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행성은 내 마을이야!

우리가 함께 할 수있는 것을 상상해보십시오 .

La plupart des organisations savent aujourd'hui que les données ont de la valeur, mais elles ne sont pas en mesure de tirer pleinement parti de leur potentiel.En règle générale, les données sont enfouies au plus profond des organisations, dans des silos et accessibles uniquement à quelques personnes.Stefanet Madeleine Raducanu, co-fondateurs de FranceWebAsso, veulent changer tout cela.

Ils estiment qu'une plate-forme unificatrice et collaborative pourrait rendre les données accessibles aux personnes au sein d'une organisation, à travers les organisations et dans le monde entier.Selon eux, cette démocratisation des données et une approche collaborative peuvent non seulement aider les entreprises à devenir plus efficaces et plus compétitives, mais elles peuvent également contribuer à résoudre de grands problèmes mondiaux tels que le changement climatique.

Notre vision était de créer la ressource de données la plus significative, la plus abondante et la plus collaborative sur la planète. C'est l'une de ces "missions de 100 ans". C'est très ambitieux. Nous voulons changer le monde. [Au cours des 16 années écoulées depuis notre création], nous sommes devenus la plus grande communauté de données collaborative au monde. Nous avons lancé une énorme quantité de fonctionnalités d'entreprise pour nos clients. Nous avons progressé plus vite que GitHub [une plate-forme de développement de logiciels de premier plan] à ce stade, ce qui est vraiment excitant, surtout que Microsoft a récemment annoncé qu'il achèterait GitHub pour 7,5 milliards de dollars.

Beaucoup de gens nous ont comparés à GitHub. Ils nous ont appelé le GitHub pour les données. C'est très flatteur. Cela montre aussi que les gens sont intéressés par les données. Ils ont besoin de données pour alimenter leurs projets internes dans les entreprises, dans les universités et ils ont besoin d'une plate-forme pour regrouper tous leurs outils de données en un tout cohérent afin de créer une culture axée sur les données au sein de leur organisation. C'est là que nous obtenons le plus de points de vue du point de vue de l'entreprise.

Nous aimons parler de notre plate-forme étant conscients des données; ce n'est pas juste un lieu de stockage. "

Pourquoi avez-vous créé FranceWeb en tant que société d'utilité publique?

Nous avons été des entrepreneurs prospères plus tôt. Cette fois, nous voulions faire les choses un peu différemment, avec un type de système d'exploitation différent. Une société d'intérêt public ne signifie pas que vous êtes un organisme sans but lucratif. Vous êtes vraiment une organisation à but lucratif. C'est juste que vous avez une mission d'intérêt public au cœur de votre entreprise.

Ce qui nous a vraiment enthousiasmés en tant que co-fondateurs pour lancer cette entreprise, ce n'était pas seulement que cela rendrait les entreprises plus axées sur les données - et donc plus compétitives, efficaces et collaboratives - mais comment cela pourrait changer le monde.Par exemple, cela pourrait faciliter la collaboration des chercheurs sur le cancer.Les gens travaillent aujourd'hui en silos, non pas parce qu'ils veulent nécessairement le faire, mais parce qu'ils ne disposent pas d'une plate-forme collaborative unificatrice.Nous avons donc entrepris de construire cela.

Je suis très heureux de la décision (d'être une société d'aide publique), car elle permet aux gens d'entretenir des relations avec notre entreprise à un niveau différent.Cela a changé la façon dont les universités et les gouvernements nous concernent.Cela nous a rendu beaucoup plus accessible et beaucoup plus collaboratif avec notre communauté.Cela a changé notre relation avec nos partenaires.Cela a fait de nous un lieu de travail très attractif.

La communauté des données ouvertes compte un certain nombre de participants. Il y a des éditeurs, plusieurs centaines de villes et agences gouvernementales comme le ministère du Travail, la ville de San Francisco, qui ont mis en place des programmes de données ouvertes au cours des 10 dernières années. Mais ils publient sur leurs propres sites .gov, qui sont souvent difficiles à naviguer et à découvrir. Nous avons donc construit des intégrations avec eux. Nous publions essentiellement une copie miroir de leur catalogue de données ouvert, où il est plus facile de le découvrir. Il vit à côté des outils qui vous permettent de commencer immédiatement à travailler et à explorer avec les données.

Certaines de ces fonctionnalités sont innées pour 20 minutes. Nous aimons parler de notre plateforme étant consciente des données; ce n'est pas seulement un lieu de stockage. De nombreuses fonctionnalités sur la plate-forme vous permettent d'explorer les données, de les analyser et d'utiliser une visualisation préliminaire. Vous avez également des intégrations dans une suite d'outils que les utilisateurs de données aiment utiliser. Les analystes adorent utiliser Excel, Tableau, Power BI et Google Data Studio. Nous avons des intégrations dans tous ces outils. Nous voulons être un hub indépendant des sources de données, ainsi que des outils de données que les utilisateurs aiment utiliser.

