L’ÉVOLUTION DE LA GESTION DELA PERFORMANCEL’IMPACTE DE L’ANALYSE DESDONNÉES SUR LA GESTION DE LAPERFORMANCE

RCGT Consulting Inc

Ordre du jour

1. Ce qui a été promis.2. Qui suis-je et objectifs.3. Vue d’ensemble sur la gestion de la performance 4. Créer les indicateurs clés de performance.5. Affichage des progrès.6. Surveilles7. La morale de l’histoire.

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1. Ce qui a été promis.

Comment l’apprentissage automatique et le Big Data transforment la gestion de la performance de réactif à préventifLa gestion de la performance basée sur les données n’est pas un nouveau domaine. Les méthodes informatiques pour surveiller la performance financière et la performance du personnel ainsi que la conformité existent depuis plus de quinze ans. Sa mise en œuvre a révolutionné la manière dont les responsables des opérations assurent la productivité et le suivi, en permettant l’application de règlements complexes sur de grands ensembles de données qui auraient précédemment exigé d’innombrables heures d’analyse manuelle.Nous sommes de nouveau sur le point d’une révolution dans ce domaine. La puissance de l’apprentissage automatique et de l’analyse de Big Data modifie nos approches de mesure permettant une prise de décision plus rapide et plus éclairée.Au cours de cette séance, M. Segal examinera : l’approche actuelle en matière de gestion du rendement; comment l’apprentissage automatique et le Big Data changeront pour toujours ce domaine; et quels progrès techniques et procéduraux ont conduit à cette prochaine révolution dans l’analyse des données.

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Passé: Directeur de l’Innovation chez P & G pour les Opérations Financières

Pionnier de l'utilisation de rapports basés sur les exceptions. A permis d’économiser une tonne d'argent et de temps

Mener l’apprentissage automatique et l'évaluation de l'IA

Mener la mise en œuvre de l'analyse de gestion des performances

Présent: Directeur de l’analyse des données et des services informatiquesRCGT

Focus sur l'utilisation des technologies de l'information et de l'analyse comme moyen pour réduire les coûts, améliorer la productivité et permettre une plus grande conformité, mais surtout je construis des services qui identifient des difficultés et les résolue avant qu’ils ne deviennent des problèmes!

Education/Cert’s: MBA TRSM, ITIL, MSP, PMP, BA McGill,

Intérêts: Résoudre les besoins de l'entreprise grâce aux capacités de l'informatique

Autres Intérêts: Ma famille, la pêche et l’analyse de données!

2. Qui suis-je?

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2. Objectifs

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Comprendre les différentes approches de la gestion de performance et comment nous y sommes arrivés.

Comprendre à partir d'un niveau élevé différents types d'apprentissages automatiques.

Comprendre comment l'influence de l'apprentissage automatique et du Big Data influencera la façon dont nous définissons les indicateurs et suivons / gérons le rendement.

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3. Vue d’ensemble sur la gestion de la performance

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Analyse après coup/Analyse àposteriori.

Suivi inexact.

Entièrement axé sur les résultats.

Peu de capacité à disséquer les résultats

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Au début, nous regardions en arrière ......

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Mais ensuite nous avons décidé d’être périodique…..

Suivi continu avec consolidation périodique.

Avertissements périodiques de niveau macro.

Suivi des mesures finales, mais plus tôt.

Résultats disséqués en matière de progrès.

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Et puis nous avons regardé les entrées ... car il s’agit d'automatisation et d'intégration !

Capacité d’ERP et d’autres systèmes d’automatiser les calculs des intrants pour les mesures

Un suivi continu conduit à une surveillance continue

Toujours concentré sur la mesure, mais avec les entrées suivies.

Résultats disséqués en termes plus granulaires permettant une approche standard.

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Avec le temps, les intrants sont devenus des indicateurs ......

En suivant les intrants, nous avons commencé à remarquer des tendances et des redondances.Les buts marqués sont fortement

influencés par les membres qui forment l’équipe.

Ces tendances ont été transformées en indicateurs.

Ces indicateurs ont été corrélés aux mesures et aux résultats, et combinés à une analyse qualitative.

Et la gestion de la performance continue a pris place.

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Mais ... que faire si les indicateurs sont faux à cause du hasard?

Le déclin en nombre d’abeilles corrélé avec la délinquance juvénile

Nicolas Cage et la noyade

Miss America et le meurrrtrrre!

La mozzarella et les ingénieurs

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Quelques autres problèmes avec des indicateurs tirés par vous-même ...

