云上办公:高效远程办公4条建议,快来收藏吧!

新冠疫情使远程办公成为趋势,实践证明员工在家也能高效工作。本文介绍远程办公经验,包括选择集成工作流的协作工具,如亦云;精准匹配适合岗位,通过线上培训等保持团队活力;用指标评定员工状态、评估绩效;制定数据安全策略应对潜在风险。

  工作取决于结果,而非地理位置。

  经过长达6个月的抗疫工作,绝大多数的公司已经恢复了线下办公模式。新冠疫情使得人们不得不待在家里远程工作,一开始很多公司都在担心在家办公会导致生产力下降,员工会懈怠…然后经过实践证明,情况恰恰相反,只要采取了正常的措施、工具,员工在家也能卓有成效地完成工作。以下就来看看,由大流行引发的在家高效远程办公的经验和做法,赶快来学习吧。

云办公:高效远程办公4条建议,速速收藏

 

  选择能集成工作流的协作工具非常重要

  远程工作避免不了跨部门、跨地域、多人员、多任务的协同工作,而很多工作也必须在统一调度和高效交流下才能完成。工欲善其事必先利其器。选择一款具备将一系列直接集成工作流的协作工具显得尤为重要。亦云,云上办公,集合了远程桌面、视频会议、企业OA、即时通讯、企业云盘等功能应用,是企业团队实行远程工作最适用的一款云办公产品。通过使用以上功能,跨部门、跨地域的工作也可以很高效。

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  远程工作如何维持团队的生产力

  迄今为止,很多人都在担心在家远程工作能否保持团队的生产力。即使有了最先进线上协作工具,但也不是所有岗位都适合远程工作——因为在办公室工作的优势实在太吸引人了。所以要精准匹配可以远程工作的岗位是首要。

  同时还必须开发出使员工与公司保目标一致的方法,确保远程状态下,远程人员可以像在办公室工作一样学会新技能或提高技能,或者可以向资深的同事请教。通过一些线上交互式培训、社交媒体小组、团队会议等方式,保持远程团队活力。

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  评定员工远程工作状态,评估绩效

  远程工作,企业少了直接的监督。如何评定远程员工工作状态、评估绩效也需要有一套方式方法。市面上有一些可以帮助企业监控和评估业务状态的解决方案,可供老板和人力资源作为参考。通过一些指标,例如工作时长、响应时间、移动打卡数据等来分析远程员工的工作表现,并以此作为绩效评估的参考数据。

  智慧云团队数据可视化系统,通过采集员工的实时操作行为数据,通过清洗加工形成多维度可视化分析图表供管理人员参考。

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  制定数据安全策略,安全第一

  远程工作,避免不了要和企业数据、重要的系统打交道。部署远程工作团队重要的步骤,就是要为团队制定数据安全策略,并且也要提前了解和应对一系列潜在的安全风险。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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