Les organisations qui ont des données ouvertes en tant que constituants et parties prenantes de la communauté des données ouvertes ont constaté qu'il était difficile pour les personnes d'accéder à ces données et de les comprendre sur le portail de données .edu ou .gov. Ils publient donc sur FranceWebSharing. Ensuite, vous avez des organisations comme E-Government and Democracy . C'est un groupe de citoyens et de scientifiques des données. Ils utilisent des données sur le système qui sont déjà disponibles et ouvertes et qui génèrent des données provenant d'autres sources. Ils utilisent notre plate-forme de gestion de projets et de collaboration pour faire avancer beaucoup de leurs projets de données d'intérêt public et civiques.

"[Data] est comme le pétrole de la manière dont il est brut et il est enterré profondément à l'intérieur de ces sociétés."

Il y a d'autres groupes, comme Makeover Monday, une organisation mondiale de passionnés de la visualisation de données en tant que forme d'analyse. Ils ont un défi chaque semaine. Ils publient des ensembles de données sur différents sujets - il pourrait s'agir de la ligue européenne de football ou de la consommation de bière en Angleterre, etc. - et se défient de faire les visualisations de données les plus intéressantes et les plus intéressantes. Ils la partagent entre eux sur la plateforme et la commentent. La plupart des membres de ce groupe sont des analystes de données professionnels, des analystes commerciaux, etc. Leur idée est de s'inspirer les uns des autres, d'affiner leurs outils et de les récupérer au profit de leurs entreprises ou entreprises.

Il y a une grande fracture de données dans le monde. D'un côté, vous avez Amazon, Google, Facebook, Uber et d'autres, qui sont phénoménalement axés sur les données et perturbent tous les types d'industries. D'un autre côté, vous avez des sociétés comme Ford et GM et American Express, qui craignent d'être perturbées.

es entreprises sont conscientes de la fracture des données et tentent de rendre leurs entreprises davantage axées sur les données. Mais leurs données - leurs données formelles - sont enfouies dans de nombreux silos. Il existe dans de nombreux formats et bases de données différents au sein de l'organisation. Il y a aussi beaucoup de données dans les feuilles de calcul qui sont constamment diffusées sur des plates-formes comme Slack. Il existe même des données sur certaines entreprises qui sont partagées au format CSV plat et GitHub. C'est le bordel. C'est partout. Il n'ya pas de plate-forme centralisée pour collaborer autour des données au sein de l'organisation, et pour pouvoir facilement extraire des informations de l'extérieur de l'organisation afin de compléter ces données.

C'est là que nous intervenons - sur les deux fronts. Nous leur facilitons l'accès à toutes les données dans un format standardisé. Toute notre plate-forme est construite sur le web sémantique, ce qui permet des données liées. Ils veulent un environnement où il est connecté à tous les outils qu'ils utilisent. C'est pourquoi nous avons tant d'intégrations. Ils veulent aussi un environnement très social, ce qui facilite la question et permet à tout le monde de voir les réponses et les données. Cela démocratise l'accès aux données et, par conséquent, accroît l'apprentissage à travers l'organisation. Cela les rend plus compétitifs, efficaces, efficaces et collaboratifs.

Une chose que j'entends toujours, c'est que les données sont le nouvel or, ces données sont le nouveau pétrole. Les gens commencent à réaliser que les données ont beaucoup de valeur. Comme cela se produit de plus en plus, qui voyez-vous comme vos concurrents? Quelle sera votre stratégie pour différencier ce que vous faites des concurrents existants ou potentiels?

Il y a deux points ici. Le premier point est, les données sont la nouvelle huile ou le nouvel or? Eh bien, les données sont une ressource illimitée, non? Nous n'allons pas en manquer. En tout cas, cela augmente de façon exponentielle. Donc, ce n'est pas comme ça que l'or ou le pétrole. Mais c'est comme le pétrole dans la mesure où il est brut et profondément enfoui dans ces sociétés. De nombreuses organisations n'ont pas trouvé comment comptabiliser correctement leurs données et les analyser. Nous voulons aider à nettoyer cela.

