Tools and processes for taking back

Tools and processes for taking back the work week.

Information workers waste an inordinate amount of time orchestrating work rather than doing work. Instead of creating new content to drive our businesses, organizations, and missions forward, we spend our time looking for information and people, and then connecting and coordinating them to ensure that good decisions are made, or that other people can do their jobs. It is all terribly inefficient.

There are some obvious moments when this inefficiency is exposed. For example, the technology tools that support our work—from conference bridges to projectors to screens—often fail to function properly, and we waste time fiddling around with them. But there is a deeper, more insidious inefficiency at the heart of information work, and most information workers are not even aware that we have a problem. Our language betrays our ignorance. How often have you heard people say, “We need to get on the same page,” or “I’ll try to get some time on your calendar?” These expressions are examples of information workers orchestrating work rather than doing work.

Good statistics on this topic are rare. The research of software companies including Doodle and Atlassian suggests that information workers spend around two hours per day looking for information. We spend an average of 1.5 hours per day in meetings and just under an hour per day scheduling meetings. According to McKinsey & Company, we spend two hours sending and responding to email. Add these tasks up and they take a total of 6.5 hours per day. If we are generous and count half the time spent in meetings as productive content creation rather than alignment, it still means that 50 to 60 percent of an information worker’s day is spent orchestrating work.

Information work needs its industrial revolution. We are not, of course, suggesting that we need to move workers into a factory setting—indeed, the “cube farms” of the corporate world are often part of the problem. Rather, information work needs its version of the automation that enhanced the productivity and output of individual craftspeople in the industrial revolution. Admittedly, this shift was also accompanied by painful transitional unemployment, social disruption, and environmental degradation, but over time, the industrial revolution lifted millions out of poverty and triggered a step-function in up-leveling humanity. Done right, the impact of automating the orchestration of information work will be just as dramatic.

The following products, services, companies, and approaches—while not a complete solution—indicate that we are moving toward this goal and provide promising signposts to the future of information work.

SOFTWARE METAMORPHOSES

Content creation is a free-ranging activity that is defined not by tools, but by the ability to connect information in different forms. Yet today we are forced to work within the confines of software capabilities, and that constraint shapes the way we approach content creation. Most applications are loaded with features that are rarely all relevant at the same time. Moreover, in the enterprise context, information workers can hardly use content consumption software to create anything new. Consider the plight of the researcher who finds various charts, figures, and data in PDF format and must then use various tools to recreate or reference each type of information as she creates unique content. The researcher will jump from application to application without questioning that routine. Why?

A more efficient approach would be for the software to arrange itself around the content creation activity at each specific point in time, adapting to personal workflows and contexts. In this scenario, the software would learn from the data in the creation process instead of just following instructions. Today we have an analogous experience with predictive text engines, which recognize patterns in the way we write. They suggest, with increasing accuracy, complete words or phrases as soon as we type familiar letters. Using a similar logic, programs originally packaged in different applications would emerge into the content creation process as individual or recombined services at the precise moment when they are needed. Such an orchestrating software layer would be infused with predictive logic and learning capabilities; it would serve the information worker before serving applications.

A few technologies are charting a path toward this vision. Products such as IFTTT and Atooma allow users to choreograph and automate the interaction between programs and services according to personal preferences. Microsoft first enabled users to embed a spreadsheet into PowerPoint and work on it without switching to Excel, and later developed live tiles in Windows, which partially reduced the need to jump from application to application. VMware runs applications from different systems in a unified work space. Apple introduced uninterrupted workflows between devices with Continuity, and with iOS 8 moved toward a more personalized software experience by supporting the integration of functionalities from a broad range of applications into a single application. Together, these technologies offer glimpses of the software metamorphoses required to meet the needs of the modern information worker.

KNOWLEDGE MULTIPLIER

Knowledge management is a huge challenge for information workers. People join and leave organizations so frequently that institutional memory is fleeting. Indeed, project-based work in which people come together temporarily and then disperse is challenging the very notion of institutional memory. In larger firms, different groups of information workers may tackle the same problem without being aware that others are doing the same.

Managing knowledge to give people the information they need when they need it is the baseline requirement for efficient knowledge work. Offering knowledge multipliers to information workers—such that they are armed with information they did not even know would help them—should be the ambition of those interested in moving beyond the baseline.

We see hints of this at the feature level of some emerging offerings. For example, frog client Unify recently launched its Circuit product, which contains two knowledge multipliers: Thought Trails and Intelligent Spaces. The communication and collaboration tool analyzes content and communication patterns to suggest connections with others in the firm working on similar challenges. Conference calls are transcribed and made searchable, together with shared documents, allowing the system to recognize patterns across the organization and to offer insights. The information worker does not have to go looking; the relevant content is curated and offered up at the right moment. Another example comes from the work of Quid. This company’s intelligence platform makes connections across complex data sets to enable the fast and comprehensive generation of insights.

We want to take this process to its logical conclusion: knowledge multipliers will be tools capable of extending the intellectual capacities of information workers. They will not just optimize the process of collecting and making sense of information, but will fundamentally aid in the creation of new information at unprecedented speed, quality, and volume.

SENTIENT WORKPLACE

Many recent frog projects involve thinking through products and services that take advantage of sensors and sensor networks to enhance human experience. A great example in the consumer space is the Disney MyMagic+ ecosystem, which uses a wristband to allow park guests to interact with the environment around them. The wristband acts as a ticket, FastPass to rides, wallet, and key to unlock hotel doors. But more than that, it allows Disney characters to greet guests by name and interact with them in a personal way. It is tailoring the environment to create an individualized experience.

