普通职员与经理差别到底在哪?

本书全面系统地阐述了企业领导梯队建设体系,介绍了从普通职员晋升至一线经理的关键步骤,包括明确个人定位、学会帮助下属以及避免选拔误区等内容。

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《领导梯队》是拉姆·查兰的经典之作,被誉为“领导力开发的圣经”。该书全面、系统、深入地阐释了世界卓越企业的领导梯队建设体系,为我们提供了如何打通从普通职员如何晋阶到首席执行官全部职场宝典。因大多数人离副总裁及CEO职位较为遥远,我们着重了解下普通职员如何升职到一些经理这一进程,以便自省领导力方面的缺位。 


先做个人贡献者


从管理自我到管理他人,这是领导梯队的第一阶段,在这个阶段里,普通职员要完成身份转换,被提升为一线经理。


很多人在职场中连自己都管理不好,经常业绩做不出来,踩点上下班还怨天尤人,私下骂领导、怪公司,却总梦想着升职。其实,晋升一级并不容易。大学毕业时,和我一同进入公司的应届毕业生有6人,三年后成功升职的只有1人,可见跨上第一阶梯,也充满竞争。


工作的最初几年,首先要明确定位为个人贡献者。拉姆·查兰认为,无论从事的是销售、会计、工程还是市场工作,对他们能力的要求主要是专业化和职业化。通过在计划时间内完成任务来做贡献,通过不断拓展和提升个人技能,在岗位上做出更大贡献,从而获得组织的提升。


只有那些业绩出色,技术熟练的个人贡献者,特别是当他们能够有效地与他人合作时,公司才会增加他们的职责,提升他们为一线经理。从普通职提升到一线经理,这是领导力发展最初阶段。


 

学会帮助下属


担任一线经理这个阶段,应该学习的技能包括以下几个方面:工作计划、知人善任、分配工作、激励员工、教练辅导和绩效评估。


我们在这些方面做好准备了吗?身为经理,不仅要能够完成自己的工作,同时还能够帮助其他人完成工作。需要提醒的是,一线经理不能把所有时间都用来“救火”、捕捉机会和只顾自己,他们必须从自己做事转变为带队伍做事。


随着领导层级的不断提升,要求经理们把越来越多的时间用于管理,而不是事必躬亲。在这个阶段,最大的挑战来自于工作理念的转变。具体而言,经理们必须坚信,把时间用于帮助他人、制定计划、教练辅导和类似的工作,是他们的职责,而他们必须把通过他人完成任务作为自己取得成功的关键。


初任经理的工作成果不再是通过自己亲自做去获得,而是通过下属和团队的努力去获得。以下是拉姆·查兰总结的初任经理的三项重要工作

     

界定和布置工作。包括与上司、员工沟通,需要他们做什么,以及工作计划、组织结构、人员选拔和工作授权;

     

通过监督、指导、反馈、获取资源、解决问题和交流沟通,提高下属的胜任能力,从而高效开展工作。

     

建立与下属、上司和相关部门坦率交流与相互信任的合作关系。

 


选拔“自己人”是重大误区


查兰定义的领导阶梯的第二个阶段是,从管理他人到管理经理人员,也就是由一线经理升职为部门总监。


与第一阶段工作最大的不同是,第二阶段是纯粹的管理工作。在第一阶段,经理人员仍然要承担一部分个人贡献。但在第二阶段,他们不再需要直接做出个人贡献。他们必须掌握的关键技能包括选拔人才担任一线经理,分配管理工作,评估下属经理以及教练辅导。同时,他们必须学会超越部门利益考虑全局性的战略问题,并积极地给予支持。


总监经常有机会选拔下属经理。遗憾的是,他们缺乏这方面的训练,经常选择和他们相似的下属。这样做危险不小:这不仅导致人员结构不够多元化,而且由于他们缺乏领导才能,从而阻碍了领导梯队的畅通。总监也经常挑选自己的朋友或者从前的下属,而不是挑选真正有能力胜任一线经理岗位的人。


