Специалист по данным работающий в каждом линейном бизнес или операционном подразделении компании

Как вы думаете, что объединяет врача, инженера, уборщицу и кассира? У них разные профессии, разный работодатель, условия труда и оплата… Читайте нашу статью: в ней кроется ответ.

Понятие линейного персонала

Давайте представим структуру любой организации, любой работающий бизнес. На верхушке стоит генеральный директор (руководитель компании), далее идут руководители подразделений, им подчиняются работники, которые выполняют основную часть задач. Это нижнее звено иерархии и есть линейный персонал.

На примере школы: вверху стоит директор, далее идет заместитель директора (один или несколько завучей), ему подчиняются учителя и обслуживающий персонал (уборщицы, охранники, повара). В этой структуре учителя и обслуживающий штат – линейный персонал.

На примере администрации: вверху – глава администрации, далее – заместители главы, затем – руководители отделов и, наконец, работники отделов (бухгалтеры, инженеры, юристы, кадровики) и обслуживающий персонал (водители, охранники, курьеры). Здесь линейный персонал – это кадры отделов и обслуживающий штат.

Secrets of a Data Science Hiring Manager 🤫 — Pt.2

То есть линейный персонал выполняет ту часть работы, которую можно ощутить здесь и сейчас: архитектор спроектировал торговый центр, уборщица помыла полы, учитель объяснил ученикам тему логарифмов. Сотрудники на вышестоящих должностях работают с тем, что создал линейный персонал.

Неквалифицированный и квалифицированный линейный персонал

К неквалифицированной работе относят труд, который не требует специальных знаний. Достаточно пройти короткую стажировку или испытательный срок. Таких кандидатов много среди бывших или нынешних студентов, пенсионеров, которые ищут подработку.

Студент ищет себе подработку на лето. Перед ним на выбор несколько вакансий:

• кассир;
• продавец;
• оператор;
• охранник;
• разнорабочий.

Его мама посоветовала пойти кассиром. Она сама им работала, когда была в декрете.

Любая организация нуждается в неквалифицированных работниках и регулярно выполняет их подбор. Но проблема в том, что здесь самая большая текучесть персонала. Они знают, что карьерный рост практически невозможен, поэтому готовы тут же сменить место работы, если обещают выше зарплату или тот же заработок, но с лучшими условиями труда.

Квалифицированные сотрудники – это те, у которых есть специальное образование и определенный уровень квалификации. Среди таких профессий:

• сварщик;
• парикмахер;
• строитель;
• визажист;
• массажист;
• менеджер по продажам;
• водитель и т.п.

В этих профессиях уже требуется опыт работы и даже мастерство: сварщик, который делает аккуратные швы, и массажист, который избавит от боли в спине за один сеанс, ценятся и высоко оплачиваются.

Персонал с высокой квалификацией – это работники с высшим образованием:

• врачи;
• юристы;
• инженеры;
• учителя;
• архитекторы;
• экономисты.

Тут также важен опыт работы, рекомендации и профессионализм. В этой категории уже возможен карьерный рост: учитель может перерасти в завуча, а затем стать директором школы. Экономист в крупной компании со временем может стать руководителем отдела и даже заместителем генерального директора, возглавить направление бизнеса. Благодаря этому поиск и текучка кадров высококвалифицированного линейного персонала меньше, но также присутствует.

Secrets of a Data Science Hiring Manager 🤫

Сложности найма

Найти линейный персонал не так сложно, как его удержать. У таких сотрудников невысокая зарплата без бонусов, часто они рассматривают свою работу как временную, поэтому переходят с одного места на другое в надежде найти идеальную работу, для них поиск – привычное дело. Этих кандидатов полно на рынке труда, и работодатель это знает, даже пользуется этим. Даже у учителей и врачей на начальном этапе карьеры зарплаты невысокие, из-за чего многие решают сменить вид деятельности. Линейный персонал, особенно в сфере услуг, реже получает бонусы и карьерное продвижение.