Another great example is the use of sensors in cars to adjust an experience. Using sensors in the seat and steering wheel, or coupling facial recognition technology with emotion mapping, allows us to build cars that calm us when we are stressed or wake us up when we are tired. There are many other examples and use cases across multiple industries. This movement is characterized by widely distributed sensing technology, and it is ripe to be applied to information work.

What if we could draw on our physiology, emotional state, and mood to determine the optimal time to perform various tasks? At frog, we know that our best ideation occurs when participants are well rested, calm, and focused. What if our task lists for the day could adjust based on biometrics and historical information on optimal performance?

What if the entire firm was sentient? By combining and analyzing data from sensor networks in the physical environment, with awareness of the content being generated by information workers at any given point in time, we could create a working environment that is akin to a sentient being and capable of adapting to the conditions of its inhabitants.

At frog, we move ourselves to various locations around the work space based on our individual work styles and the particular task at hand. For example, in our San Francisco studio, we have the Zen Lounge, which contains both seated and standing desks equipped with noise-canceling headphones, where we go to complete “heads-down” tasks. Other work areas are more collaborative and noisier. What if spaces adjusted to the work and people using them, instead of the other way around?

Environmental sensors, knowledge multipliers, and software metamorphoses will redefine the way workplaces and tools support the activity of information workers. Done right, this revolution has the capacity to dramatically increase the quality and productivity of information workers. It will free them to focus on the creative tasks that add th