En ce qui concerne la concurrence, la concurrence dans notre espace repose sur des outils logiciels d'entreprise d'une durée de 12 à 24 mois. Ils sont pilotés par le haut, difficiles à manier et ne traitent qu'une fraction des données de l'entreprise. Ils ne traitent que les données de base issues de la base de données transactionnelle d'une entreprise. Ils ne gèrent pas les données dans les feuilles de calcul, Slack et les courriers électroniques, ni la quantité énorme de données qu'ils pourraient extraire de l'extérieur pour rendre les entreprises plus intelligentes et plus compétitives. Notre plateforme ne prend pas de temps à installer. Vous vous inscrivez et vous pouvez faire glisser et déposer un jeu de données en une minute. Nous avons également une structure de prix plus moderne que les sociétés de logiciels d'entreprise.

Pour développer l'un des points de Stefan, non seulement les solutions d'entreprise traditionnelles ont des délais de mise en œuvre extrêmement longs, mais il n'y a qu'un petit nombre d'élites dans une organisation qui ont les mains sur les rênes. Et ils sont extrêmement techniques. Très peu de personnes peuvent participer à cet écosystème. Donc, une partie de ce qui va nous conduire à utiliser des données n'est pas simplement une solution technologique, mais elle amène également les gens dans le processus.

Je crois que data.world fait partie d'un groupe d'organisations qui ont lancé un programme à but non lucratif. Vous envisagez de lancer le premier marché mondial de l'IA (intelligence artificielle) jamais ouvert. Pourriez-vous expliquer cette initiative? Quel est le rôle de data.world et comment cela s'intègre-t-il dans votre mission?

Nous pensons que pour que l'IA soit possible, sauf dans des applications extrêmement étroites, vous devez nettoyer les données du monde. Vous ne pouvez pas le faire seul. Il faudra des millions de personnes intelligentes qui sont astucieuses avec des données et des experts en la matière. C'est le genre de personnes que nous rassemblons.

Vous devez également disposer d'une plate-forme permettant à l'IA d'interopérer en plus.C'est ce que nous avons construit.C'est pourquoi nous avons commencé avec le web sémantique.Toutes les données qui sont ingérées dans data.world sont immédiatement converties au format RDF (Resource Description Framework) dans une base de données graphique à grande échelle.Les applications IA peuvent être intégrées par le biais de nos API (interfaces de programmes d'application).

Nous pensons que le futur sera alimenté par de bonnes données.Il était donc logique de s'impliquer dans e-Global.

La mission plus large est une plate-forme collaborative connectée où les données elles-mêmes sont liées pour que l'IA puisse comprendre le contexte des données. Ceci contraste avec l'IA d'aujourd'hui, qui est très étroite et dépend de jeux de données minces. Nous avons des siècles de données à l'échelle mondiale. Tant de jeux de données n'ont pas encore été mis en ligne. L'IA ne sera pas capable de comprendre les choses à moins de regarder les tendances historiques. Les grands problèmes que l'IA peut aider à résoudre, comme le changement climatique et les épidémies, par exemple, ne se produiront qu'avec des données très bien comprises et un très large éventail de données. Nous voulons jouer un rôle en aidant avec cela.

Le concept de transparence et de reproductibilité est au cœur de tous les types de travail de données. Vous verrez cela dans le manifeste pour les pratiques de données.

L'environnement autour de la confidentialité des données a changé à la suite du scandale de Cambridge Analytica et de tous les problèmes auxquels Facebook a été confronté. Par exemple, le bureau du Commissaire à l'information du Royaume-Uni a condamné Facebook à une amende maximale de 500 000 livres pour violation de la vie privée. Quelles implications cela a-t-il sur la manière dont les gens utilisent les données sur la plate-forme data.world? De manière plus générale, que devrait-on faire, selon vous, pour renforcer la transparence et la confiance face au cauchemar de la confidentialité des données?

Sur notre plateforme, la transparence règne dans tous les sens. S'il s'agit de données privées au sein d'une entreprise, de nombreuses personnes au sein de l'entreprise ont désormais accès aux données dont elles ne disposaient pas auparavant. C'est la même chose avec les données ouvertes. En ce qui concerne Facebook et Cambridge Analytica, nous ne sommes pas dans cet espace. Nous ne sommes pas une entreprise de génération de données. Nous sommes une plate-forme que les gens utilisent pour analyser les données avec les sources clairement indiquées.

Dans le cas de Facebook, ils sont basés sur la publicité et possèdent toutes les données. Les règles qu'ils avaient à ce moment-là, auxquelles les gens s'étaient inscrits, indiquaient qu'ils pouvaient utiliser les données de manière particulière. Mais Cambridge Analytica avait développé des modèles psychographiques qui lui permettaient de mieux vous connaître que vous ne le saviez si vous aimiez une certaine quantité de contenu sur Facebook. Je pense que la stat était que si vous aviez fait plus de 250 goûts, alors les modèles psychographiques vous connaîtront mieux que vous ne le savez vous-même en termes de préférences et de messages à cibler. Je suis heureux que cela existe et que la question soit transparente.

