Разработка концепции цифрового образа сотрудника компании в разрезе эффективности технологического развития

1. Разработка концепции цифрового образа сотрудника компании в разрезе эффективности технологического развития

Этап проекта: 1 из 3
Санкт-Петербург, 2020

2. Цели и задачи проекта

• Цели: разработка концепции цифрового образа сотрудника
компании, критериев эффективности сотрудников, средств
мониторинга и моделирования активности сотрудников,
разработка кадровых инструментов
• Задачи этапа:
• Аналитический обзор и выбор направления исследований
• Постановочные исследования на данных публикационной
активности
• Постановочные исследования на данных должностных
инструкций
2

3. Схема информационного взаимодействия

3

4. Анализ должностных инструкций

Цель исследования: выявление и
структурирование бизнес-процессов по
субъективному текстовому описанию в
форме должностных инструкций
Набор данных: 795 должностных
инструкций (ДИ) сотрудников
Газпромнефть НТЦ в форме полуструктурированных документов (MS Word)
Главные источники информации:
• Коды бизнес-процессов
• Названия бизнес-процессов
• Описания бизнес-процессов
Пример выдержки из
должностной инструкции
4

5. Данные должностных инструкций

Распределение
должностных
инструкций по
блокам и
департаментам
(Топ-20)
Распределение
должностных
инструкций по
должностям
(Топ-20)
5

6. Общая схема обработки данных

Должностные
инструкции
Визуализация
6
в Gephi

7. Структура компании по данным ДИ

Граф содержит:
Групп 26
Отделов 75
Управлений 59
Департаментов 26
Центров 3
Узлов 219
Ребер 275
Кластеров 12
Ребро вхождение одной
организационной структуры
(ОС) в другую
Вершина ОС
Толщина ребра
количество сотрудников
входящих в обе ОС
7

8. Визуализация структуры сотрудник-подчиненный

Вершины - сотрудники
Ребро - линейное либо
функциональное подчинение
одного сотрудника другому
Размер и цвет - степень вершины
(количество сотрудников в
подчинении)
Граф содержит 669
вершин(сотрудников) и 594 ребра
(подчинение)
Топ-5 наиболее крупных
отделов
Группа геологического моделирования
15 сотрудников
Отдел геологии и разработки
месторождения Восток
11 сотрудников
Отдел ГРР в ХМАО
10 сотрудников
Отдел сопровождения проекта
большая Ачимовка
9 сотрудников
Группа оперативного анализа и
разработки
9 сотрудников
8

9. Карта бизнес-процессов (код 01)

Карта бизнес-процессов (код 01)
Описание графа
• Вершины - бизнесс процессы с кодами 01
• Ребра - косинусное расстояние между
описаниями БП (<0.7)
• Граф ненаправленный
• Цвета - цепочки, полученные
кластеризацией методом модулярности
Ребер 264
Узлов 265
Выделено цепочек 6
9

10. Восстановление цепочек бизнес-процессов

10

11. Пример извлеченной бизнес-последовательности

Бизнес-последовательность
включает 10 бизнесс процессов:
Проведение геологоразведочных работ на
нефть и газ
Формирование программы
геологоразведочных работ
Анализ и контроль выполнения программы
ГРР
Управление ресурсами и запасами углеродов
Геолого-гидродинамическое моделирование
Обоснование геологических целей для
бурения, и других ГТМ
Проведение анализа изменений режима
работы скважин
Краткосрочное, среднесрочное и
долгосрочное планирование показателей
разработки
Добыча нефти и газа
Бизнесс последовательность содержит
4 кода 01.01 (Исследование)
4 кода 01.05 (Геология и менеджмент)
1 код 01.02 (Производство)
Подразделения, учавствующие в Б-П:
Департамент геологии и разработки новых активов
Департамент геологоразведочных работ
Департамент развития ресурсной базы
Департамент планирования и сопровождения ГРР
11
И другие

12. Информационное взаимодействие

Вершины сотрудники
Ребра = мера Жаккара (>=0.5)
Цвет вершин: подразделения
Ребра направленные от сотрудника,
который раньше добавил ДИ
Оставлены только те ребра для
конечной вершины, которые имеют
наибольший вес среди входящих в эту
вершину рёбер
Оценка информационного взаимодействия
в рамках неявного бизнес-процесса
Распространение информации Распределение доли общей информации
Граф обмена информацией
12