Еще одна причина текучки сотрудников – это монотонная работа. Как правило, это относится к неквалифицированному персоналу. Мало кто не устанет целый день разгадывать кроссворды, сидя на месте охранника или мыть один и тот же пол изо дня в день.

Таким образом, отдел кадров данных организаций вечно загружен. Они крутятся в непрерывном колесе: один сотрудник ушел, надо найти замену, другой пришел, надо его ввести в курс дела, обучить и т.д. Вопросы и ответы сменяются циклично.

По данным компании «Glassdoor for Employers», при подборе работы линейные соискатели обращают внимание на следующие аспекты:

• зарплата и компенсация;
• возможности карьерного роста;
• местоположение;
• баланс между работой и жизнью;
• культура и ценности компании.

Интересный факт! 10% вакансий остается практически без шанса быть закрытыми, 20% размещаются на сайтах не с целью найти сотрудников, 40% работодателей ищут не тех, про кого пишут в вакансиях, 70% откликов не успевают просматриваться работодателями, но зато 90% организаций жалуются на то, что найти сотрудников невозможно, а их подбор – тяжкое бремя.

В районной больнице наняли отдельного кадровика, который будет заниматься наймом и увольнением сотрудников, потому что текучка очень большая. Чуть ли не каждый месяц меняются уборщицы и охранники. Врачи и медсестры уходят реже, но линейных работников все равно не хватает. В итоге растет загруженность персонала, некоторые это не выдерживают и увольняются.

Кадровый специалист по несколько раз в месяц проводит собеседования, подбор кандидатов – его основная функция. Перед ним еще одна непростая задача: среди данных соискателей нужно отобрать тех, которые заинтересованы в работе и будут к ней относиться ответственно, а не ждать, пока предложат место получше. То есть нужно найти середину между неответственными соискателями, которые согласны на низкий уровень оплаты, и надежными кандидатами, которых не устраивает такое предложение.

Также кадровому специалисту больницы поручили найти способ мотивации и удержания линейного персонала, повышения качества предоставляемых услуг.

Особенности управления линейным штатом

В начале статьи мы рассматривали вопрос линейной структуры организации. Из нее видно, что линейным персоналом управляют руководители подразделений. Работники подчиняются, выполняют указания своего руководителя. А у него, в свою очередь, есть свой начальник, которому он подчиняется.

На руководителях отделов лежит непростая задача: отвечать за действия других. Из-за большой текучки и низкой мотивации линейного персонала делать это не всегда легко.

Руководство рекламного агентства «PRМаркет» понимает, что без стабильных и заинтересованных работников далеко не пойдешь. Поэтому сотрудники компании разработали систему мотивации: для квалифицированных рабочих оформляется полный соцпакет, за инициативу начисляются премии, а с каждым отработанным годом увеличивается зарплата. Для всех сотрудников в компании предоставляется бесплатный обед и комната отдыха с мягкими креслами и видеоиграми.

Интересный факт! На территории Google-городка 20 ресторанов, бесплатных для всех. Кухни разные: итальянская, мексиканская, арабская, вегетарианская, фастфуд и другие. Большинство специалистов питается в офисе 3 раза в день.

Зарплаты в «PRМаркет» не выше средних, однако благодаря таким условиям труда даже линейные специалисты стремятся попасть в агентство и задержаться там.

Компании, которые не уделяют внимания системе мотивации труда, вынуждены сталкиваться с большой текучкой. Для них единственный выход – сделать зарплаты выше средних. Однако, повысив зарплаты линейному персоналу, придется повышать их и людям на вышестоящих должностях, а на такое не каждая компания может пойти.

Источник: www.jcat.ru

DataOps: данные в стиле Agile

Главная задача DevOps — предоставить бизнесу работающее ПО. Задача DataOps — предоставить предприятию актуальные работающие данные.

Впервые термин DataOps (от Data Operations) прозвучал в 2015 году в блоге Энди Палмера, сооснователя компании Tamr, примечательной тем, что другим ее сооснователем был Майкл Стоунбрейкер. В марте 2017 года на конференции Strata+Hadoop World, организуемой O’Reilly, о DataOps заговорили снова, а затем термин был зафиксирован в книге [1] , авторы которой четыре года проработали в команде Facebook Data Service Team над проектом Apache Hive.