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เครื่องมือและกระบวนการกลับสัปดาห์ทำงานข้อมูลแรงงานเสียเวลา orchestrating ทำงาน แทนการทำงานนานกว่าปกติ แทนที่จะสร้างเนื้อหาใหม่การขับ และของเราธุรกิจ องค์กร ภารกิจ เราเวลาเราหาข้อมูลและคน แล้วเชื่อมต่อ และประสานงานให้แน่ใจว่า ดีตัดสินใจ หรือที่ผู้อื่นสามารถทำงาน ฟ้าทั้งหมดไม่ได้มีบางช่วงเวลาชัดเจนเมื่อสัมผัส inefficiency นี้ ตัวอย่าง เทคโนโลยีเครื่องมือที่สนับสนุนการทำงานของเรา — จากสะพานประชุมโปรเจคเตอร์กับจอ — มักจะล้มเหลวในการทำงานอย่างถูกต้อง และเราเสียเวลา fiddling ใกล้กับพวกเขา แต่มี inefficiency ลึก insidious ขึ้นหัวใจของงานข้อมูล และส่วนใหญ่ข้อมูลจะไม่รับรู้ว่า เรามีปัญหา ภาษาของเรา betrays เราไม่รู้ คุณเคยได้ยินคนพูดว่า "เราต้องการได้ในหน้าเดียวกัน" หรือ "ฉันจะ พยายามที่จะได้รับเวลาในปฏิทินของคุณ" บ่อย นิพจน์เหล่านี้เป็นตัวอย่างของข้อมูลแรงงาน orchestrating ทำงาน แทนการทำงานสถิติดีในหัวข้อนี้จะหายาก การวิจัยของบริษัทซอฟต์แวร์ Doodle และ Atlassian แนะนำว่า ข้อมูลผู้ปฏิบัติงานใช้เวลาประมาณสองชั่วโมงต่อวันในการค้นหาข้อมูล เราใช้เวลาโดยเฉลี่ย 1.5 ชั่วโมงต่อวัน ในการประชุม และเพียงหนึ่งชั่วโมงต่อวันจัดประชุม ตาม McKinsey & บริษัท เราใช้เวลาสองชั่วโมงส่ง และตอบอีเมล์ เพิ่มงานเหล่านี้ และพวกเขาใช้เวลารวมวันละ 6.5 ชั่วโมง ถ้าเรามีน้ำใจ และนับเวลาที่ใช้ในการประชุมเป็นการสร้างเนื้อหาที่มีประสิทธิภาพมากกว่าตำแหน่งครึ่ง ยังหมายความ ว่า ร้อยละ 50-60 วันของผู้ปฏิบัติงานเป็นข้อมูลที่ใช้ orchestrating ทำงานงานข้อมูลความต้องการของการปฏิวัติอุตสาหกรรม เราไม่ใช่ แน่นอน เราจำเป็นต้องย้ายผู้ปฏิบัติงานในการตั้งค่าโรงงานแนะนำ — แน่นอน "ฟาร์มลูกบาศก์" ในโลกขององค์กรมักเป็นส่วนหนึ่งของปัญหา ค่อนข้าง งานข้อมูลต้องเป็นรุ่นอัตโนมัติที่เพิ่มประสิทธิผลและผลลัพธ์ของตุ๊กตาแต่ละตัวในการปฏิวัติอุตสาหกรรม เป็นที่ยอมรับ กะนี้ได้มา ด้วยการว่างงานอีกรายการที่เจ็บปวด ทรัพยสังคม สิ่งแวดล้อมย่อยสลาย แต่เวลา ผ่านการปฏิวัติอุตสาหกรรมยกล้านจากความยากจน และทริกเกอร์ขั้นตอนฟังก์ชันในมนุษยชาติสายปรับระดับ ทำขวา ผลกระทบของข่าวงานข้อมูลอัตโนมัติจะได้เพียงเป็นอย่างมากต่อสินค้า บริการ บริษัท และวิธี — ขณะไม่ตอบตัวบ่งชี้ว่า เรากำลังจะย้ายไปยังเป้าหมายนี้ และมี signposts แนวโน้มอนาคตการทำงานข้อมูลซอฟต์แวร์ METAMORPHOSESสร้างเนื้อหาฟรีตั้งแต่กิจกรรมที่กำหนดไว้ โดยเครื่องมือไม่ แต่ ด้วยความสามารถในการเชื่อมต่อข้อมูลในรูปแบบต่างๆ ได้ แต่ วันนี้เราถูกบังคับให้ทำงานภายในขอบเขตของความสามารถของซอฟต์แวร์ และข้อจำกัดที่รูปร่างแบบเราวิธีการสร้างเนื้อหา โหลดโปรแกรมส่วนใหญ่ มีคุณสมบัติที่ไม่ค่อยเกี่ยวข้องทั้งหมดในเวลาเดียวกัน นอกจากนี้ ในองค์กร ข้อมูลแรงงานแทบกันบริโภคเนื้อหาซอฟต์แวร์เพื่อสร้างสิ่งใหม่ พิจารณาสหัสของนักวิจัยที่พบว่าแผนภูมิต่าง ๆ ตัวเลข และข้อมูลในรูปแบบ PDF และจากนั้นต้องใช้เครื่องมือต่าง ๆ เพื่อสร้าง หรืออ้างอิงข้อมูลแต่ละชนิดเธอสร้างเนื้อหาเฉพาะ นักวิจัยจะกระโดดจากแอพลิเคชันกับแอพลิเคชันโดยไม่ต้องสงสัยว่า ขั้นตอนการ ทำไมจะเป็นแนวทางที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับซอฟต์แวร์การจัดเรียงตัวรอบกิจกรรมสร้างเนื้อหาในแต่ละจุดในเวลา ดร.เวิร์กโฟลว์และบริบท ในสถานการณ์สมมตินี้ ซอฟต์แวร์จะเรียนรู้จากข้อมูลในขั้นตอนการสร้างแทนที่จะเพียงแค่คำแนะนำ วันนี้เรามีประสบการณ์คู่กับเครื่องยนต์ข้อความคาดการณ์ การจดจำรูปแบบที่เราเขียน พวกเขาด้วยการแนะนำ มีการเพิ่มความถูกต้อง สมบูรณ์คำ หรือวลีเป็นเราพิมพ์ตัวอักษรที่คุ้นเคย ใช้ตรรกะคล้าย โปรแกรมเดิม บรรจุในต่างจะเกิดเป็นกระบวนการสร้างเนื้อหาเป็นบริการส่วนบุคคล หรือ recombined ขณะชัดเจนเมื่อมีความจำ เช่นการ orchestrating ซอฟต์แวร์ชั้นจะลงตัวกับตรรกะของงานและความสามารถในการเรียนรู้ มันจะทำหน้าที่ผู้ปฏิบัติงานข้อมูลก่อนให้บริการโปรแกรมประยุกต์เทคโนโลยีบางอย่างจะสร้างแผนภูมิเส้นต่อวิสัยทัศน์นี้ ผลิตภัณฑ์ IFTTT และ Atooma ช่วยให้ผู้ตาม และทำการโต้ตอบระหว่างโปรแกรมและบริการตามบุคคล Microsoft ก่อน เปิดใช้งานการฝังกระดาษคำนวณลงใน PowerPoint และการทำงานนั้นโดยไม่ต้องสลับไปยัง Excel และพัฒนากระเบื้องอยู่ใน Windows ซึ่งบางส่วนลดลงจำเป็นต้องข้ามจากแอพลิเคชันกับแอพลิเคชัน ในภายหลัง VMware เรียกใช้โปรแกรมประยุกต์จากระบบอื่นในพื้นที่ทำงานรวม Apple เปิดตัวกระแสงานอย่างต่อเนื่องระหว่างอุปกรณ์ กับความต่อเนื่อง และ iOS 8 