13. Динамическая структура сети

13

14. Анализ публикационной активности сотрудников

Для анализа использовались данные о
публикациях в журнале «Нефтяное
хозяйство» (1459 статей̆) за 2012–2017 гг.
Представленные данные содержат:
• 3858 авторов,
• 879 организаций,
• 175 городов.
{
"source": "2015 Нефтяное хозяйство 07.pdf",
"text": "УДК 334.75(73):622.276 ©С.И. Кудряшов, Е.Ю.
Белкина, А.М. Кириллов, 2015 Повышение производственной
эффективности ...",
"year": "2015",
"citations": "1. Chandler A. Strategy and Structure. - New
York: Doubleday, 1962. 2. ...",
"abstract": "Представлен опыт внедрения ...",
"authors": [
"С.И. Кудряшов",
"Е.Ю. Белкина",
"Кириллов А.М. (ОАО «Зарубежнефть»)"
],
"title": "Повышение производственной эффективности ОАО
«Зарубежнефть» ...",
"keywords": "стратегия развития, процессный подход, ...",
"geo_tags": [
"Zarubezhneft JSC, RF, Moscow"
]
}
14

15. Сеть соавторств

Сеть соавторств:
• вершины – авторы,
• ребро – наличие у авторов общей̆ статьи,
• атрибуты вершины – информация о тематиках
автора, географии и пр.
Граф соавторств
за 2016 год
15

16. Задачи

Цель
Реализация
1.
Мониторинг процессов научной
диссеминации результатов организации
2.
3.
Построение и анализ динамики тематических
портретов сотрудников
Выявление тематических сообществ сотрудников
Мониторинг интереса сообществ к различным
тематикам
Выявление сотрудников с высокой
эффективностью в области научной
диссеминации результатов организации
1.
2.
Выявление тематических лидеров
Выявление фасилитаторов коллаборации между
географически удаленными подразделениями
организации
Содействие научной коллаборации
сотрудников организации
1.
Рекомендация научных публикаций и соавторов
из других подразделений организации
16

17. Тематическая сеть соавторств

• Тематическая сеть соавторств:
• тематика определяется
набором ключевых слов;
• для автора выделяется
доминирующая тематика;
• группы соавторов с
одинаковой тематикой
образуют тематические
кластеры (сообщества).
Группа
специалистов в
области машинного
обучения
17

18. Тематические научные сообщества

Алгоритм фильтрации позволяет
производить мониторинг
состояния и динамики научных
коллабораций по определенной
тематике.
Некоторые тематики
представлены связным
сообществом авторов.
Существуют тематики с большим
количеством компонент связности
(указывают на потенциально
неэффективные информационные
процессы).
18

19. Научные сообщества. География

Применение атрибута «Геолокация» к научному сообществу по тематике
«Исследование» (возможные направления обмена опытом)
19

20. Выявление тематических экспертов

• Мера центральности, как следует
из названия, позволяет выявить
наиболее центральные (т.е.
ключевые) вершины в сети.
• Центральность автора в сети,
отфильтрованной̆ по данным
ключевым словам, можно
интерпретировать как уровень его
экспертизы в данной̆ тематике.
20

21. Тематические портреты сообществ

• Разработанный алгоритм
позволяет строить тематические
портреты авторов.
• По тематическим портретам
авторов из одного сообщества
можно получить общее
представление об интересах
сообщества.
21

22. Коллаборация между сотрудниками

• Для каждого автора мы можем
получить круг тематик его
исследования.
• С помощью этого можно,
например, находить авторов с
похожими исследованиями.
• Таким авторам можно предложить
совместную публикацию, если их
ранее не было (укрепление
экспертных сообществ)
22

23. Дальнейшие перспективы развития

• Развитие комплексной модели цифрового образа сотрудника
• Исследование персональной активности, взаимодействия, фонда
рабочего времени сотрудников в рамках бизнес-процессов
• Моделирование карьерных траекторий сотрудников: субъективное и
объективное описание, оценка состояния, прогноз
• Построение виртуального полигона моделирования корпоративной
среды
• Прототипы программных продуктов: сервис мониторинга кадровых
ресурсов (характеристики, оценки, вовлеченность в процессы)
• Интеграция с платформой обработки данных и корпоративными
информационными системами
23

24. Спасибо за внимание!

www.itmo.ru