Движение SQL для Hadoop, начатое Hive, было главным образом нацелено на предоставление аналитикам удобных средств демократизации больших данных. Несмотря на то что на рынке уже имеется пул инструментов обработки больших данных, Hadoop был и до сих пор остается трудным даже для инженеров по данным, не говоря уже о бизнесе, который не желает тратить время на его освоение, а в результате в цепочке «потоки гетерогенных данных — инженеры по данным — конечные пользователи» образуется «бутылочное горло». Однако одного только средства доступа к данным еще недостаточно для устранения узкого места — требуется обеспечить сбор и подготовку данных, управлять эксплуатацией и своевременно реагировать на рост и падение нагрузок и объемов. В конце концов, нужно снабжать аналитиков «свежими» данными, а разработчиков — «живыми задачами», в короткие сроки приводящими к ощутимым для бизнеса результатам.

В отличие от многих модных терминов, расшифровывать «DataOps» не приходится — тем, кто впервые его услышал, понятно, что речь идет об интеграции аналитики, разработки и эксплуатации в условиях больших данных, или «DevOps для Big Data» (хотя нюансы в интерпретации деталей неизбежны). Компаниям, бизнес которых строится на больших данных, приходится чуть ли не ежедневно вводить в эксплуатацию новые сервисы на основе данных.

Подобные практики вполне естественны и применялись еще до того, как этот акроним появился в эфире. Однако в числе первых состояние «нирваны» при общении с данными благодаря DataOps прочувствовали eBay, Twitter, Netflix, LinkedIn и Uber, которые на примере Facebook увидели, что данные — это власть, если уметь работать с ними, опираясь не только на технологии, а меняя всю культуру, как это и предусматривает концепция DataOps. В связи с этим даже удивительно, что термин появился относительно поздно. Лишь в конце 2017 года он прочно вошел в лексикон специалистов по данным, а аналитики Gartner «узаконили» понятие в своем ИТ-глоссарии, заключив: «DataOps — центр сбора и распространения данных с мандатом на контролируемый доступ к детальным корпоративным данным при обеспечении их конфиденциальности, ограничений на использование и соблюдения их целостности».

Основные принципы DataOps:

• думайте о сервисах, а не о серверах;
• инфраструктура работы с данными — это код;
• автоматизируйте все;
• не забывать про DevOps: компания, управляемая данными, — это DataOps и DevOps, реализуемые в соответствии с принципами Agile.

С принятием концепции и пониманием ее полезности проблем не было, но, как и с DevOps [2], история повторилась. Команды по данным столкнулись с теми же сложностями, что и разработчики приложений, с той лишь разницей, что вместо стены между программистом и бизнесом обнаружилась стена между исследователями данных (data scientists), создающими аналитические модели для извлечения полезных сведений из больших массивов данных, бизнес-аналитиками и лицами, принимающими решения. Если в случае с DevOps во власти ИТ оставались приложения, то для DataOps это уже относится к данным. Но дело в том, что независимо от «умности» и квалификации исследователей данных они ничем не смогут помочь бизнесу, если не добудут нужные данные и вовремя не передадут результаты их обработки лицам, принимающим решение. Не стоит забывать, что данные нестатичны и одних технологий их обработки недостаточно — от всей организации требуются маневренность и воля к изменению согласованности поступлений потоков данных, позволяющей исключить «застой воды» в озере корпоративных данных.

Рис. 1. Информационный круговорот на предприятии, управляемом данными

Для того чтобы по-настоящему демократизировать данные (рис. 1), нужно преобразовать как средства доступа к ним, так и инфраструктуру и сервисную модель их доставки. DataOps — способ управления данными, обеспечивающий коммуникации и интеграцию уже имеющихся данных, команд и систем, позволяющий получить преимущества от изменения, перестройки оргструктуры и технологий для поддержки взаимодействия между теми, кто собирает и готовит данные, и теми, кто их анализирует и применяет в бизнесе. Это означает, что требуется больше гибкости при работе с данными и что фраза «тот, кто владеет данными, владеет миром» уже не просто метафора — именно данные становятся сегодня мейнстримом.