ย้ายไปทางประสบการณ์ซอฟต์แวร์เป็น โดยสนับสนุนการรวมฟังก์ชันการทำงานจากหลากหลายของโปรแกรมประยุกต์ลงในแอพลิเคชันเดียว กัน เทคโนโลยีเหล่านี้ขอเสนอซึ่ง metamorphoses ซอฟต์แวร์ที่จำเป็นเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้ปฏิบัติงานข้อมูลที่ทันสมัยตัวคูณเพิ่มจัดการความรู้เป็นความท้าทายอย่างมากสำหรับผู้ปฏิบัติงานข้อมูล คนที่เข้าร่วม และออกจากองค์กรดังนั้นบ่อย ๆ ที่สถาบันจำเป็นหายวับไป แน่นอน โครงงานที่คนมารวมกันชั่วคราว และจากนั้น กระจายเป็นความท้าทายความมากความจำสถาบันการ ในบริษัทขนาดใหญ่ กลุ่มของข้อมูลแรงงานอาจแสวงปัญหาเดียวกันโดยไม่ได้ตระหนักว่า ผู้อื่นจะทำเหมือนกันการจัดการความรู้ให้คนข้อมูลที่พวกเขาจำเป็นต้องมีความต้องการพื้นฐานสำหรับการทำงานความรู้ที่มีประสิทธิภาพ เสนอ multipliers รู้ข้อมูลแรงงาน — ให้พวกเขามีอาวุธ พวกเขาไม่ได้รู้ข้อมูลจะช่วยให้พวกเขา — ควรเป็นความใฝ่ฝันของผู้ที่สนใจย้ายเกินพื้นฐานเราเห็นคำแนะนำนี้ในระดับคุณลักษณะของบางอย่างเกิดขึ้น ตัวอย่าง กบลูกค้า Unify เพิ่งเปิดของวงจรผลิตภัณฑ์ ประกอบด้วยสองความรู้ multipliers: แนวคิดและช่องว่างอัจฉริยะ เครื่องมือสื่อสารและร่วมกันวิเคราะห์รูปแบบเนื้อหาและการสื่อสารเพื่อเชื่อมต่อกับผู้อื่นในบริษัทที่ทำงานบนความท้าทายคล้ายกันแนะนำ เรียกประชุมเป็นการทับศัพท์ และทำยาก พร้อมกับเอกสารที่ใช้ร่วมกัน ทำให้ระบบจดจำรูปแบบทั้งองค์กร และให้ข้อมูลเชิงลึก ข้อมูลผู้ปฏิบัติงานไม่ต้องไปมอง เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง curated และเสนอขึ้นในช่วงเวลาที่เหมาะสม อีกตัวอย่างหนึ่งมาจากการทำงานของ Quid แพลตฟอร์มระบบสารสนเทศของบริษัทนี้ช่วยให้การเชื่อมต่อระหว่างชุดข้อมูลที่ซับซ้อนรวดเร็ว และครอบคลุมการสร้างความเข้าใจให้เราต้องใช้กระบวนการนี้บทสรุปของตรรกะ: multipliers รู้จะสามารถขยายกำลังการผลิตทางปัญญาของผู้ปฏิบัติงานข้อมูลเครื่องมือ พวกเขาจะไม่เพียงเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการเก็บรวบรวม และทำให้ความรู้สึกของข้อมูล แต่พื้นฐานที่จะช่วยในการสร้างข้อมูลใหม่ที่ความเร็วเป็นประวัติการณ์ คุณภาพ และระดับเสียงทำความรู้สึกผลงานกบจำนวนมากเกี่ยวข้องกับการคิดผ่านผลิตภัณฑ์และบริการที่ใช้ประโยชน์จากเซ็นเซอร์และเซ็นเซอร์เครือข่ายเพื่อเพิ่มประสบการณ์มนุษย์ ตัวอย่างที่ดีในพื้นที่ผู้บริโภคจะ MyMagic ดิสนีย์ + ระบบนิเวศ ซึ่งใช้เป็นสายรัดข้อมือเพื่อให้ผู้ใช้บริการสวนเพื่อโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมรอบ ๆ สายรัดข้อมือทำหน้าที่เป็นตั๋ว FastPass ขี่ กระเป๋าสตางค์ และคีย์เพื่อปลดล็อคประตูโรงแรม แต่มากกว่านั้น จะช่วยให้ดิสนีย์เพื่อทักทายแขกตามชื่อ และโต้ตอบกับพวกเขาในลักษณะส่วนบุคคล มันจะปรับปรุงสภาพแวดล้อมเพื่อสร้างประสบการณ์เป็นรายบุคคลอีกตัวอย่างที่ดีเป็นการใช้เซ็นเซอร์ในรถยนต์เพื่อปรับปรุงประสบการณ์การ ใช้เซนเซอร์ในการนั่งและพวงมาลัย หรือ coupling เทคโนโลยีจดจำใบหน้ากับอารมณ์การแม็ป ช่วยให้เราสามารถสร้างรถที่สงบเราเมื่อเราจะเน้น หรือปลุกเราเมื่อเราเบื่อ มีอยู่หลายอย่างและใช้กรณีอื่น ๆ ในหลายอุตสาหกรรม ขบวนการนี้เป็นลักษณะเทคโนโลยีไร้สายแบบกระจายอย่างกว้างขวาง และเป็นสุกกับงานข้อมูลถ้าเราสามารถวาด และของเราสาขาสรีรวิทยา สถานะทางอารมณ์ อารมณ์เพื่อกำหนดเวลาเหมาะสมที่สุดในการทำงานต่าง ๆ หรือไม่ ที่กบ เรารู้ว่า ideation ของเราดีที่สุดเกิดขึ้นเมื่อคนดีเหลืออยู่ เงียบสงบ และโฟกัส ถ้ารายชื่อในวันงานเราสามารถปรับตามชีวภาพและข้อมูลทางประวัติศาสตร์ในประสิทธิภาพสูงสุดถ้าบริษัททั้งหมดเป็นความรู้สึก โดยรวม และการวิเคราะห์ข้อมูลจากเครือข่ายเซ็นเซอร์ในสภาพแวดล้อมทางกายภาพ มีความรู้เนื้อหาที่ถูกสร้างขึ้น โดยคนข้อมูลเมื่อใดก็กำหนดเวลา เราสามารถสร้างสภาพแวดล้อมการทำงานที่ นั่นเป็นความรู้สึก และความสามารถในการปรับเงื่อนไขของประชากรของที่กบ เราย้ายตนเองไปสถานต่าง ๆ รอบพื้นที่ทำงานตามลักษณะของแต่ละงานและงานเฉพาะที่ ตัวอย่าง ในสตูดิโอของ San Francisco เรามีเลานจ์เซน ซึ่งประกอบด้วยโต๊ะนั่ง และยืนที่เพียบพร้อมไป ด้วยเสียงรบกวน หูฟัง ที่เราไปทำงาน "ลงหัว" พื้นที่ทำงานอื่น ๆ ได้ร่วมกันมากขึ้น และ noisier ถ้าช่องว่างปรับปรุงการทำงานและผู้ใช้เหล่านั้น แทนวิธีอื่น ๆเซนเซอร์สิ่งแวดล้อม ความรู้ multipliers และซอฟต์แวร์ metamorphoses จะกำหนดดังวิธี และเครื่องมือสนับสนุนการปฏิบัติงานข้อมูล ทำขวา การปฏิวัตินี้มีกำลังการผลิตเพื่อเพิ่มคุณภาพและประสิทธิภาพของข้อมูลแรงงานอย่างมาก มันจะเพิ่มการเน้นงานสร้างสรรค์ที่เพิ่ม th

