שיעור 16 – 09.04.2021 עלויות איכות
קרב בלימה על עתיד העובד האנושי
- מקרה מבחן – ניסיון התארגנות של עובדי מחסן של אמזון באלבמה
- סהכ 5800 עובדים , עם השלכה לכל המשק
- בעיקר הכוונה לעובדים ה”לא מיומנים”
- נוצלו על ידי המעסיקים ב20 שנה האחרונות לפחות
- המגזר נטול היסטוריה של עבודה מאורגנת
מגמה עולמית
- היכן שנמצא מעסיק שהוא ענק טכנולוגי
- מצויה אי נחת מפני המעסיקים ומפני תנאי העסקה שלהם
- דוגמה עובדי גוגל-1 נובמבר 2018 יצאו מהמשרדים במחאה
- על תרבות ארגונית רעילה ומפלה נשים וקבוצות מוחלשות
- דוגמה עובדי מייקרוסופט מחו על כי המוצרים שלהם משמשים את הפנטגון ורשויות הגירה בארהב
- עובדי כלכלת החלטורה כאובר וליפט ועוד פתחו בחזית משפטית
אבטחת איכות
- אחת השאלות שנשאלות היא “הבטחת איכות” או “אבטחת איכות”?
- אדם בוטח וגם בטוח יאמר “אבטחת איכות” באות אל”ף.
- אבטחת איכות משמעה – קיימת איזושהי ישות העונה לשם “איכות” אותו יש לאבטח, בדיוק כמו שמאבטחים את ראש הממשלה, כלומר היבטים של ביטחון.
- לכן איש איכות בוטח ובטוח בעצמו יאמר באל”ף.
- הבטחת איכות משמעה – מכלול של פעולות אשר מטרתן להבטיח כי למוצר/שירות תהיה האיכות הרצויה שהובטחה ללקוח.
- לכן איש איכות מקפיד וזהיר יאמר בה”א.
- כולם בארץ קוראים לזה QA, כלומר Quality Assurance…
אתגר ניהולי
- הבטחת איכות ואמינות הנתונים בארגון, היא אתגר כחלק מניהול של המידע בארגון , שהוא בעצמו חלק מניהול המחשוב בכלל .
- חשוב להבין, שהבטחת איכות הנתונים הוא תחום עסקי, ולא רק טכנולוגי. נתונים משובשים,מובילים לקבלת החלטות עסקיות שגויות.
- הדבר משמעותי במיוחד כיום, כשמתגברת המודעות לכך ש”הכל מדיד” ולחשיבות קבלת ההחלטות, על סמך מדידות.
- לכן, הובלת הנושא צריכה לבוא מהמנהלים העסקיים או מהמנכ”ל.
- במקביל, חשוב לטפל בנושא באופן פרואקטיבי, שיטתי ולאורך זמן, מאחר ולנתונים יש נטייה “לסבול” ממגוון בעיות, כולל כפילויות, הזנות שגויות, התיישנות וגם משיבוש בידי גורמים עויינים.
מגמות משפיעות
- מגמות רבות משפיעות על אמינות הנתונים, בעיקר היקפי המידע שרק הולכים וגדלים, כאשר הירידה בעלויות האחסון מעודדת שמירת נתונים במקום מחיקה ושמירת עותקים ישנים ולא עדכניים.
- מגמה נוספת היא הסתמכות הולכת וגדלה על המחשוב, ככלי עזר עסקי חיוני; הנתונים הופכים לקריטיים במיוחד להצלחת הארגון, אך במקביל ניתן לראות הסתמכות ואף תלות יתר במחשוב.
- לכן, חשוב לבצע טיוב ובקרת איכות נתונים, בעיקר (אך לא רק) במקרים של הסבות ממערכת אחת לשנייה, במקרים בהם הרגולציה דורשת נתונים מדוייקים, וכמובן כאשר מצטברות כמויות גדולות של מידע.