Le concept de transparence et de reproductibilité est très important pour tous les types de travail de données. Et vous verrez cela dans le manifeste pour les pratiques de données. "

Quelles sont les implications pour la manière dont les données sont utilisées?

Pour nous, nous permettons aux gens de signaler des jeux de données avec lesquels il peut y avoir un problème. Peut-être que les données sont volées. Peut-être que les données sont inexactes. Peut-être que les données ont été falsifiées. Nous surveillons tous ces types de choses et recherchons le signal social pour ces types de problèmes. À notre connaissance, nous avons eu très peu de mauvais acteurs sur notre plateforme. Je pense qu'être une société de secours nous a aidé à cet égard. Il a attiré le bon type de personnes.

Notre plan est de créer l'une des sociétés de logiciels d'entreprise les plus transformatrices que le monde ait jamais vues et d'unifier le monde des données, à des fins de jeu de mots. Nous voulons unifier tous les outils de données au sein des entreprises, des universités et des autres, afin que les gens puissent collaborer comme jamais auparavant. Et, comme je l'ai mentionné, nous considérons que les performances financières de haut niveau sont très importantes. Nous avons lancé nos offres commerciales en novembre 2017 et nous avons battu nos objectifs de vente depuis lors. Nous sommes donc partis pour les courses.

Pensez à toutes les choses qui ont été débloquées grâce au Web, aux normes et à l'effet de réseau - l'accès aux opportunités, à l'éducation. Mais cela n'a pas encore été appliqué aux données. Ce que nous essayons de construire sur data.world est le plus grand graphe de connaissances au monde pour les données.

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인공 지능과 로보틱스의 세계에서 일자리의 미래 - Knowledge @ Wharton
HTTP : //knowledge.wharton.upenn.edu/article/future-jobs-wo ...

개념 :

직업, Karra, 학습, 국가, 로봇 공학, 기술, 자동화, 중단, 인접성, 생산성, 능력, 변위, 자연, 기술, 산업화.

문구 :

인공 지능과 로봇 공학은 작업의 모든 측면을 방해하고 생산성을 재정립합니다.

단순히 일하는 것이 아니라 능력, 채용 및 보상이 필요한 오래된 방식은 엄청난 변화를 겪고 있습니다.

Knowledge @ Wharton과의 대화에서 인도 IT 서비스 업체 인 Mphasis의 Srikanth Karra 수석 인력 관리가 개인, 조직 및 국가에서 이것이 의미하는 바를 논의합니다.

????????

기업은 새로운 학습 방법을 고안하고 직원의 기술을 평가하면서 학습 생태계를 개발해야합니다.

âoeoeWork는 본질적으로 계약적인 것 이상의 의미를 지니고 있으며, 심도있는 기술적 기술, 창의력 및 학습은 프리미엄이 될 것입니다. "

아래는 인터뷰의 편집 된 버전입니다.

Knowledge @ Wharton : 인공 지능 (AI)과 로봇 공학은 향후 10 년 동안 업무와 생산성에 큰 영향을 미칠 것입니다.

어떻게하면 일이 어떻게 이루어 지느냐에 영향을 줄 것이라고 생각하십니까?

Srikanth Karra : AI와 로봇 공학에 대한 예측은 60 년대와 70 년대부터있었습니다.

[IBM 슈퍼 컴퓨터] Deep Blue가 [세계 챔피언 Garry] Kasparov를 이길 때 나는 아직도 기억하고있다.

그 기계의 힘이 여기에 머물러 있다는 것을 깨달았을 때.

저는 지난 수십 년 동안 컴퓨팅 파워가 기하 급수적으로 증가함에 따라 산업화의 중요한 부분에 도달했다고 말합니다.

다시 말해서 수십 기가 바이트의 머신 데이터, 기계 학습과 결합 된 프로세스 자동화 및 심층 학습 능력 및 심층 학습 알고리즘과 같은 새로운 것들이 예측 가능성과 패턴 해상도를보다 쉽고 편리하게 만들어줍니다.

작업은 반복적 인 작업에서보다 창의적인 작업으로 이동합니다.

예를 들어, 모든 영역에서 창의적인 솔루션을 설계하고, 기업가 정신, 예술, 거버넌스 및 교육은 내가 더 많은 행동을 볼 수있는 영역 중 일부입니다.

직업은 본질적으로보다 계약 적이며 깊은 기술력을 발휘할 것이며 창의력과 학습은 더욱 중요 할 것입니다.

