Big data can also be a potent tool

Big data can also be a potent tool for analysis of individual or team behavior, using sensors or badges to track individuals as they work together, move around their workspace, or spend time interacting with others or allocated to specific tasks. While early management research codified diaries and time-management techniques of CEOs, evolving practices—using big data—can allow us to study entire organizations and workgroups in near-real time to predict individual and group behaviors, team social dynamics, coordination challenges, and performance outcomes. Scholars could examine questions around the differences between stated versus revealed preferences by tracking data on purchasing, mobile applications, and social media engagement and consumption, to state but a few examples. Social network studies could also use big data to examine the dynamics of formal and informal networks as they form and evolve, as well as their impact on individual, network, and organizational behaviors. Such granular, high-volume data can tell us more about workplace practices and behaviors than our current data-collection methods allow—and have the potential to transform management theory and practice.

Kết quả (Việt) 1:

Lớn dữ liệu cũng có thể là một công cụ mạnh cho các phân tích của cá nhân hoặc nhóm hành vi, sử dụng cảm biến hoặc huy hiệu để theo dõi các cá nhân như họ làm việc cùng nhau, di chuyển xung quanh họ workspace, hoặc dành thời gian tiếp xúc với những người khác hoặc được giao nhiệm vụ cụ thể. Trong khi đầu cuốn nhật ký nghiên cứu soạn thảo quản lý và kỹ thuật quản lý thời gian của CEO, thực tiễn phát triển — bằng cách sử dụng dữ liệu lớn-có thể cho phép chúng tôi để nghiên cứu toàn bộ các tổ chức và nhóm làm việc trong thời gian gần thực để dự đoán các cá nhân và nhóm hành vi, đội ngũ năng động xã hội, phối hợp những thách thức và kết quả thực hiện. Các học giả có thể kiểm tra câu hỏi xung quanh sự khác nhau giữa quy định so với tiết lộ sở thích bằng cách theo dõi dữ liệu về việc mua, ứng dụng di động, và phương tiện truyền thông xã hội engagement và tiêu thụ, để nhà nước nhưng một vài ví dụ. Các nghiên cứu mạng xã hội cũng có thể sử dụng dữ liệu lớn để xem xét các động thái của các mạng lưới chính thức và không chính thức như họ hình thành và phát triển, cũng như ảnh hưởng đến cá nhân, mạng và hành vi tổ chức của họ. Như vậy chi tiết, âm lượng cao dữ liệu có thể cho chúng tôi biết thêm về môi trường làm việc thực tiễn và hành vi hơn so với các phương pháp thu thập dữ liệu hiện tại cho phép — và có tiềm năng để biến đổi quản lý lý thuyết và thực hành.

Kết quả (Việt) 2:

dữ liệu lớn cũng có thể là một công cụ mạnh để phân tích hành vi của cá nhân hoặc nhóm, sử dụng bộ cảm biến hoặc phù hiệu để theo dõi cá nhân khi họ làm việc cùng nhau, di chuyển xung quanh không gian làm việc của họ, hoặc dành thời gian tương tác với người khác hoặc được phân bổ cho các nhiệm vụ cụ thể. Trong khi nghiên cứu quản lý sớm hệ thống hóa sổ nhật ký và các kỹ thuật quản lý thời gian của các CEO, phát triển thực hành-sử dụng lớn dữ liệu có thể cho phép chúng ta nghiên cứu toàn bộ các tổ chức và các nhóm làm việc trong thời gian gần thực để dự đoán hành vi cá nhân và nhóm, nhóm nghiên cứu động lực xã hội, thách thức phối hợp, và kết quả hoạt động. Các học giả có thể kiểm tra các câu hỏi xung quanh sự khác nhau giữa quy định so với sở thích tiết lộ bằng cách theo dõi số liệu về thu mua, các ứng dụng di động, và sự tham gia phương tiện truyền thông xã hội và tiêu dùng, để nhà nước nhưng một vài ví dụ. nghiên cứu mạng xã hội cũng có thể sử dụng dữ liệu lớn để kiểm tra sự năng động của mạng lưới chính thức và không chính thức như chúng hình thành và phát triển, cũng như tác động của chúng trên cá nhân, mạng, và hành vi tổ chức. dạng hạt như vậy, dữ liệu có dung lượng lớn có thể nói cho chúng tôi biết thêm về thực tiễn nơi làm việc và hành vi hơn so với các phương pháp thu thập dữ liệu hiện tại của chúng tôi cho phép và có tiềm năng chuyển đổi quản lý lý thuyết và thực hành.