Partialité de confirmation

Qualité des données et fusion (discuté plus tard)

Plusieurs situations sont uniques

Le calcul fastidieux et long nous ramène à de vieilles habitudesNous n’avons pas tous des marqueurs de points.

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Avancé vs. retardé

4. CRÉER LES INDICATEURS CLÉSDE PERFORMANCE.

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DécouvertesAnalyses de

donnéesstandards

Regroupements Indicateurs

Buts Indicateurs Regroupements Analyses de données

L'approche bilatérale des indicateurs ...

• Couramment exprimés en indicateurs clés de performance (KPI) ou en indicateurs clés de risque (KRI)

• RCGT met l’accent sur l’utilisation d’indicateurs avancés ou retardés pour former des décisions précises et mesurer les résultats

Indicateurs avancés: Basés sur des mesures de rendement prédéfinies.

Indicateurs retardés (historiques): Basés sur des données historiques.

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Mais ... et s'il y avait une troisième voie? Apprentissage Automatique en vue d’ensemble

Apprentissage guidé....

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Apprentissage visant l’atteinte des objectifs

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Mais ... et s'il y avait une troisième voie? Apprentissage Automatique en vue d’ensemble

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Apprentissage non guidé Cerveau Google: Si nous pensons à notre réseau de neurones comme une

simulation d'un très petit «cerveau nouveau-né», et nous lui montrons que des vidéos sur YouTube pour une semaine, que va-t-il apprendre?

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Mais ... et s'il y avait une troisième voie? Apprentissage Automatique en vue d’ensemble

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Maintenant, appliquez ceci aux indicateurs d'identification et de test ....

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Donnéesbrutes Analyse ML Indicateurs Analyse de

suivi

Indicateurs ML détectés : Basés sur des algorithmes ML appliqués à un ensemble de données étendues.

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Le cycle de mesure ... L'approche Charles à l'analyse

Détection(Indicateurs)

Planification(Impact)

ExécutionSuivi

(périodique/continu)

Rafinementet prédiction

Simplification

Standardisation

Automatisation

Rafinement et prédiction

Un exemple, la gestion du programme

5. AFFICHAGE DES PROGRÈS.

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Prendre ce qui a été prouvé comme étant de la fraude et l’appliquer à la gestion du programme

1. Laisser les données dicter les indicateurs.

2. Suivre les indicateurs à 2 niveaux de hiérarchie (au moins).

3. Trouver des problèmes tôt et résoudre les problèmes avant qu'ils ne deviennent de plus gros problèmes.

4. Ajuster vos indicateurs si nécessaire

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Analyse étayée par l’apprentissage automatique... un exemple de fraude

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Programmes de suivi

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Indicateurs de suivi

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Indicateurs de signalisation

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6. SURVEILLES

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Qualité des données et problèmes de nettoyage

Des pommes et des oranges.Obtenir des données justes était 80% de la bataille et l’est toujours.Seulement aussi bon que ceux qui y entrent.Sur-enregistrement vs sous-enregistrementCalculé vs entréPenser aux données du jour 1Décider des mesuresChoisir un support centralDécider des points de donnéesDécider de l'échéancier des vérificationsConstruire et tester tôtCatégoriser et marquer tôt, les petites choses importentRenforcer et vérifier continuellement

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Prévoir trop tôt ....

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Besoin de données d'entraînement solides

Sur la bonne voie pour 328 buts en saison! (Après 1 partie)

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Partialité de confirmation ... Encore

Les ordinateurs font toujours ce que nous leur demandons, ou cherchent ce que nous voulons.

Défendre contre ceci en laissant les données dicter vos mesures, et ne pas limiter ses entrées. Imaginez-vous si nous montrions seulement des vidéos de chats au

Cerveau Google?

Manque de différenciation

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Le qualitatif demeur important ...

Certaines choses ne peuvent pas être mesurées mais doivent quand même être suivies.

Mécanisme permettant de peser le suivi quantitatif par rapport aux résultats qualitatifs.

Pas toujours à propos de l’$.

Penser à la cadre dès le premier jour, et permettre des ajustements périodiques.

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7. La morale de l’histoire

Nous sommes sur le point d'une révolution technique dans la compréhension de ce qui motive la performance – ne traînez pas de l’arrière!

La prédiction est seulement aussi bonne que les données utilisées pour prédire.Élection américaine quelqu’un?

Les indicateurs doivent être à la fois quantitatifs et qualitatifs.

Gérer les performances et prendre des mesures peut maintenant être piloté par les données, mais est-ce que vous le voulez vraiment?

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