通过几十年和各类公司各层级领导共事的经验,拉姆·查兰认为,总监需要艺术性地运用权力,激励和指导下属经理,而不是贬低或者打击他们的积极性。很多上司对一线经理犯错的本能反应是,当着他们下属的面进行严厉的批评,让他们觉得自己毫无权力。


做总监的要记住了,如果一位领导者有7位直接汇报的经理和70名员工,他不可能亲自处理每一件事情。学会放权,是具挑战性的工作。

 


每次晋升需完成3大转型


查兰的领导梯队模型主要应用在大的集团公司,但也可以把它成功地应用到中小公司。在人数少于20人的公司,通常只有一个管理层级:从管理自我到公司老板,公司的创始人通常从个人贡献者转变为管理者。


在成功地设计一款产品或者开创一项服务之后,小公司老板必须雇佣更多员工,这就开始了第一个领导力发展阶段。如果公司生存下来,他必须投入大量时间去学习、运用一些管理技能,包括教练辅导、制定计划和奖励员工。如果他不擅长这些管理技能,员工就会辞职走人,更糟糕的是,“身在曹营心在汉”,出工不出力。这是一个小公司成功转型为大公司的关键阶段。在大多数情况下,公司的寿命只能一两代管理者。在获得风险投资的公司中,创始人经常被大公司获得丰富经验的管理者取代。


领导梯队模型中分列第三、四、五、六阶段的是:从总监到事业部副总经理;从事业部副总经理到事业部总经理;从事业部总经理到集团副总裁;从集团副总裁到首席执行官。对于选择向上走的职场人,《领导梯队》提供了每个转变需要注意的事项。拉姆·查兰认为,每一次晋升,都需要在以下三方面实现转型。1、领导技能:培养胜任新职务所需要的新能力,提升领导力;2、时间管理:重新配置时间精力资源,决定如何高效工作;3、工作理念:更新工作理念和价值观,让工作聚焦重点;


拉姆·查兰总结道,领导力只能在工作实践中培养。我们可以从书本中或课堂上学到有关领导力的概念、方法和工具。但是,有领导潜质的人才必须通过工作实践来历练自己的领导能力,把书本经验转变为实践经验,并形成自己的应用技能和判断能力。

 


拉姆·查兰系列书


中国不愧是人口大国,又是一个新兴的经济实体。《执行》在美国热销30万册,就引起一阵惊呼,爬上了2002年亚马逊全球商业图书销量榜的榜首。2003年该书被引进中国,不过两年中文版销量已达70万册。对中国的出版人甚至读者来说作者拉姆•查兰已是一个优秀的图书品牌,这位印度裔美国老人在中国正印证着韦尔奇对他的评价:拉姆•查兰是我们这个时代最值得关注的管理图书作家。


拉姆·查兰被冠名为世界排名第一管理咨询大师,他的专长是董事会事务,这也是他在哈佛商学院时的博士论文题目。8年间,几乎每本查兰的书都被引进国内,诸如《转型》、《增长力》、《逆转力》、《CEO说》等,最新著作是《高管路径》,且都激起了不小的波澜。而他的合著者好像被遗忘,成了牺牲品。《执行》另一作者拉里•博西迪赫赫有名,是霍尼韦尔国际总裁和CEO;《持续增长》的另一作者也是名列全球十大领导力大师行列的人物,《领导梯队》也是合作产品,另一作者斯蒂芬•德罗特尔是德罗特尔人力资源公司的首席执行官,但这些第二作者在中国图书市场中被有意无意地忽视了。


from : http://club.ebusinessreview.cn/blogArticle-108352.html

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法创新点。1.1研究背景意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展实践应用。1.3研究方法创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBootVue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及前端的交互机制。2.3SpringBootVue的整合应用探讨SpringBootVue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测预测维护、交通流量预测智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新迭代模型,以适应数据分布的变化。
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