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เครื่องมือและกระบวนการสำหรับการกลับมาทำงานสัปดาห์. คนงานเสียข้อมูลจำนวนมากมายของเวลาเตรียมการทำงานมากกว่าการทำงาน แทนการสร้างเนื้อหาใหม่ที่จะผลักดันธุรกิจของเราองค์กรและภารกิจข้างหน้าเราใช้เวลาของเรากำลังมองหาข้อมูลและผู้คนและจากนั้นการเชื่อมต่อและการประสานงานเพื่อให้แน่ใจว่าการตัดสินใจที่ดีจะทำหรือคนอื่น ๆ ที่สามารถทำงานของพวกเขา มันเป็นสิ่งที่ไม่มีประสิทธิภาพชะมัด. มีบางช่วงเวลาที่เห็นได้ชัดเมื่อขาดประสิทธิภาพนี้ได้รับการเปิดเผยเป็น ตัวอย่างเช่นเครื่องมือเทคโนโลยีที่รองรับสะพานทำงานจากการประชุมของเราที่จะไปยังหน้าจอโปรเจ็คเตอร์มักจะล้มเหลวในการทำงานอย่างถูกต้องและเราเสียเวลาเล่นซอรอบกับพวกเขา แต่มีความลึกขาดประสิทธิภาพร้ายกาจมากขึ้นที่เป็นหัวใจของการทำงานของข้อมูลและทำงานเกี่ยวกับข้อมูลส่วนใหญ่จะไม่ได้ตระหนักว่าเรามีปัญหา ภาษาของเราทรยศความไม่รู้ของเรา บ่อยแค่ไหนที่คุณเคยได้ยินคนพูดว่า "เราต้องการที่จะได้รับในหน้าเดียวกัน" หรือ "ฉันจะพยายามที่จะได้รับบางครั้งในปฏิทินของคุณ?" การแสดงออกเหล่านี้เป็นตัวอย่างของคนงานเตรียมข้อมูลการทำงานมากกว่าการทำงาน. สถิติที่ดี ในหัวข้อนี้เป็นของหายาก การวิจัยของ บริษัท ซอฟแวร์รวมทั้งการประกวด Doodle และ Atlassian แสดงให้เห็นว่าคนงานข้อมูลใช้จ่ายประมาณสองชั่วโมงต่อวันมองหาข้อมูล เราใช้เวลาเฉลี่ย 1.5 ชั่วโมงต่อวันในการประชุมและเพียงภายใต้ชั่วโมงต่อการประชุมการจัดตารางเวลาวัน ตามที่ บริษัท McKinsey & Company เราใช้เวลาสองชั่วโมงการส่งและการตอบสนองที่จะส่งอีเมล งานเหล่านี้เพิ่มขึ้นและพวกเขาใช้เวลาทั้งหมด 6.5 ชั่วโมงต่อวัน ถ้าเรามีความใจกว้างและนับครึ่งเวลาที่ใช้ในการประชุมการสร้างเนื้อหาที่มีประสิทธิผลมากกว่าการจัดตำแหน่งก็ยังคงหมายความว่า 50 ถึงร้อยละ 60 ของวันคนงานของข้อมูลที่ใช้ในการทำงานของผู้กำกับ. ทำงานข้อมูลความต้องการการปฏิวัติอุตสาหกรรม เราไม่ได้แน่นอนบอกว่าเราจะต้องย้ายคนงานในโรงงานการตั้งค่าแน่นอน, "ฟาร์มก้อน" ของโลกธุรกิจมักจะเป็นส่วนหนึ่งของปัญหา แต่การทำงานที่ตอบสนองความต้องการข้อมูลรุ่นของระบบอัตโนมัติที่เพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและการส่งออกของช่างแต่ละคนในการปฏิวัติอุตสาหกรรม ยอมรับการเปลี่ยนแปลงนี้มาพร้อมกับโดยการว่างงานในช่วงเปลี่ยนแปลงเจ็บปวดการหยุดชะงักทางสังคมและความเสื่อมโทรมของสิ่งแวดล้อม แต่เมื่อเวลาผ่านไปการปฏิวัติอุตสาหกรรมยกล้านออกจากความยากจนและการเรียกขั้นตอนการทำงานในความเป็นมนุษย์ขึ้น leveling ทำถูกต้องผลกระทบของการประสานการทำงานอัตโนมัติของการทำงานของข้อมูลที่จะเป็นเช่นเดียวกับละคร. ผลิตภัณฑ์ต่อไป, บริการ, บริษัท , และวิธีการในขณะที่ไม่สมบูรณ์โซลูชั่นแสดงให้เห็นว่าเรากำลังจะย้ายไปสู่เป้าหมายนี้และให้ป้ายที่มีแนวโน้มไปในอนาคต ข้อมูลการทำงาน. ซอฟต์แวร์สัณฐานสร้างเนื้อหากิจกรรมฟรีตั้งแต่ที่กำหนดไว้ไม่ได้โดยเครื่องมือ แต่ด้วยความสามารถในการเชื่อมต่อข้อมูลในรูปแบบที่แตกต่างกัน แต่ในวันนี้เราถูกบังคับให้ทำงานภายในขอบเขตของความสามารถในการซอฟต์แวร์และข้อ จำกัด ที่รูปร่างวิธีที่เราเข้าใกล้การสร้างเนื้อหา โปรแกรมส่วนใหญ่จะเต็มไปด้วยคุณสมบัติที่จะไม่ค่อยเกี่ยวข้องทั้งหมดในเวลาเดียวกัน นอกจากนี้ในบริบทขององค์กรที่ทำงานเกี่ยวกับข้อมูลแทบจะไม่สามารถใช้ซอฟต์แวร์การบริโภคเนื้อหาที่จะสร้างอะไรใหม่ พิจารณาชะตากรรมของนักวิจัยที่พบว่าชาร์ตต่างๆตัวเลขและข้อมูลในรูปแบบ PDF และจะต้องใช้เครื่องมือต่าง ๆ ในการสร้างหรือการอ้างอิงข้อมูลแต่ละประเภทขณะที่เธอสร้างเนื้อหาที่ไม่ซ้ำ นักวิจัยจะกระโดดจากโปรแกรมเพื่อการประยุกต์ใช้โดยไม่ต้องตั้งคำถามประจำที่ ทำไม? วิธีการที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นจะเป็นซอฟแวร์ที่จะจัดให้ตัวเองไปรอบ ๆ กิจกรรมการสร้างเนื้อหาในแต่ละจุดที่เฉพาะเจาะจงในเวลาปรับตัวเข้ากับเวิร์กโฟลว์ส่วนบุคคลและบริบท ในสถานการณ์สมมตินี้ซอฟแวร์จะได้เรียนรู้จากข้อมูลในกระบวนการสร้างแทนคำแนะนำต่อไปนี้เพียง วันนี้เรามีประสบการณ์ที่คล้ายคลึงกับเครื่องยนต์ข้อความคาดการณ์ซึ่งรับรู้รูปแบบในวิธีที่เราเขียน พวกเขาขอแนะนำให้มีการเพิ่มความถูกต้องสมบูรณ์คำหรือวลีที่เร็วที่สุดเท่าที่เราพิมพ์ตัวอักษรที่คุ้นเคย ใช้ตรรกะที่คล้ายกันโปรแกรมแพคเกจเดิมในการใช้งานที่แตกต่างกันจะโผล่ออกมาเข้าสู่กระบวนการการสร้างเนื้อหาการให้บริการของแต่ละบุคคลหรือ recombined ในขณะที่แม่นยำเมื่อพวกเขามีความจำเป็น ดังกล่าวผู้กำกับชั้นซอฟแวร์จะได้รับการผสมกับตรรกะการคาดการณ์และความสามารถในการเรียนรู้ มันจะทำหน้าที่ของผู้ปฏิบัติงานข้อมูลก่อนให้บริการแอพพลิเค. เทคโนโลยีไม่กี่แผนภูมิเส้นทางไปสู่วิสัยทัศน์นี้ ผลิตภัณฑ์เช่น IFTTT และ Atooma ให้ผู้ใช้สามารถออกแบบท่าเต้นโดยอัตโนมัติและการทำงานร่วมกันระหว่างโปรแกรมและบริการตามความต้องการส่วนบุคคล ผู้ใช้เปิดใช้งานครั้งแรกที่ไมโครซอฟท์ที่จะฝังสเปรดชีตใน PowerPoint และทำงานกับมันโดยไม่ต้องเปลี่ยนไปยัง Excel และภายหลังการพัฒนากระเบื้องอาศัยอยู่ใน Windows ซึ่งลดลงบางส่วนจำเป็นต้องกระโดดจากโปรแกรมเพื่อการประยุกต์ใช้ วีเอ็มแววิ่งใช้งานจากระบบที่แตกต่างกันในพื้นที่ทำงานแบบครบวงจร แอปเปิ้ลแนะนำขั้นตอนการทำงานอย่างต่อเนื่องระหว่างอุปกรณ์ที่มีความต่อเนื่องและมี iOS 8 