Рис. 2. Непрерывная аналитика

Успех DevOps — это интеграция подразделений разработки и операционной деятельности, в условиях традиционных ИТ функционировавших отдельно. Согласно канонам DevOps, развертывание и эксплуатация продукта проходят быстро: объединенные команды оперативно локализуют и исправляют проблемы по мере их обнаружения.

DataOps заимствует эту идею, применяя ее на всем протяжении жизненного цикла данных: непрерывная интеграция, доставка и обработка применяются в деятельности исследователей данных, команды которых используют средства управления версиями, такие как GitHub, для отслеживания и изменения кода и технологии типа Docker и Kubernetes для создания сред анализа и развертывания моделей. Иногда такой стиль работы называют непрерывной аналитикой (рис. 2). Например, в Facebook образована централизованная команда по данным, а в каждой продуктовой команде имеется аналитик — все они на центральном форуме обмениваются своими идеями, что позволяет знаниям перетекать по всей компании (рис. 3).

Рис. 3. Команда по данным в структуре компании

Традиционные аналитики фокусируются на людях и инструментах, игнорируя процессы. Это напоминает укомплектованную бригаду строителей со всеми необходимыми инструментами и материалами, но без проекта здания, описывающего порядок взаимодействия специалистов различного профиля. В контексте аналитики данных подобный «строительный» проект и есть то, что называется DataOps. Если команды DevOps объединяются под гибким руководством с целью создания качественного ПО, то в DataOps исследователи данных и специалисты по эксплуатации вместе работают в соответствии с подобной стратегией, фокусируясь на данных и результатах, полученных от приложений и систем аналитики.

В общем случае в команду работы с данными должны входить:

• аналитик данных (Data Analyst) — специалист по данным, работающий в каждом линейном бизнес- или операционном подразделении компании;
• инженер данных (Data Engineer) — специалист, отвечающий за поставку данных в платформу, из которой их черпают исследователи данных и аналитики;
• исследователь данных (Data Scientist) — специалист по статистике и машинному обучению, предлагающий модели для изучения данных в соответствии с целями бизнеса;
• директор по данным (Chief Data Officer) — человек, контролирующий работу команды по данным, непосредственно подчиняющийся генеральному или техническому директору компании.

Кроме того, применительно к DataOps, по крайней мере на первых порах, в компании должен быть еще инженер по эксплуатации (DataOps Engineer), отвечающий за непосредственное применение технических средств Agile и DevOps ко всему процессу работы с данными. Его основная задача — устранение барьеров между операционной деятельностью и аналитикой. Он же на первых порах может занять место, традиционно отводимое в командах DevOps инженеру по качеству (Quality Engineer), создавая инфраструктуру для автотестирования, через которую должны проходить все новые наработки, и обеспечивая таким образом «неразрушающий контроль», а также постепенно включая в культуру непрерывного управления качеством всех остальных участников команды по данным.

Рис. 4. Навыки исследователя данных: сверхчеловек, «универсальный солдат»

Вслед за диаграммами Венна, на которых DevOps-инженер изображался как человек, объединяющий в себе навыки программиста, системного администратора и тестировщика, и внешне похожей на них известной трехлепестковой диаграммой Дрю Конвея, с появлением DataOps возникло аналогичное представление об исследователе данных как о неком «сверхчеловеке» (рис. 4).

На пути к компании, управляемой данными

В цифровой экономике бизнес уже не может расти только физически за счет расширения и приобретений — основным способом его масштабирования становится оптимизация бизнес-моделей на основе данных. В конечном итоге DataOps, как и DevOps, — это средство для построения компании, управляемой данными. И хотя сегодня ведется много разговоров на тему «как стать data-driven company», реальных результатов почти не видно, а все потому, что кроме идентификации, оркестровки, управления множеством источников данных и построения аналитических прогнозных моделей требуется трансформировать саму организацию и корпоративную культуру, чтобы данные, благодаря понятным бизнесу инструментам, действительно позволяли принимать лучшие бизнес-решения. Необходима инфраструктура поддержки сервиса самообслуживания масштабируемого доступа к данным — вместо построения инфраструктуры для команды по данным нужна именно масштабируемая структура справедливого распределения ресурсов по различным группам, способная контролировать и прозрачно управлять движением потоков данных.

