CC BY
25
вующих институтов на долгосрочной основе, что обеспечит преодоление рыночных колебаний и гарантирует предсказуемую среду для долгосрочного инвестирования в инновации.
При формировании государственной инновационной политики авторы предлагают следовать следующим трем стадиям, которые они называют «эскалатором потенциала» (capabilities escalator): 1) поддержка промышленного производства и развитие управленческих навыков; 2) концентрация ресурсов на развитии технологических навыков; 3) поддержка генерации технологических изобретений. Исследование показало, что многие развитые страны (Италия, Япония, Сингапур, США) активно инвестируют в первую ступень «эскалатора потенциала». Вторая ступень предполагает инвестирование в развитие технологических центров, государственных исследовательских институтов и другие инструменты НИР. Осуществление мер, предусмотренных на третьей ступени «эскалатора», по мнению авторов, должно проходить в течение нескольких десятилетий параллельно с мерами первой и второй ступеней.
О.Н. Пряжникова
2018.03.035. ШОЛЬЦ Т.М. БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ В ОРГАНИЗАЦИЯХ И РОЛЬ УПРАВЛЕНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКИМИ РЕСУРСАМИ.
SCHOLZ T.M. Big data in organizations and the role of human resource management. - N.Y.: Peter Lang, 2017. - 237 p.
Ключевые слова: большие данные; теория организации; управление человеческими ресурсами.
В книге рассматриваются теоретические подходы к анализу технологии больших данных, проблемы влияния больших данных на экономику, теорию организации и управление человеческими ресурсами.
Согласно проведенным исследованиям, большие данные наряду с ростом компьютеризации и цифровизации (от англ. digitalisation) фундаментально меняют восприятие труда и производственного процесса. Развитие больших данных даст возможность исследователям получать доступ к неограниченным массивам информации в реальном времени, что приведет к изменению инструментов анализа, эпистемологической парадигмы и подходов
к социально-экономическому развитию. Среди основных характеристик исследований, проводимых с использованием больших данных, выделяются следующие: 1) большие данные могут охватить всю область исследования и обеспечить информацию «с высоким разрешением»; 2) отпадает необходимость прибегать к предварительной концепции, теоретическим моделям и гипотезам; 3) в результате осуществления «нейтрального» анализа данных большие данные обеспечивают результат, свободный от субъективного влияния человеческого фактора; 4) смысловое значение анализа в рамках больших данных выходит за пределы контекста или специфической области исследования, поэтому результаты исследования доступны для интерпретации в самом широком спектре работ с визуализированными данными (с. 27).
По мнению автора, не следует определять большие данные как тип технологии, отделенной от социальной среды. Ее необходимо рассматривать в интенсивном взаимодействии с обществом, эволюционирующую посредством этого взаимодействия. При разработке теоретической базы для анализа больших данных неправильно отделять друг от друга технологический и социальный подходы, поскольку общество и технология формируют собственные тенденции развития, влияя друг на друга. Если на начальных этапах своего развития технология формируется обществом, то со временем технология начинает все больше определять эволюцию общества.
Автор указывает на три аспекта теории организации, которые, по его мнению, будут изменяться под влиянием больших данных: фактор ограниченной рациональности, модернистское и постмодернистское видение организации, концепция «железной клетки»1.
Согласно концепции ограниченной рациональности Г. Саймона (G. Simon), люди, принимая решения, руководствуются ограниченной информацией. Благодаря большим данным растет объем доступной информации, что способствует более рациональному принятию решений. Однако ни одна организация сама по себе не будет иметь доступ ко всему массиву больших данных, поэтому условия ограниченной рациональности в управлении организацией
1 «Железная клетка» - термин, впервые использованный М. Вебером и обозначающий возрастающую бюрократизацию и рационализацию общества. - Прим. реф.
сохранятся. Таким образом, на процесс принятия решений в организации негативно влияют условия ограниченной рациональности и ограниченного доступа к большим данным.
Большие данные могут регистрировать взаимодействия организаций на глобальном уровне, также как взаимодействия отдельных работников на локальном уровне. В результате этих процессов может быть составлена уникальная характеристика организации (organizational signature). С точки зрения модернистского подхода к видению теории организаций такое использование больших данных дает возможность обобщения, так как все организации чем-то похожи друг на друга. С точки зрения постмодернистского подхода, большие данные дают настолько «контекстуализированную историю» организации, что сравнение их становится невозможным. По мнению автора, большие данные тем не менее могут стать инструментом взаимоувязывания различных подходов в рамках теории организации.
Поскольку деятельность организации невозможна без четко организованных и отлаженных бюрократических процедур, большие данные усилят бюрократизацию (эффект «железной клетки»). Большие данные позволяют выделить конкретный тип организации как наиболее прибыльный и эффективный. В результате организации получат возможность адаптироваться в направлении соответствия структуре такой «успешной» организации. Очевидно, что большие данные не должны восприниматься только как источник информации. Они являются частью организации и будут играть ключевую роль в ее функционировании.
Автор предлагает использовать в анализе больших данных теорию систем, теорию экологии популяции (population ecology theory), теорию комплексных систем (complex systems theory). Рассматривая большие данные сквозь призму различных теоретических подходов, автор приходит к выводу, что большие данные радикальным образом повлияют на решение проблем внутри организаций, а организации, в свою очередь, вскоре найдут способы использовать большие данные для получения конкурентных преимуществ и создания стратегий эволюции.
Технология больших данных повлияет на работников, на рабочие процессы, организацию труда. Прежде всего, большие данные изменят работу служб управления человеческими ресурсами
(УЧР), а затем их влияние затронет каждого работника в организации. Одной из функций УЧР станет имплементация больших данных внутри организации, хотя в настоящий момент технологические компетенции сотрудников служб УЧР не соответствуют уровню, необходимому для реализации этой задачи. Использование больших данных в процессе УЧР сделает этот процесс более гибким, динамичным и оперативно реагирующим на изменения, а также позволит трансформировать рабочую среду, сделав ее более благоприятной для работника, что будет способствовать достижению конкурентного преимущества. Акцент в работе служб УЧР сместится с выполнения оперативных задач на задачи стратегического управления организацией и управление взаимодействием работников и больших данных.
О.Н. Пряжникова
2018.03.036. АЛЬ-МУБАРАКИ Х.М., БАСЛЕР М. РОЛЬ ИННОВАЦИЙ И ИННОВАЦИОННЫХ ИНКУБАТОРОВ В ЭКОНОМИКЕ ЗНАНИЙ.
AL-MUBARAKI H.M., BUSLER M. Challenges and opportunities of innovation and incubators as a tool for knowledge-based economy // J. of innovation and entrepreneurship. - 2017. - 24.07. - Mode of access: https://innovation-entrepreneurship.springeropen.com/articles/ 10.1186/s13731-017-0075-y
Ключевые слова: экономика знаний; инновационные программы; инновационные инкубаторы; трансферт технологий.
Профессор Х.М. Аль-Мубараки (Кувейтский университет) и профессор М. Баслер (Стоктонский университет, США) рассматривают проблемы и потенциальные выгоды реализации инновационных программ и инкубаторов в США, Великобритании, а также в странах - членах Совета по сотрудничеству государств Персидского залива1.
Авторы подчеркивают, что международные и национальные организации большое внимание уделяют вопросам, связанным с планированием и осуществлением инновационных и инкубацион-
1 В Совет, созданный в 1981 г. для содействия сотрудничеству и координации экономической политики стран-участниц, входят Бахрейн, Катар, Кувейт, Объединенные Арабские Эмираты, Оман и Саудовская Аравия. - Прим. реф.