เดินตรงไปยังซอฟต์แวร์ประสบการณ์ส่วนบุคคลมากขึ้นโดยการสนับสนุนการรวมกลุ่มของฟังก์ชันการทำงานจากหลากหลายของการใช้งานเป็นโปรแกรมเดียว ร่วมกันนำเสนอเทคโนโลยีเหล่านี้มองเห็นสัณฐานซอฟแวร์ที่จำเป็นในการตอบสนองความต้องการของคนงานข้อมูลที่ทันสมัย. ความรู้คูณการจัดการความรู้เป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่สำหรับคนงานข้อมูล คนเข้าร่วมและออกจากองค์กรเพื่อให้บ่อยว่าหน่วยความจำสถาบันเป็นไปอย่างรวดเร็ว อันที่จริงการทำงานของโครงการตามที่คนมาร่วมกันทำการชั่วคราวและแยกย้ายกันไปแล้วเป็นสิ่งที่ท้าทายความคิดของหน่วยความจำมากสถาบัน ใน บริษัท ขนาดใหญ่กลุ่มที่แตกต่างกันของคนงานข้อมูลอาจรับมือกับปัญหาเดียวกันโดยไม่ต้องทราบว่าคนอื่นจะทำเหมือนกัน. ผู้จัดการความรู้ที่จะให้คนข้อมูลที่พวกเขาต้องการเมื่อพวกเขาต้องการมันเป็นความต้องการพื้นฐานสำหรับการทำงานความรู้ที่มีประสิทธิภาพ เสนอขายคูณความรู้ข้อมูลงานดังกล่าวว่าพวกเขากำลังติดอาวุธที่มีข้อมูลที่พวกเขาไม่ได้รู้จะช่วยให้พวกเขาควรจะใฝ่ฝันของผู้ที่สนใจในการเคลื่อนย้ายเกินพื้นฐาน. เราจะเห็นคำแนะนำนี้ที่ระดับคุณลักษณะของการให้บริการที่เกิดขึ้นใหม่บางส่วน ตัวอย่างเช่นลูกค้ากบรวมกันเมื่อเร็ว ๆ นี้เปิดตัวผลิตภัณฑ์วงจรซึ่งมีสองคูณความรู้: เส้นทางความคิดและ Spaces อัจฉริยะ การสื่อสารและเครื่องมือการทำงานร่วมวิเคราะห์เนื้อหาและรูปแบบการสื่อสารที่จะแนะนำการเชื่อมต่อกับผู้อื่นในการทำงาน บริษัท เกี่ยวกับความท้าทายที่คล้ายกัน เรียกประชุมจะมีการคัดลอกและทำให้สามารถค้นหาพร้อมเอกสารที่ใช้ร่วมกันช่วยให้ระบบในการรับรู้รูปแบบทั่วทั้งองค์กรและเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึก คนงานข้อมูลไม่จำเป็นต้องไปหา; เนื้อหาที่เกี่ยวข้องจะ curated และเสนอขึ้นที่ช่วงเวลาที่เหมาะสม อีกตัวอย่างหนึ่งก็มาจากการทำงานของ Quid แพลตฟอร์มหน่วยสืบราชการลับของ บริษัท ฯ นี้จะทำให้การเชื่อมต่อข้ามข้อมูลที่ซับซ้อนชุดเพื่อเปิดใช้งานรุ่นอย่างรวดเร็วและครอบคลุมของข้อมูลเชิงลึก. เราต้องการที่จะใช้กระบวนการนี้ไปสู่ข้อสรุปเชิงตรรกะของมัน: คูณความรู้จะเป็นเครื่องมือที่มีความสามารถในการขยายขีดความสามารถทางปัญญาของคนงานข้อมูล พวกเขาจะไม่เพียง แต่เพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการของการเก็บรวบรวมและทำให้ความรู้สึกของข้อมูล แต่พื้นฐานจะช่วยในการสร้างข้อมูลใหม่ที่ความเร็วเป็นประวัติการณ์ที่มีคุณภาพและปริมาณ. SENTIENT WORKPLACE หลายโครงการกบที่ผ่านมาเกี่ยวข้องกับการคิดผ่านผลิตภัณฑ์และบริการที่ใช้ประโยชน์จาก เซ็นเซอร์และเครือข่ายเซ็นเซอร์เพื่อเสริมสร้างประสบการณ์ของมนุษย์ ตัวอย่างที่ดีในพื้นที่ของผู้บริโภคเป็นดิสนีย์ MyMagic + ระบบนิเวศซึ่งใช้สายรัดข้อมือให้ผู้ใช้บริการสวนสาธารณะที่จะมีปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อมรอบตัวพวกเขา สายรัดข้อมือที่ทำหน้าที่เป็นตั๋ว FastPass ขี่, กระเป๋า, และที่สำคัญที่จะปลดล็อคประตูโรงแรม แต่ยิ่งไปกว่านั้นจะช่วยให้ตัวละครของดิสนีย์ไปทักทายแขกผู้เข้าพักตามชื่อและโต้ตอบกับพวกเขาในทางที่ส่วนบุคคล มันเป็นสภาพแวดล้อมการตัดเย็บเพื่อสร้างประสบการณ์ออมสิน. ตัวอย่างที่ดีอีกประการหนึ่งคือการใช้เซ็นเซอร์ในรถยนต์เพื่อปรับประสบการณ์ ใช้เซ็นเซอร์ในที่นั่งและพวงมาลัยหรือการมีเพศสัมพันธ์เทคโนโลยีการจดจำใบหน้ากับการทำแผนที่อารมณ์ช่วยให้เราสามารถสร้างรถยนต์ที่สงบเราเมื่อเรากำลังเครียดหรือตื่นเราขึ้นเมื่อเราเหนื่อย มีตัวอย่างอื่น ๆ อีกมากมายและกรณีการใช้งานในหลายอุตสาหกรรม การเคลื่อนไหวครั้งนี้มีเอกลักษณ์เฉพาะด้วยเทคโนโลยีการตรวจวัดการกระจายอย่างกว้างขวางและมันจะสุกจะนำมาใช้ในการทำงานของข้อมูล. เกิดอะไรขึ้นถ้าเราสามารถวาดบนสรีรวิทยาของเราสภาพอารมณ์และอารมณ์ที่จะกำหนดเวลาที่เหมาะสมในการดำเนินงานต่างๆ? กบที่เรารู้ว่าความคิดที่ดีที่สุดของเราเกิดขึ้นเมื่อผู้เข้าร่วมจะดี rested สงบและมุ่งเน้น จะทำอย่างไรถ้ารายการงานของเราสำหรับวันที่จะปรับขึ้นอยู่กับชีวภาพและข้อมูลทางประวัติศาสตร์เกี่ยวกับประสิทธิภาพการทำงานที่ดีที่สุด? เกิดอะไรขึ้นถ้า บริษัท ทั้งหมดได้เกรียวกราว? โดยการรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากเครือข่ายเซ็นเซอร์ในสภาพแวดล้อมทางกายภาพที่มีการรับรู้ของเนื้อหาที่ถูกสร้างขึ้นโดยคนงานข้อมูลที่จุดใดก็ตามในเวลาที่เราสามารถสร้างสภาพแวดล้อมการทำงานที่มีความคล้ายกับสิ่งมีชีวิตที่มีชีวิตและมีความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับสภาพ ของผู้อยู่อาศัย. ที่กบเราย้ายตัวเองไปยังสถานที่ต่าง ๆ ทั่วพื้นที่การทำงานขึ้นอยู่กับรูปแบบการทำงานของเราแต่ละคนและโดยเฉพาะอย่างยิ่งงานที่อยู่ในมือ ยกตัวอย่างเช่นในสตูดิโอซานฟรานซิสของเราเรามีเซนเลาจน์ซึ่งมีทั้งโต๊ะทำงานนั่งและยืนพร้อมกับหูฟังตัดเสียงรบกวนที่เราไปให้เสร็จสมบูรณ์ "หัวลง" งาน พื้นที่ทำงานอื่น ๆ มีมากขึ้นและการทำงานร่วมกันน่าดู จะทำอย่างไรถ้าช่องว่างการปรับเพื่อการทำงานและคนที่ใช้พวกเขาแทนวิธีอื่น ๆ ? เซ็นเซอร์สิ่งแวดล้อมคูณความรู้และสัณฐานซอฟแวร์จะกำหนดวิธีการสถานที่ทำงานและเครื่องมือในการสนับสนุนการทำงานของคนงานข้อมูล ทำถูกต้องการปฏิวัติครั้งนี้มีกำลังการผลิตที่จะเพิ่มขึ้นอย่างมากที่มีคุณภาพและผลิตภาพของแรงงานข้อมูล มันจะปลดปล่อยพวกเขาให้ความสำคัญกับงานสร้างสรรค์ที่เพิ่ม th

