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Google员工管理十大定律

来源:龙海人才网 时间:2020-11-11 作者:龙海人才网 浏览量:
抓住知识型员工将是未来四分之一世纪企业成功的关键。下面就是Google在这方面的做法。

  在Google,我们认为商业管理学的宗师彼得?德鲁克对于如何管理“知识型员工”的理解最为深刻。毕竟,这个词是由德鲁克于1959年发明。德鲁克 说知识型员工相信自己拿工资是为了出效率,而不是为了完成朝九晚五的呆板工作,而聪明的企业会“排除任何影响‘知识型员工’工作的障碍”。这些成功经验将 吸引最好的员工,并且保证“未来25年竞争优势的唯一且最大的因素。”

  在Google,我们寻求这种优势。当前关于大型企业是否对于知识型员工处置失当的争论是我们慎重对待的问题之一,这是因为无法正确处理该问题的企业 将被出局。我们从其他地方以及内部讨论得出得到很多好的想法。以下七条就是我们在最大化知识化员工效率方面所采用的关键原则。与大多数技术公司一样,我们 的许多员工都是工程师级别的,因此我们将以这个特殊群体为主,但其中很多原则对于所有知识型员工均适用。

  组织委员会,严格招聘

  实质上每个参加Google面试的人至少与六位面试官交谈过,后者均是公司管理层面或潜在同事组成的。每个人的观点都算数,从而使招聘程序更加公平, 标准更高。当然,花费的时间会长一些,但我们认为值得。如果希望招到优秀的员工,那么经过严格的招聘程序,你会得到更加优秀的员工。公司创立之初我们就开 始构建这种积极的反馈循环,直到现在已经从中获得了巨大回报。

  满足员工的所有需要

  正如德鲁克所说,管理目标是“排除任何影响他们工作的障碍。”我们为他们提供了一整套标准的额外利益,但首先是一流的餐饮设施、体育馆、洗衣房、按摩 室、理发厅、洗车房、干洗房、接送班车等,几乎任何一位勤奋工作的工程师所需的一切。我们可以这样分析:程序师乐意开发程序,他们不喜欢洗衣服。那么我们 就让这两件事情变得同时简单起来。

  拉近员工距离

  Google的几乎每个项目都是小组项目,每个小组之间都必须进行交流合作。最好的让交流变得简单的方式就是让每个小组成员都近在咫尺。因此实质上 Google的所有员工分享一间办公室。这样,当某位程序师需要与一位同事协商时,就能马上找到对方:没有电话号码标签、没有电子邮件拖延、不用等待答 复。当然,Google还有很多会议室供人们进行详细讨论,从而不会打扰各自的办公助手。即使是公司CEO,在来到Google后数月才得到一间办公室。 和一个学识丰富的员工比邻而居,委实是一种高效的培训经验。

  使合作简单协调

  由于一个小组的所有成员都近在咫尺,因此在协调项目开展方面就相对容易些。除了身体保持近距离外,每位Google员工每周还向其所在工作组发送电子 邮件回报上周的工作成绩。这样就能让每个人都能简单地跟踪其他成员的工作进度,更加容易地监控工作进程,并同步工作流程。

  身体力行,使用自己的产品

  Google员工都很频繁地使用公司开发的各种工具。最常见的就是为所有项目和任务而建内部网页组成的网络。这些网页都被索引并以按需访问的策略向项 目参与者开放。我们对其他信息管理工具的用户进行了扩展,其中某些将最终以产品的形式对外推出。譬如Gmail成功的原因之一就是它曾在公司内部测试达数 月之久。电子邮件主要用于组织信息,所以Gmail被不断改进,直至满足最大需求的消费者——我们的知识型员工的需要。

  鼓励创新

  Google工程师们可把20%的工作时间放在自选项目开发上。当然其中必须有一个批准过程以及某些失败,但基本上我们希望让所有富有创意的人们发挥 创意。我们有一个公开的秘密武器,就是创意邮件目录:一个全公司共用的建议箱。任何人都可以把自己的创意发送到这里,从停车程序到下一代应用程序等等。在 这里所有人都可以对创意发表评论、进行评价,从而促使最佳创意浮出水面。

  尽可能统一意见

  现代企业神话中都有一个英雄般的独特决议制订者。我们坚信“群众的智慧”这一理念,并希望在确定任何决议之前收集广泛的观点作为分析基础。在 Google,管理者的角色是一个观点的收集者,而不是决策的独裁者。统一大多数人的意见有时要花费较长时间,但通常可以组成一个更加忠诚的工作组和更为 明智的决策。

  不作恶

  很多人曾经对Google的这一口号做过描写,但我们确实试图以此为工作指导,尤其在管理方面。就像任何组织的成员都对他们的观点充满热情一样。但在 Google,不会有人反对这一原则,不想其他某些知名技术公司管理习惯那样。我们努力创建一种充满宽容和尊重的工作氛围,而不是让公司里充满满嘴只会说 是的人。

  数据决定决策

  在Google,几乎所有决策都是基于大量分析后得出。我们创建了多种管理信息的系统,不止是大方面的互联网,还有内部联网。我们有很多分析师专门研 究数据,分

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