Найдена формула вычисления человеческого капитала. Из неё следует, что стартапам нужны лисы, а не ежи!
Анализ больших данных о сложных сетевых системах приносит фантастические прорывные результаты во всё новых и новых областях.
Например, нынче почти все убеждены, что генетический код – лучший предиктор показателей здоровья. А на деле, наблюдаемый при тотальной урбанизации рост плотности, разнообразия, эпидемической связанности и неравенства населения привел к тому, что сегодня почтовые индексы людей являются лучшим показателем здоровья, чем их генетический код (см. рис. http://bit.ly/2BEgAOP).
Еще пример совсем из другой области – как проводить оптимальные географические границы регионов. Оказывается, лучшим предиктором оптимального расположения границ является функциональная сеть транспортных потоков по пригородным маршрутам. (см. рис. http://bit.ly/2Tbm7DQ) .
А что, если проанализировать на национальном уровне большие данные о развитии всех предприятий за 10+ лет в увязке с показателями человеческого капитала персонала каждой из компаний.
Это и было сделано в капитальном бразильском исследовании, сенсационные данные которого только что опубликованы.
Об этом мой новый пост на 5 мин.
- на Medium http://bit.ly/2Rbqi59
- на Яндекс Дзен http://bit.ly/2BCTh84
#ЧеловеческийКапитал
Анализ больших данных о сложных сетевых системах приносит фантастические прорывные результаты во всё новых и новых областях.
Например, нынче почти все убеждены, что генетический код – лучший предиктор показателей здоровья. А на деле, наблюдаемый при тотальной урбанизации рост плотности, разнообразия, эпидемической связанности и неравенства населения привел к тому, что сегодня почтовые индексы людей являются лучшим показателем здоровья, чем их генетический код (см. рис. http://bit.ly/2BEgAOP).
Еще пример совсем из другой области – как проводить оптимальные географические границы регионов. Оказывается, лучшим предиктором оптимального расположения границ является функциональная сеть транспортных потоков по пригородным маршрутам. (см. рис. http://bit.ly/2Tbm7DQ) .
А что, если проанализировать на национальном уровне большие данные о развитии всех предприятий за 10+ лет в увязке с показателями человеческого капитала персонала каждой из компаний.
Это и было сделано в капитальном бразильском исследовании, сенсационные данные которого только что опубликованы.
Об этом мой новый пост на 5 мин.
- на Medium http://bit.ly/2Rbqi59
- на Яндекс Дзен http://bit.ly/2BCTh84
#ЧеловеческийКапитал
Найден метод надежного прогноза успешности стартапов.
Это изменит $330 млрд -ный венчурный бизнес (и не только).
Авторы этого открытия считают, что научились, как бы, оцифровывать потенциал конвертации человеческого капитала в рост коммерческой успешности стартапов.
Найденный способ — формальный : задал нужные входные данные и алгоритм выдаст результат.
Как показала проверка, предсказательная точность способа примерно вдвое выше лучших показателей профессионалов венчурных инвестиций, чья работа при этом несравненно дороже.
Всё это звучит абсолютно нереально.
Ну не может такого быть, потому что не может быть никогда!
Но метод тщательно проверен на 26-летней статистике мировой базы данных стартапов, и лежащая в основе метода гипотеза подтвердилась.
Это открытие, теоретически, способно перевернуть не только индустрию венчурных инвестиций, но и весь бизнес. Ведь речь идет о 100%-но автоматизируемой аналитике, по мнению авторов, решающей заветную задачу любого бизнеса —
прогноз превращения знаний в деньги.
Эта аналитика предоставляет возможности:
1. оцифровывать скорость притока в компанию знаний и компетенций за счет прихода в неё новых сотрудников;
2. анализировать возникающие в результате переходов людей перетоки компетенций в масштабах всей социальной сети из конкурирующих компаний;
3. весьма точно прогнозировать на годы вперед трансформацию притока знаний и компетенций в коммерческий успех компаний.