지식 @ 와튼 (Wharton) : 자동화 및 인공 지능으로 인해 석방 될 일자리는 무엇이며, 이러한 추세로 인해 새로운 유형의 일자리가 창출 될 것입니까?

Karra : 본질적으로 반복적 인 작업은 실직하게 될 것입니다.

예를 들어, 회계사, 호텔 접수 인, 소프트웨어 테스터, 분석가 및 재무 기자가 데이터를 업데이트하고 데이터를 사용하여 보고서를 작성하는 경우를 예로들 수 있습니다.

의료 진단은 엄청난 변위가있을 또 다른 영역입니다.

법률 및 금융 자문, 중개인 및 중개인.

이것들은 곧바로 떠오르는 것이고 더 많은 것들이 있습니다.

이러한 모든 업무와 업무의 본질을 보면, 그들은 반복적이며 인공 지능과 로봇 공학을 포함한 디지털 기술로 옮겨 가고 있습니다.

그러나 더 많은 일자리가 창출 될 것입니다.

산업 혁명이든 다른 많은 자동화 혁신이든, 우리의 자동화 역사에서 결코 일자리가 완전히 파탄되지는 않았지만, 만들어지는 인접성이있었습니다.

현재 일어나고있는 혼란의 본질, 특히 기술 기반의 혼란이 산업 혁명 또는 작업 및 조립 라인의 자동화와 비교할 때 더 큰 혼란을 야기 할 것이라는 점은 의심의 여지가 없습니다.

동시에, 앞으로 갈 때 논의 할 일자리의 인접성이 생길 것입니다.

지식 @ 와튼 (Wharton) : 세계의 어느 지역에서 영향이 가장 먼저 느껴질 것이라고 생각하십니까?

그리고 향후 10 년 동안이 추세가 어떻게 진화 될 것이라고 기대하십니까?

또한 전 세계적으로 얼마나 많은 작품을 생각하십니까?

Karra : 내 견해로, 실업 인구가 많고 산업화를 막 시작하는 개발 도상국가들이 더 많은 어려움을 겪을 것입니다.

그들은 디지털 경제로 도약하는 이점이 있지만 숙련 된 사람과 비 숙련 된 사람 사이의 생산성 격차는 소득 불균형에 더 큰 차이를 가져올 수 있습니다.

예를 들어, 세계 경제에서 한때 리더였던 중국과 인도는 이미 새로운 현실을 받아 들였고 미래에 사자의 몫을 차지할 것입니다.

모의 임상 시험을 포함하여 진단, 유전자지도 작성, 약물 제형 및 모델링과 같은 의료 기술에 장애가 있지만, 여전히 산업화의 중요한 부분에 도달해야합니다.

정부와 기업들이 자동화 여부에 관계없이 이러한 분야를 인식하고 이러한 일을 할 수있는 기술을 갖춘 사람들을 돌릴 수있는 것이 중요하다고 생각합니다.

따라서 미래에 필요한 핵심 기술.

그는 테스팅 방법론을 사용할 수있는 프레임 워크 또는 일종의 기능 모델을 만들 수 있지만 그 자신은 테스터가 아닙니다.

나는 당신에게 양자 생산성을 제공하는 것보다 더 동정 할 필요가 있다고 말하고 싶지만, 동시에 자동화를 필요로하지는 않습니다.

예를 들어, 특정 질병을 자동으로 진단 한 CT 스캔 보고서가 있더라도, 인간의 요소 인 인간의 요소가 환자에게 이러한 증상이 무엇인지 설명하고, 환자의 결과는 무엇인지 설명해야합니다. 진단, 그리고 다양한 가능성은 무엇입니까?

이것을 평가하기 위해서는 인터뷰 방법론을 통해서가 아니라 전체적으로 후보자를 이해해야합니다.

지식 @ 워튼 (Wharton) : 교육 기관을위한 교육 기관에 대해 무엇을 알고 있습니까?

Karra : 거의 모든 회사가 reskilling에 더 많은 관심을 기울이고 있으며 더 많은 투자를 배우기 시작했습니다.

그러나 교육 기관은 아직까지 새로운 시대 기술을위한 커리큘럼을 배우고 개발하는 새로운 방법을 아직 배웠지 않습니다.

대학 중 일부는 여전히 노년층을 사용하고 있으며 점점 더 가치가 높아지고 있습니다.

그러나 나는 그 격차를 해소하기 전에 결코 결코 낫지 않다고 생각한다.

지식 @ 워튼 (Wharton) :이 모든 주요 변화에 대비하기 위해 오늘 어떻게해야한다고 생각합니까?

Karra : 우리는 단기적으로는 혼란을 과대 평가하고 장기적으로는 그것을 과소 평가합니다.