Любая организация, планирующая стать компанией, управляемой данными, должна:

Рис. 5. Конвейер данных

Самообслуживание является важнейшей составляющей практики DataOps — каждый потребитель должен уметь извлекать нужную информацию без постоянного обращения к команде специалистов. И если раньше для этого обычно приобреталась и долго внедрялась какая-нибудь сложная платформа бизнес-аналитики, то в условиях роста многообразия источников и объемов данных приоритет должен отдаваться простым решениям.

Конвейер данных DataOps

Если представить цифровое предприятие в виде конвейера (рис. 5), то DataOps — это сбалансированный план обеспечения всех его операций необходимыми комплектующими и инструментами, исключающий как остановку конвейера, так и затоваривание «склада готовой продукции». Поставщиками «комплектующих» в виде данных для такого конвейера могут быть различные «смежники», предлагающие либо собственно данные, либо сервисы их обработки. Такие компании, как Informatica, Teradata, SAP и Microsoft, предлагают функционально полный стек решений, платформы или сервисы по доставке данных для корпоративного конвейера. Однако, несмотря на слова отдельных поставщиков о достижении гегемонии данных, в действительности большинство крупных предприятий имеют дело с сильно раздробленными средами работы с данными, а это означает риски неоднородности и недостоверности данных и, как следствие, риск принятия несбалансированных управленческих решений.

Поставщики поменьше не стремятся заполонить собой весь конвейер, а стараются предложить лучшие технологические решения, сфокусированные на отдельных операциях, в частности: Trifacta — подготовка данных, Tamr — унификация данных, Alation — каталогизация, Tableau — аналитическая визуализация с самообслуживанием. Наблюдается тенденция к объединению решений для поставки на конвейер «крупных узлов» — например, компания Alation анонсировала альянсы с Teradata и Trifacta, а компании Nexla, Composable Analytics, DataKitchen и Switchboard Software объединили свои усилия на бизнесе DataOps as a Service. Строители дистрибутивов Hadoop также отошли от идеологии «все в одном комплекте» и выпустили специализированные инструменты для отдельных участков DataOps: Hortonworks Data Steward Studio — инструмент для работы с политиками доступа к данным, Cloudera Analytics Workbench и Arenadata Analytic Workspace — рабочие места для исследователей данных, объединяющие всевозможные «блокноты», шлюзы к разнообразным источникам и программные ресурсы для обработки данных. Однако платой за составление конвейера из «лучших в своем классе» продуктов становятся дополнительные затраты на интеграцию различных технологий в корпоративную инфраструктуру. Как бы то ни было, инфраструктура для поддержания бесперебойной работы конвейера данных цифрового предприятия должна обеспечивать выполнение операций нескольких категорий.

Оркестровка конвейера данных. Для формирования потоков данных требуется маршрутная карта с описанием всех источников данных, моделей их представления и интеграции, а также шагов процесса анализа. Для этого могут использоваться следующие инструменты: Apache Oozie — планировщик процессов заданий Apache Hadoop; BMC Control-M — решение по автоматизации пакетной обработки; DataKitchen — платформа DataOps поддержки всего цикла аналитической обработки, минимизирующая время на подготовку и доставку данных нужного качества; Reflow — система инкрементальной обработки данных в облаке с помощью произвольных программ, упакованных в контейнеры Docker.

Тестирование и обеспечение качества. В DataOps важно обеспечить автоматическую проверку качества данных, их очистку на всех этапах обработки. Возможные инструменты: ICEDQ — ПО для автоматизации тестирования при работе с хранилищами ETL и миграции данных; Naveego — облачная платформа для построения информационных панелей и витрин с целью мониторинга состояния данных и управления исключениями.