Т.е. просто улет! Но есть и обоснованные сомнения.
Не в прогнозной точности новой модели. Она действительно вдвое выше, чем прогнозы экспертов по венчурным инвестициям (тут против результатов численного моделирования на реальных данных, при всем желании, не попрешь).
Сомнения есть в интерпретации гипотезы,
положенной авторами в основу своего метода.
Ведь что, на самом деле, лежит в основе их модели?
• Авторы считают, что их модель оцифровывает потенциал конвертации человеческого капитала стартапов в рост коммерческой успешности их бизнеса.
• Мне же видится, что все существенно проще. Не в знаниях дело. Эта модель описывает —
конвертацию связей во впечатления, конвертируемые затем в деньги.
Если эта альтернативная гипотеза верна, то найден очередной поразительный и, я бы даже сказал, скандальный пример работы «сетевой формулы успеха» Альберта-Ласло Барабаши — «сетевого Эйнштейна» 21 века.
Продолжить чтение этой феноменальной истории вы можете, перейдя к моему новому посту на 12 мин.:
- Medium http://bit.do/eVmRa
- Яндекс Дзен https://clck.ru/GdURm
#ScienceOfSuccess #ЧеловеческийКапитал #Стартапы
Это изменит $330 млрд -ный венчурный бизнес (и не только).
Авторы этого открытия считают, что научились, как бы, оцифровывать потенциал конвертации человеческого капитала в рост коммерческой успешности стартапов.
Найденный способ — формальный : задал нужные входные данные и алгоритм выдаст результат.
Как показала проверка, предсказательная точность способа примерно вдвое выше лучших показателей профессионалов венчурных инвестиций, чья работа при этом несравненно дороже.
Всё это звучит абсолютно нереально.
Ну не может такого быть, потому что не может быть никогда!
Но метод тщательно проверен на 26-летней статистике мировой базы данных стартапов, и лежащая в основе метода гипотеза подтвердилась.
Это открытие, теоретически, способно перевернуть не только индустрию венчурных инвестиций, но и весь бизнес. Ведь речь идет о 100%-но автоматизируемой аналитике, по мнению авторов, решающей заветную задачу любого бизнеса —
прогноз превращения знаний в деньги.
Эта аналитика предоставляет возможности:
1. оцифровывать скорость притока в компанию знаний и компетенций за счет прихода в неё новых сотрудников;
2. анализировать возникающие в результате переходов людей перетоки компетенций в масштабах всей социальной сети из конкурирующих компаний;
3. весьма точно прогнозировать на годы вперед трансформацию притока знаний и компетенций в коммерческий успех компаний.
Т.е. просто улет! Но есть и обоснованные сомнения.
Не в прогнозной точности новой модели. Она действительно вдвое выше, чем прогнозы экспертов по венчурным инвестициям (тут против результатов численного моделирования на реальных данных, при всем желании, не попрешь).
Сомнения есть в интерпретации гипотезы,
положенной авторами в основу своего метода.
Ведь что, на самом деле, лежит в основе их модели?
• Авторы считают, что их модель оцифровывает потенциал конвертации человеческого капитала стартапов в рост коммерческой успешности их бизнеса.
• Мне же видится, что все существенно проще. Не в знаниях дело. Эта модель описывает —
конвертацию связей во впечатления, конвертируемые затем в деньги.
Если эта альтернативная гипотеза верна, то найден очередной поразительный и, я бы даже сказал, скандальный пример работы «сетевой формулы успеха» Альберта-Ласло Барабаши — «сетевого Эйнштейна» 21 века.
Продолжить чтение этой феноменальной истории вы можете, перейдя к моему новому посту на 12 мин.:
- Medium http://bit.do/eVmRa
- Яндекс Дзен https://clck.ru/GdURm
#ScienceOfSuccess #ЧеловеческийКапитал #Стартапы
Medium
Найден метод надежного прогноза успешности стартапов
Это изменит $330 млрд.-ный венчурный бизнес (и не только)