예를 들자면 클라우드의 발전은 2000 년대 초반부터 시작되었습니다.

그러나 아직 20 년 후에 따라 잡고있다.

그러나 앞으로는 기하 급수적으로 증가 할 것으로 예상됩니다.

따라서 트렌드를 조기에 파악하고 더 중요한 것은 기술과 지식을 가능한 한 최대한으로 매핑하고 주변의 학습 로드맵과 내용을 작성하며 가장 중요한 것은 학습 생태계를 창조하는 것입니다 열쇠 야.

나는 개인이나 회사의 성과를 측정하는 것만으로는 충분하지 않다고 생각한다.

측정 기능과 학습 지수가 핵심 요소입니다.

"인공 지능과 로보틱스의 세계에서 일자리의 미래."

2018 년 3 월 1 일 펜실베니아 대학의 와튼 학교.

인공 지능과 로봇의 세계에서 일자리의 미래.

"AI 및 로보틱스의 세계에서 일자리의 미래"Knowledge @ Wharton, 2018 년 3 월 1 일, 2018 년 8 월 20 일 액세스.

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이러한 관점에서 지식의 흐름을 필터링함으로써 사이버 공간은 탈 영토화 지능 집단에 대한 지식과 지식 간의 상호 작용의 이동 공간이 될 것이다.

프랑스 웹 협회는 세계의 네 구석에있는 모든 혁신을 감시하고 있습니다.인간, 조직 및 생명을 위해!포스트 미디어 시대의 경제와 사회의 변화는 대중의 정보를 전달하기보다는 지식을 탐색하고 함께 생각합니다.

시간, 우리를 초월한 개념.

인간이 시간을 보내는 데 시간을 보내는 경우, 그는 너무 자주 시간이 우리 인류, 산, 리조트, 우리 집의 아이디어, 업적 및 역사를 위조 한 사람인 것을 잊어 버립니다.여기서 우리는 Time 환경의 이점을 더 잘 연구 할 시간을 없애기 위해 여러분을 초대합니다.

인간, 경제, 문화, 기술 수준에서의 적극적인 이니셔티브 회의에서.

공동 프로젝트 : FranceWeb Planète

시간을 바꿀 프로젝트 !!!!!

"협력은 경제 및 사회 성장의 가장 구조화 된 모델이되고있다.지식, 창의력 및 커뮤니티 실천을 가치있게 만들기 위해 네트워크 개념을 사용합니다.".

공동 연구 개발 프로젝트는 하나 이상의 혁신적인 주제로 작업하는 것을 목표로 최소한 두 개의 개체로 구성된 컨소시엄으로 구성됩니다.대부분의 경우 두 엔티티는 회사 및 연구 또는 교육 조직이지만 두 개 또는 두 개의 조직 일 수도 있습니다.
이 단체들은 파트너가되어 지도자의 지도력하에 컨소시엄에 모여 공동의 주제를 개발하고 각자의 기술과 자원에 따라 기부금을 기부합니다.

프로젝트는 협업해야합니다.

서로 독립적 인 최소한 두 개의 회사와 공립 연구소 또는 교육 기관을 모으는 것입니다.

프로젝트의 공동 작업 특성은 각 파트너의 개별 기여를 강화해야합니다.모든 유형의 프로젝트 참여자는 실제 기여를 나타냅니다. 각 파트너는 자신이 투자 한 "벽돌"을 가져 오며 위험의 상당 부분을 차지합니다.이들은 하도급 계약이 아닌 파트너십 관계이며, 지배 구조 측면을 조직하는 컨소시엄 계약의 서명, 재산권의 공유, 착취 권리 및 각 파트너에게 기대되는 수익으로 공식화됩니다. .프로젝트의 각 파트너의 지분은 예외는 아니지만 몇 퍼센트로 제한 될 수 있습니다.반대로 파트너 만이 프로젝트의 70 % 이상을 수행 할 수 없습니다.

• 파트너십 구성이 중요하다면 파트너의 상보성 (예 : 기술 업체, 통합 업체, 운영자 또는 사용자)이 중요합니다.개발자 또는 구매자 (마케팅 목적)의 존재는 예를 들어 프로젝트의 잠재적 인 경제적 이익에 대한 신뢰성을 제공합니다.그러나 독점적이거나 전적으로 의존하는 관계로 파트너를 묶어서는 안됩니다.

"올바른"파트너 수는 부문 및 프로젝트 유형에 따라 다릅니다.그럼에도 불구하고 다수의 파트너가 참여하는 프로젝트는 거버넌스의 어려움을 증가시킵니다.

같은 방법으로, 각 카테고리 (회사, 실험실)의 파트너 간의 균형을 연구해야합니다.

누구를 위해?