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เครื่องมือและกระบวนการในการทำงานสัปดาห์หลัง คนงาน

ข้อมูลเสียเป็นจํานวนมากเวลาเตรียมงานมากกว่าการทำงาน . แทนการสร้างเนื้อหาใหม่ เพื่อผลักดันธุรกิจของเรา องค์กรและภารกิจข้างหน้า เราเสียเวลาหาข้อมูล และประชาชนแล้ว การเชื่อมต่อ และการประสานงานเพื่อให้แน่ใจว่า การตัดสินใจที่ดีจะทำหรือที่คนอื่นสามารถทำงานของพวกเขา มันไม่ได้ผลชะมัด

มีบางช่วงเวลาที่ชัดเจน เมื่อความนี้จะเปิดเผย ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยีเครื่องมือที่สนับสนุนผลงานของเราจากสะพานประชุมโปรเจคเตอร์ไปยังหน้าจอมักจะล้มเหลวในการทำงานอย่างถูกต้อง และเราเสียเวลาหลอกล่อเขา แต่มันลึกที่ร้ายกาจกว่าประสิทธิภาพที่เป็นหัวใจของงานสารสนเทศ และงานข้อมูลส่วนใหญ่ยังไม่ตระหนักว่า เรากำลังมีปัญหา ภาษาของเราทรยศความไม่รู้ของเรา วิธีมักจะมีคุณได้ยินคนพูดว่า " เราต้องการที่จะได้รับในหน้าเดียวกัน " หรือ " ฉันจะพยายามที่จะได้รับเวลาในปฏิทินของคุณ " การแสดงออกเหล่านี้คือตัวอย่างของข้อมูลแรงงานเตรียมทำงาน แทนที่จะทำงาน