Автоматическое распределение. В DataOps осуществляется непрерывное перемещение кода и конфигураций между этапами разработки приложений, сбора данных, стадиями анализа и извлечения из данных полезных сведений. Типичным инструментом здесь может быть Jenkins, осуществляющий непрерывную доставку ПО с автоматическим контролем всех этапов жизненного цикла приложений от написания кода к сборке, автотестированию и развертыванию в эксплуатационных средах.

Развертывание моделей данных и управление «песочницами». Команды по данным, работающие в соответствии с DataOps, формируют воспроизводимые во всех подразделениях компании операционные среды. Инструменты: Domino — ускорение процессов разработки приложений работы с данными, доставка моделей, бесшовная интеграция; Open Data Group — программное решение по развертыванию систем аналитики на основе моделей; DSFlow — ускорение процессов извлечения данных для бизнеса.

Виртуализация данных и управление тестовыми данными. Инструменты: Delphix — платформа виртуализации, защиты и управления данными; Redgate — SQL-инструменты, помогающие внедрять DataOps, управлять производительностью баз и подключать новые базы.

Интеграция и унификация данных. Tamr — унифицированное решение для работы с корпоративными базами данных с привлечением методов машинного обучения; Switchboard Software — аутсорсинг и интеграция данных.

Управление производительностью и облачные платформы. Инструменты: SelectStar — мониторинг баз данных; Unravel — управление производительностью и работой с приложениями и платформами больших данных; MapR — конвергентная платформа работы с большими данными, объединяющая средства аналитики реального времени и операционные бизнес-приложения; Quobole — облачный сервис класса Вig Data as a Service для работы с разнородными структурированными и неструктурированными данными.

Главная задача программной инженерии — предоставить работающее ПО, а задача инженерии данных — предоставить предприятию работающие данные. Все остальное — вторично. Действительно, традиционная команда аналитиков данных работает медленно, затрачивая много усилий на обеспечение качества данных, а команда по данным, работающая согласно идеям DataOps, быстро производит новую аналитику, гибко реагируя на требования рынка. При этом сохраняется приемлемое качество данных, поставляемых из «свежего» озера, принадлежащего всему бизнесу, а не ИТ, специалистам по данным или аналитикам. Очень важно, чтобы все сотрудники цифрового предприятия были вооружены инструментами самообслуживания, позволяющими из единого источника получать все необходимые в рамках их компетенции данные, создавать собственные отчеты, визуализации и делиться своими открытиями с коллегами.

Литература

1. Ashish Thusoo, Joydeep Sen Sarma. Creating a Data-Driven Enterprise with DataOps. O’Reilly, 2017. ISBN 978–1–491–97783–5
2. Андрей Косыгин. Agile и DevOps на службе крупного бизнеса // Открытые системы.СУБД. — 2016. — № 2. — С. 28–29. URL: www.osp.ru/os/2016/02/13049287 (дата обращения: 18.05.2018).

DataOps,Интеграция разработки и эксплуатации,Большие Данные,Integration of development and operation, Big Data

Источник: www.osp.ru

Линейный менеджер — кто это

Профессия линейного менеджера — это одно из ключевых звеньев в деятельности практически каждой компании. Руководители низшего звена — это как сержанты в армии и подобных структурах, именно от них во многом зависит деятельность любого предприятия. При этом часто должность линейного менеджера оказывается недооцененной, как и её значимость для деятельности компании.

Линейный менеджер — кто это такой

Должность линейного менеджера — это самая многочисленная из управляющих должностей по количеству рабочих мест. И это неудивительно, ведь линейный менеджер — это руководитель первого звена, который обеспечивает прямое управление непосредственными исполнителями. Это, фактически, ставит его в наиболее уязвимое положение в компании. Так, согласно статистическим данным, кароси в Японии наиболее часто встречается именно у линейных менеджеров, как сотрудников с наиболее тяжелыми и гнетущими условиями труда.