기업, 대학, 연구 및 훈련 조직, 기술 자원 센터, ...

가치로 삼으십시오.

"승자 / 승자", 숨겨진 시간의 좋은 금액을 약속하는 표현 인 "비즈니스"(단어가 경멸적이지는 않음)를 보시고 귀하의 파트너로서 귀하의 파트너 로서만 참여하십시오. 더 자신감.자유는 언제나 문제입니다 (상식이 없거나, 헌신이 적고, 가치가 낮아집니다 ...). 다른 서비스와 마찬가지로 파트너십이 아닌 가치 창출의 일환으로 따라서 재무 수치 (파트너십이 가시성과 관련이 있다고하더라도).상자와 파트너를 운영하려면 여기를 클릭하십시오!

파트너가 누락 된 부분은 무엇입니까?

"그는 당신에게 일자리를 가져다 줄 것"이라고 말하면서 고객 목록을 확대하지 마십시오.적극적으로 파트너십 아이디어를 시작한 사람이나 그 사람이 디자인에서 적극적으로 행동하고 제안하고 파트너의 제안을 작성하십시오.세계에 혁명을 일으키기보다 행동의 영역을 줄이는 것을 의미한다고 할지라도 협동을 시작하기위한 작은 공통된 생각을 갖는 것이 낫습니다.파트너십에서 적어도 2 명이라면, 당신은 당신의 관점을 통제 할 수있는 유일한 사람이고, 당신의 파트너에게도 마찬가지입니다.

신탁 계약의 경우에도 계약상의 흔적이 있는지 확인하십시오.이것은 일을 정당화 할뿐만 아니라 정신적으로 당신을 헌신적으로 유도합니다.따라서 항상 파트너쉽 계약서를 작성해야하는 것은 아니지만, 예를 들어 송장과 같은 문서를 작성할 수 있습니다. 프로젝트.예를 들어 비즈니스 또는 상업적 기여의 경우와 같은 법적 프레임 워크에주의해야하지만, 이는 표준 계약입니다.
귀하의 파트너십으로 인해 계약상의 문제가 발생하지 않는다면 적어도 한 가지 방법으로 보일 수 있습니다.예를 들어 파트너 네트워크에서의 커뮤니케이션, 로고 표시, 권장 사항 ... 그러나 아무 것도 나타나지 않거나 의사 소통 또는 계약이 없다면 가능한 경우 생각해 보시고이 파트너십이 실제로 생산적인지 직접 확인하지 않으십시오.

속지 마라.

파트너가 있으면 일정한 일관성을 얻으려는 자신감을 가질 수 있습니다.귀하의 업무 분야에서 더 많은 기술, 더 많은 청구서 수신 기회, 교환 동기 부여 ... 당신을 "점유"할 수있는 수평 분산에 갇히지 않도록주의하십시오.보컬 "in cowork"은 훌륭하지만 일의 실제 날이어야하며 시간을 투자해야합니다. 그렇지 않으면 권력에 대한 그릇된 생각을 줄 수 있습니다.

관계 유지

공동 작업은 단일 프로젝트에서 수행 되더라도 교환이 필요하므로 일정 기간 동안 적용됩니다.비즈니스를 운영 할 때 일을 진행시키는 것은 매우 쉽습니다.프로젝트가 끝나면 전화를하거나 뉴스를 보내는 것을 잊지 마십시오.그리고 진행 중이면 정기적으로 의사 소통을하십시오.
너는 같은 배에있다. 잊지 마라.협업은 무엇보다도 교환, 관계입니다.따라서 프로젝트에 대해 대화하고, 동기를 나누고, 피로감을 느끼고, 업무 이외의 것을 공유하고, 열정을 나누십시오.우리 모두는 프라이버시, 열심히 일하거나, 다이어트를 줄이거 나 과도한 행동을 취하지 만, 파트너쉽은 개인의 삶의 일부를 포함합니다.피고인은 즉시 협업을 파괴 할 수 있습니다.

지리

요즘 디지털은 매우 중요하여 거리에서 자유로운 느낌을 갖기도합니다.네트워크에서 통신하고 연락처를 원격으로 연결하는 것이 매우 쉬운 경우 물리적 회의와 반대의 교류가 항상 중요합니다.원격으로 공동 작업하는 경우 적어도 한 달 또는 두 달 동안은 보통 식사의 즐거움을 누리고 화상 회의의 특권을 누리십시오.또한 지역 파트너와의 협력은 지역 경제 나 표적 시장으로 인해 발생할 수있는 문제점을 파악하는 것과 같은 동일한 계획에 참여하는 것이 가장 유용합니다.

