远程团队是否高效?
由于在家工作的广泛采用[一些35%的美国人现在,假设他们有机会每周远程工作五天),这是一个可以理解的问题。
但正因为如此,这也应该成为分析团队需要解决的一个明显问题。
本能地回答这个问题似乎很简单。毕竟,生产率只是产出除以投入。我们所需要做的就是把输出和输入加起来,然后就完成了。
但是,如果你曾经尝试过衡量一个团队或部门的生产力,你就会知道在大多数情况下,这一点都不简单。
许多需要测量的输出
问题的关键在于,理论上有许多不同的输出可以测量,而且几乎所有的输出都介于两者之间硬而且不可能的来实际测量。
即使尝试进行某种分析,也往往会导致经理们感到沮丧。”想出这个点子的人根本不知道我的生意是什么样的。”(参见W.BruceChew 's No Nonsense Guide to measurement Productivity,在哈佛商业评论).
有更实际的解决方案吗?
然而,有一种更实用的方法来回答业务问题。而不是把这个问题框定为“团队的生产力是多少?”我们可以把它框定为“是否有团队的生产率似乎很低?”
后一种问题框架使我们走上了一条更容易的道路,同时也专注于我们最关心的领域——也就是说,我们对生产率总体上不那么感兴趣;相反,我们更感兴趣的是贫穷和可以改善的地方。
那么我们如何通过分析来回答这个问题:“是否有团队的生产率似乎很低?”
指标而非措施
好吧,与其说我们需要“措施”,不如说是“指标”。例如,如果现在团队处于远程,电子邮件没有得到及时的回复,那么这就表明可能出现了问题。
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如果你错过了最后期限,这也是可能出现问题的另一个迹象。
来自内部或外部客户对团队的抱怨是另一个容易收集的证据点。
这些指标并不能告诉你生产力水平是多少,但它们确实告诉你是否有人需要密切关注团队中正在发生的事情。
你会注意到,这种分析方法会让我们让人仔细观察特定的情况。其中一个指标可能令人不安的原因有很多,也有很多可能采取的行动。
但要记住的一点是:无论你的分析仪表板上有什么,如果不仔细观察单个团队,你就不可能知道生产力问题的原因或解决方案。
有指标是我们推动事情向前发展所需要的。对于一个数据科学家团队来说,收集指标而不是衡量生产率可能听起来并不令人兴奋。尽管如此,在大多数情况下,这是业务分析的最佳方法。
[特别感谢John Boudreau博士分享的分析见解,以及我教过的人力资源专家的实践智慧]。