สถิติที่ดีในหัวข้อนี้จะหายาก การวิจัยของ บริษัท ซอฟต์แวร์รวมทั้ง Doodle และ atlassian เห็นว่าคนงานข้อมูล ใช้เวลาประมาณ 2 ชั่วโมงต่อวัน เพื่อหาข้อมูล เราใช้เวลาเฉลี่ย 1.5 ชั่วโมงต่อวันในการประชุมและเพียงภายใต้ชั่วโมงต่อวัน จัดตารางการประชุม ตามที่ บริษัท McKinsey & เราใช้เวลาสองชั่วโมง การส่งและการตอบสนองอีเมลเพิ่มงานเหล่านี้และพวกเขาใช้เวลาทั้งหมด 4 ชั่วโมงต่อวัน ถ้าเราใจกว้างและนับครึ่ง เวลาที่ใช้ในการประชุมที่มีประสิทธิภาพ การสร้างเนื้อหา มากกว่าแนว มันก็หมายความว่า 50 ถึง 60 เปอร์เซ็นต์ของข้อมูลพนักงานวัน ใช้เวลาเตรียมงาน

งานสารสนเทศต้องมีการปฏิวัติอุตสาหกรรม . เราไม่ได้แน่นอนแนะนำว่า เราต้องย้ายคนงานในโรงงานการตั้งค่าแน่นอน " ฟาร์ม " ลูกบาศก์ของโลกของ บริษัท มักจะเป็นส่วนหนึ่งของปัญหา ค่อนข้าง , งานสารสนเทศ ต้องการรุ่นของระบบเพิ่มประสิทธิภาพและผลผลิตของ craftspeople บุคคลในการปฏิวัติอุตสาหกรรม เป็นที่ยอมรับ , การเปลี่ยนแปลงนี้ยังมาพร้อมกับความเจ็บปวดช่วงว่างงานความแตกแยกทางสังคม และความเสื่อมโทรมของสิ่งแวดล้อม แต่เมื่อเวลาผ่านไป การปฏิวัติอุตสาหกรรมยกล้านออกจากความยากจนและการเรียกขั้นตอนการทำงานในระดับมนุษยชาติ เรียบร้อย , ผลกระทบของการทำงานอัตโนมัติผู้ประพันธ์ของงานสารสนเทศจะเป็นเพียงละคร

สินค้าต่อไปนี้บริการ , บริษัท