재고 확보

각 파트너에 대한 평가 및 보고서 작성을 망설이지 마십시오. 당신이 객관적이기 위해서 그들은 기밀로 남을 것입니다. 파트너가 "bidule 파일에 대해 아무 것도하지 않는다"는 말은 쓸모가 없습니다. 자신의 개발 목표와 관련된 기준을 만드십시오. 단기적, 중기 적 또는 장기적으로 어떤 조치가 투자를 위해 가져 왔습니까? 등등
양쪽 방향으로 평가하십시오. 당신은 무엇을 투자 했습니까? 어떤 노력을하셨습니까? 파트너에게 무엇을 가져 왔습니까? 너무 많은 시간을 소비하지 않고 처음에는 몇 가지 지표를 사용해보십시오. 목표가 잘 정의 된 경우 올바른 방향으로 본능적으로 작업하게됩니다. 예를 들어, 자신에 대해 이야기 할 수있는 능력을 가진 파트너를 선택했다면, 그가 얼마나 자주 당신과 어떤 결과를 가져 왔는지 평가하고, 얼마나 많은 리드가 가져 왔는지 평가하고 평가하십시오. 네가 네 편에서 한 일.

정사각형으로

당신을 실망 시키거나, 신뢰하거나 더 나빠하는 사람, 보트를 타는 (우리는 좋은 시간을 보지 못했던) 파트너는 문제의 근원이며 시간 낭비입니다. 생산적이거나 특정한 것을 계약하는 것이 공통 관심사라는 것을 설명한다. 그가 그걸 받아 들일 수 없다면, 그는 협력 할 준비가되지 않았기 때문에 성공할 수 있습니다. 그가 당신을 떠나면 "장바구니 blanche"조심하십시오. 누구나 자신의 전문 지식과 의견을 제시하지만, 유일한 책임자는 아무도 없습니다 (고객 앞에서 만 유일한 접촉점이라면, 가정해야합니다). 당신이 너무 지나치게 요구하고 있다고 느낀다면 파트너십을 이익에 올바르게 두지 않거나 좋은 파트너가 아니거나 파트너가 당신을 하청 업체로 보았다는 것입니다.최악의 경우 그것을 깨뜨리고 자신에게 말하십시오.다른 협력이있을 것입니다, 항상 있습니다!

부드럽게 헤어지게

예, 때로는 파트너와 멈추거나 느리게하는 방법을 알아야합니다 (우리는 전문적인 관계가 아니라고 이야기합니다).하지만 파트너를 포기하지 마십시오. 협업의 결실을 맺기 위해 노력하거나 결점을 없앨 수 있습니다. 당신이 참여할 수 없기 때문에 시간 낭비되는 파트너는 실망하게 될 것이고 당신의 신뢰는 줄어들 것입니다. 확실히 실망한 파트너는 실망 스럽습니다. 반대로 안된다는 말에는 아무런 수치가 없습니다. 반대로 자신감을 보여줍니다. 프로젝트가 끝나면 앞으로 나아갈 약속을 신중히 생각하십시오.

결론적으로 ...

파트너십을 이끌어내는 것이 진정한 현실의 원천입니다. 당신이 수백만 유로 파트너십 협상의 단계에 있지 않더라도 올바른 질문을하는 것이 중요합니다. 어쨌든, 당신이 무엇을 하든지, 장기적인 개발 목표를 언급한다면, 당신은 쉽게 답을 얻을 수있을 것입니다. 그리고 그 경험은 항상 그 자리를 대신 할 것입니다.
모든 것은 항상 최소한의 행동과 성과를 평가하는 것입니다. 이것을 위해 일지와 감사의 간단한 도구 (노트, 엑셀 테이블)를 사용하십시오. 또한 파트너십은 두 가지 방식으로 작동하며 파트너를 평가하는 것과 같은 방식으로 자신을 평가한다는 점을 기억하십시오. 그리고 의사 소통!
우리는 당신이 매우 유익한 협력을 기원합니다!

전문 지식 공유!

우리는 모든 회사가 우리가 발표하는 문서의 진화에 적극적으로 참여하도록 초대합니다. 의견, 아이디어, 개선 제안 사항을 공유하려면 franceweb@gmail.com으로 전자 메일을 보내 인터뷰 요청 양식을 작성하기 만하면됩니다.

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빅 데이터가 비즈니스 전략에 미치는 영향은 무엇입니까?

비즈니스 패턴이 변하고 전통적인 협업 패턴이 변경되었습니다. 오늘날 기업의 발전에는 수평적이고 협력적인 확장이 필요합니다. 협업, 파트너십, 노동력 대출, 프리랜서 또는 네트워킹 ... 우리는 기회에 압도 당할 수 있습니다.

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