При этом для данной профессии характерен крайне широкий спектр возможных обязанностей и необходимых квалификаций. Ведь к линейным менеджерам может относиться как бригадир в производственном цеху, так и руководитель отдела кадров в структурном подразделении крупной корпорации, или же заведующий складом. Соответственно, крайне широко могут отличаться и необходимые знания, и навыки для выполнения такой работы, что делает должность линейного менеджера одной из наиболее разнообразных с точки зрения как заработной платы, так и требований работодателя.

Поэтому единую характеристику подобной работы составить достаточно сложно. В то же время есть общие принципы того, как именно организовывается работа линейного менеджмента, какие базовые задачи решают специалисты такого профиля, и как именно обеспечить подбор и карьерный рост подобных сотрудников. Одной из ключевых особенностей, отличающих линейного менеджера от менеджмента среднего звена или топ-менеджеров, является фактически обязательное наличие хотя бы базовых знаний в сфере деятельности своих подчиненных. Во многих случаях линейными менеджерами становятся самые результативные сотрудники, обладающие управленческими навыками.

В некоторых случаях линейный менеджер может одновременно с этим являться и представителем топ-менеджмента компании. Например, если все предприятие является субъектом малого бизнеса, где есть лишь директор и несколько подчиненных ему работников. В таком случае спектр обязанностей и задач такого работника может возрастать многократно и требовать еще большего спектра наличествующих компетенций.

Задачи линейного менеджера на предприятии

Несмотря на то, что практическая сфера ответственности, конкретные обязанности, права и должностные инструкции линейных менеджеров в разных компаниях могут серьезно отличаться, практически всегда можно выделить ряд общих принципов, которые будут характерны для деятельности линейного менеджера. Так, чаще всего линейный менеджер обеспечивает решение следующих задач в рамках текущего рабочего процесса:

• Делегирование приказов вышестоящего руководства. Именно линейные менеджеры обеспечивают непосредственную передачу указаний простым исполнителям во всех вопросах. Конечно, менеджмент среднего-звена выполняет аналогичную работу, но его задачи заключаются в переразбивке делегированных сверху указаний и более характерны для стратегического планирования.
• Разработка методов внедрения и выполнения поставленных задач. Именно руководство в лице низшего звена — линейного менеджмента, определяет, как именно будут решаться поставленные вышестоящими руководителями задачи, какие методы будут использоваться в работе подчиненными.
• Непосредственное руководство подчиненными. Линейные менеджеры должны контролировать сотрудников, выдавать им указания, необходимые для выполнения поставленных им задач и обеспечивать эффективное ведение рабочего процесса.
• Контрольдисциплины. Чаще всего задачи по обеспечению надлежащей дисциплины труда возлагаются именно на линейных менеджеров, которые вправе выносить работникам дисциплинарные взыскания или ходатайствовать об их вынесении вышестоящему руководству. Кроме этого, линейные менеджеры также могут принимать решение о премировании сотрудников и распределении каких-либо иных вознаграждений.
• Обеспечениепсихологического микроклиматав коллективе. Часто именно линейный менеджер имеет наибольшее влияние на психологический микроклимат в подчиненном ему коллективе, особенно если на предприятии отсутствует отдельная служба управления персоналом.
• Оповещение руководства о возможных проблемах на производстве и в коллективе. Линейный менеджер должен своевременно сообщать о любых происшествиях и проблемах на производстве вышестоящему руководству, начиная от сообщения о несчастных случаях и заканчивая информированием о плохом состоянии оборудования, проблемах с клиентами или с подчиненными.
• Самостоятельное принятие решений в рамках своей сферы ответственности. Несмотря на то, что линейный менеджер в первую очередь делегирует приказы вышестоящего руководства, он также обязательно должен быть способен и к самостоятельному принятию решений в рамках своей сферы ответственности, обеспечивая наилучшую эффективность управления персоналом.
• Внесение предложений по улучшению и оптимизации рабочего процесса. Каждый линейный менеджер все же является не просто работником, но и руководителем, а значит — должен быть заинтересован в развитии своего структурного подразделения и компании в целом, поэтому он должен искать активные способы для улучшения показателей эффективности труда своих подчиненных.
• Проведение или участие в собеседованиях соискателей. Именно линейный менеджер является руководителем, который лучше всего знает конкретный коллектив исполнителей и базовые принципы решения всех производственных или иных рабочих задач. Поэтому чаще всего такие работники участвуют в собеседованиях новых соискателей или даже полностью обеспечивают прием на работу новых специалистов.
• Участие в совещаниях касательно деятельности своего структурного подразделения. Для того, чтобы обеспечивать регулярную и эффективную вертикальную и горизонтальную взаимосвязь руководящего состава предприятия, используются различные методы, одним из наиболее популярных среди них является проведение совещаний руководства, планерок и других схожих мероприятий.
• Замещение отсутствующих работников. В некоторых случаях линейные менеджеры фактически могут выполнять функции любого из своих подчиненных при их отсутствии для обеспечения полноценной работы отдела, если это необходимо.

