческого, ассоциативного, преодолевающего традиционные схемы мышления и управления, прежде всего – командного; командная работа в рамках непрерывной системы подготовки аналитических кадров.

При этом в настоящее время аналитиков нигде не готовят – процесс образования скорее смежный, путем совмещения несколько учебных дисциплин в рамках подготовки специалиста в управлении персоналом, экономике, математике. Как правило, аналитиками становятся имеющие практический опыт сотрудники или сотрудники кадровых подразделений, умеющие использовать аналитические возможности кадровых систем, таких как:

1) «1С: Зарплата и Кадры», которая предназначена для расчета заработной платы и кадрового учета. Может использоваться как на хозрасчетных предприятиях Российской Федерации, так и в организациях с бюджетным финансированием. Она позволяет не только автоматизировать расчет заработной платы, но и организовать учет сотрудников, регистрировать служебные перемещения, получать статистические справки по кадровому составу. Универсальность системы позволяет реализовать любой подход к решению этих задач и получать любые отчетные документы.

2) «БОСС-Кадровик», данная система предназначена для решения двух основных задач: упорядочить все учетные и расчетные процессы, связанные с персоналом, и снизить возможные потери, связанные с уходом сотрудников. Система управления персоналом (HRMS) «БОСС-Кадровик» используется на предприятиях различных отраслей и масштабов бизнеса (от компаний численностью 100 человек до крупных холдингов - «ТНК BP», «Роснефть», «СИБУР», «УЗТМ Уралмаш», «РЖД» и другие).

Необходимо отметить, что аналитика – это творческая работа. Этой способностью реально (то есть, исключая такие массовые «творческие» профессии, которые широко востребованы в сфере массовой культуры, «современного» искусства, журналистики и т. п.) обладают не более 10% людей. Поэтому выявлять наличие таких способностей и склонности именно к аналитике необходимо на ранних этапах формирования специалиста – со школы. Практика также показывает, что аналитический стиль мышления в силу фундаментального характера и строгой логики изучаемых дисциплин в наибольшей степени вырабатывается в процессе обучения техническим и/или естественнонаучным специальностям. Для развития способностей к аналитике хорошие результаты дает широко понимаемое наставничество, при котором контакты между наставником и обучаемым не замыкаются в рамках передачи специальных навыков, а принимают не директивный, субъект-субъектный характер взаимодействия, направленный на развитие человеческого потенциала, осознанную, активную жизненную и мировоззренческую позицию в решении личных, профессиональных и деловых задач. Существуют также соответствующие отечественные и зарубежные технологии формирования кадров-аналитиков.