Обычно когда появляется больше работы, то говорят: "Нам нужно больше людей". Зачем это? Как эти две величины (количество работы и количество людей) соотносятся между собой? На мой взгляд, никак.
Возможно, в отдельных случаях можно найти определенную корреляцию. Скажем, если вы забиваете по 100 гвоздей в доску ручным молотком каждый день и тут вас внезапно попросят начать забивать по 1000… Тогда, в таком случае… Но и тут можно поспорить…
Наверное, вы подумали, что сейчас я расскажу вам про пневматический молоток. Как бы не так. Ваше дело, чем вы там забиваете гвозди. Но допустим, есть некая работа и вам все же нужно больше людей. Насколько больше? Если работы стало в 10 раз больше, то вам понадобится ровно в 10 раз больше людей? А может больше? Или меньше?
Почему может понадобиться больше? Могут добавиться отдельные работы или функции по руководству или координации такого количества сотрудников. Почему может понадобиться меньше? Потому, что синергия работы в команде может принести результаты выше, чем сумма отдельных результатов ее участников.
Как этого достичь?
Эх… Если бы я знал, то написал бы книгу про синергию командной работы. Но я не знаю, и тем не менее тоже решил написать книгу. В этой книге я поделюсь с вами своими способами создания и организации команд таким образом, чтобы дать им возможность раскрыть свой потенциал и достичь лучших результатов.
Но давайте по чесноку, чтобы у вас не сложились завышенные ожидания от книги и вы не тратили время на ее прочтение впустую. Во-первых, это не книга заклинаний и после ее прочтения вы не станете джедаем. Во-вторых, я расскажу, как это делаю я. Это совершенно не означает, что так же должны поступать вы. В-третьих, и это самое обидное, книга ничего не будет делать за вас. Если ваша команда утопает в задачах, если для выполнения в 10 раз большей работы вам нужно людей больше, чем в 10 раз, то ваше спасение в ваших руках. И никто иной, и уж тем более какая-то книга, этим заниматься не станет. Но если вам интересно узнать, как мне пришлось спасать себя и свою команду, то тогда эта книга для вас.
Если вы дочитали до этого момента, то я вам очень благодарен. Это предисловие из книги, которую я задумал. От задумки до реализации лежит длинный путь, но его будет легко пройти, если верить, что он правильный. И я буду еще более благодарен, если вы поможете мне понять это.
Чуть ниже справа вы найдете рейтинг этого поста. Оцените его, поставив одну или несколько звездочек, чтобы я понял, насколько вам интересно было читать это предисловие. Давайте договоримся, что максимальное количество звездочек будет эквивалентно тому, как если бы вы, прочитав предисловие, немедленно перевернули страницу и начали с интересом читать книгу дальше.
Также внизу под этим постом вы найдете поле для комментариев. Прошу, поделитесь со мной теми мыслями, которые возникли у вас при прочтении этого предисловия. Я прошу оставлять любые мысли. Даже если вам кажется, что они могут быть неприятными или обидными, подумайте о том, что пост вызывает меньше реакций, чем целая книга. Любым замечаниям я буду рад, и еще раз спасибо вам, что дочитали этот пост до конца.
![]() |
Добавить комментарий | |
| |
Я добавил в таблицу графики, которые показывают α и α/2. Кстати, пока добавлял, заметил, что в исходном файле формула расчета коэффициентов подтягивала величину риска из строки α/2. Возможно, из-за этого возникла путаница? Буду рад, если повторите расчеты и отпишите.
Задача которую я решаю: Мы проводим многократные измерения случайной величины, которая подчиняется закону распределения Стьюдента (это проверяется критерием Пирсона). И с доверительной вероятностью, как правило 95% и уровнем значимости 5%, ищем области в которых с заданной доверительной вероятностью находится истинное значение измеряемой величины. Именно к этой задаче относятся вышеприведённый схемы.