Все это лишь основные задачи линейных менеджеров. Часто такие сотрудники могут иметь и множество дополнительных обязанностей в зависимости от конкретной сферы деятельности.

Как становятся линейными менеджерами

Порядок становления линейным менеджером во многом зависит от принятых на предприятии принципов карьерного роста. Так, компании закрытого типа предполагают рост всех специалистов начиная с низшего звена работников, а в компаниях открытого типа может предполагаться приглашение сотрудников на вакантные должности со стороны, или же смешанный подход к набору руководителей. И для линейных руководителей крайне характерны следующие особенности этой деятельности:

• Так как линейный менеджер является первым звеном руководящего состава на предприятии, он должен лучше всех остальных руководителей понимать специфику деятельности рядовых сотрудников компании. Именно поэтому практика повышения простых специалистов до линейных менеджеров достаточно широко распространена на многих предприятиях.
• В то же самое время, линейный менеджер является полноценным руководителем. А значит, он должен обладать определенными лидерскими качествами, навыками управления персоналом и ведения иной управленческой деятельности. И далеко не всегда подобные компетенции могут быть у рядовых сотрудников в принципе.

Таким образом, идеального решения для подбора подходящих линейных руководителей на предприятии нет. Например, специалист, привлеченный извне и имеющий образование в сфере управления персоналом, может абсолютно не разбираться в деятельности компании — и ему потребуется продолжительное обучение для понимания всех происходящих процессов. В то же время, среди простых сотрудников предприятия могут быть люди, демонстрирующие лидерские задатки и подходящие для руководителя качества — и их можно направить на курсы повышения квалификации, а во многих случаях — назначить руководителем с минимальными затратами на обучение.

Часто подготовка линейных менеджеров из обычных сотрудников проходит в рамках предоставления им должности заместителя руководителя. В такой ситуации работник одновременно получает необходимые навыки управления персоналом, но продолжает в первую очередь выполнять простые рабочие обязанности в коллективе.

Зарплата линейного менеджера и перспективы карьерного роста

Во многих профессиях должность линейного менеджера можно назвать фактически единственным шансом для карьерного роста у рядового сотрудника. Например, ряд профессий вообще не предполагает возможностей для масштабного профессионального развития — в то время, как сварщик может повышать свои разряды и становиться все более высокооплачиваемым и профессиональным сотрудником, простой учитель не может рассчитывать на серьезную прибавку к заработной плате и рост в рамках образования иначе, кроме как путем занятия управленческих и руководящих должностей.

Переход из категории простых работников в категорию линейных менеджеров, в свою очередь, можно назвать стартом управленческой карьеры — он открывает перспективы для получения управленческих навыков и перехода в руководство среднего звена и становление одним из топ-менеджеров в будущем. Однако, следует понимать, что это — длительный процесс, не предоставляющий никаких однозначных гарантий.

Что же касается людей, которые уже стали линейными менеджерами, из зарплаты во многом сильно зависят от сферы, в которой они работают. Причем разброс в зарплатах часто может быть кардинальным — как с точки зрения конкретного дохода, так и его отношения к зарплате рядовых сотрудников. Так, в среднем, линейные менеджеры могут рассчитывать на зарплату, которая на 10-100% выше, чем зарплата их подчиненных.

Источник: nsovetnik.ru