Comportamento Organizzativo e HR Lab 2021-22 (LM Economia Aziendale - SS) - Syllabus

Modulo 1: Comportamento Organizzativo (6 CFU)

Piattaforma on line My Pearson Place Codice classe: Q0142O6M

Password iscrizione moodle edisea.uniss.it (per esonero ed esami): T2021

1-4: Aspetti di base: assetti organizzativi e fenomeni comportamentali (cap. 1) - Atteggiamenti (cap. 2) - Personalità e valori (cap. 4)

01 lun 27 settembre. Introduzione e programma del corso: obiettivi, contenuti e modalità di lavoro. Inquadramento disciplinare. Assetti organizzativi e comportamenti.

  • Vedi assetto organizzativo da Virili McGraw-Hill 2008 – Assetti organizzativi, fig. 4.3, pag. 115.

02 mar 28 set. Atteggiamenti (cap. 2).

  • Atteggiamenti, valori e credenze/convinzioni nei processi comportamentali: la teoria del comportamento pianificato.

  • Fonti scientifiche: intro alla rivista "Prospettive in Organizzazione" dell'ASSIOA

  • Fonti scientifiche: Articolo su Prospettive: Engagement in ambito sanitario
    Vedi anche la fonte originale (pdf in fondo alla pagina tra i files della lezione 2, il nome inizia con 02)

  • Struttura di un lavoro di gruppo. Presentazione powerpoint suddivisa in 5 parti principali. Ogni membro del gruppo è responsabile di almeno una parte. Tempo: 3-5 min a testa. 1) Introduzione spiegando obiettivi formativi di cui si occupa questaricerca (es. in questo caso cap. 2 obiettivo 3 ma anche 1-2). 2) Research purpose & research questions 3) Metodologia 4) Risultati 5) Implicazioni della ricerca.

03 mer 29 set. Personalità e valori. 4.1 Personalità: teorie e modelli. 4.2 Valori. 4.3-4.6 Approfondimenti e implicazioni.

  • Presentazione libri di testo e piattaforma on line: dott.ssa Claudia Zanchi, Pearson Italia SpA.

  • Valori nei processi comportamentali. Cultura organizzativa e cultura nazionale negli studi di Hofstede.

04 gio 30 set. Approfondimenti su personalità, ereditarietà, intelligenza.

5-6: Percezione e processo decisionale individuale (cap. 5)

05 lun 4 ottobre. 5.1 Percezione (introduzione). 5.2 Percezione e attribuzione: esprimere giudizi sugli altri. Processi decisionali. 5.3 Percezione e decisioni individuali. 5.4 Decidere nelle organizzazioni. 5.5-5.9: overview.

Percezione e Implicit Attribution Test.

06 mar 5 ott. Formazione dei gruppi e assegnazione dei primi lavori . Cap. 5: discussione, approfondimenti e implicazioni.

7-9: Teorie motivazionali (cap. 6) - Motivazione: dalle teorie alle applicazioni (cap. 7)

07 mer 6 ott. 6.1 Introduzione e definizioni. 6.2 Prime teorie.

08 gio 7 ott. 6.3 Teorie contemporanee della motivazione. 6.4-6.6 Discussione, integrazioni e implicazioni manageriali.

09 lun 11 ott. 7.1 Motivare attraverso la progettazione del lavoro. 7.2 Coinvolgimento dei dipendenti. 7.3 Motivare attraverso i sistemi di ricompensa. 7.4-7.5 Discussione e implicazioni.

  • Fonti scientifiche per lavori di gruppo: Articolo su Prospettive: Sentirsi vivi al lavoro: L’importanza del job crafting nei lavori a bassa autonomia
    Vedi anche tra le fonti originali Buonocore et al 2020 (pdf in fondo alla pagina tra i files della lezione 9, il nome inizia con 09)

  • Lavoro di gruppo (per lun prox settimana): selezionare nell'articolo di Kahneman et al (2011) "Before you make that big decision" reperibile in pdf in fondo alla pagina (il nome inizia con 09) due tipi di bias tra quelli trattati, prepararsi a spiegarli ricorrendo agli esempi nell'articolo e se possibile con ulteriori esempi. Cercate nelle fonti indicate nel libro di testo (usando le note bibliografiche) e su google scholar ulteriore letteratura. Preparate una breve relazione da postare in formato pdf nella sezione file di Teams in modo di poterla condividere e raccontare. Le domande guida sono queste: 1) quali tipi di bias decisionali (uno o due) avete individuato e come si caratterizzano? 2) potete fornire degli esempi? 3) avete trovato uno studio che vi è parso utile sul tema? Potete descriverlo brevemente? Il nome del file sarà formati dai cognomi dei partecipanti seguiti da relazione bias decisionali.pdf

10-12: I gruppi (capp. 8 e 9)

10 mar 12 ott. Fondamenti del comportamento di gruppo (cap. 8)

11 mer 13 ott. 8.3 Proprietà del gruppo. 8.4 decision making di gruppo. Approfondimenti: conformità di gruppo

12 lun 18 ott. I team nelle organizzazioni: capire i gruppi e le squadre di lavoro (cap. 9)

13-15: Conflitto e negoziazione (cap. 13)

13 mar 19 ott. Conflitto e negoziazione (cap. 13). 13.1: Introduzione e definizioni. 13.2 Tipi e luoghi del conflitto. 13.3 Il processo del conflitto. 13.4 La negoziazione. 13.5-13.6 Discussione e implicazioni.

  • Quiz autovalutazione per preparazione esonero cap. 13 : vedi pdf in fondo alla pagina (13 quiz...)

14 mer 20 ott. Analisi domande esame finale: come indicato nel programma ufficiale, sono basate sugli obiettivi formativi di dettaglio. Il libro di testo riporta l`elenco completo degli obiettivi didattici all'inizio di ciascun capitolo. E`consigliabile usare tale elenco per la preparazione dell'esame.

15 gio 21 ott. Prova di esonero in presenza via moodle (solo per chi ha partecipato ai lavori di gruppo)

Modulo 2: HR Lab (6 CFU)

Piattaforma on line My Pearson Place Codice classe: P9G2IZNJ

Password iscrizione moodle edisea.uniss.it (per esonero ed esami): T2021

1: HR Lab: Introduzione

01 lun 25 ottobre. Introduzione al modulo HR Lab; programma, modalità, contenuti. Inquadramento disciplinare.

  • Vedi assetto organizzativo da 01 Virili Assetti organizzativi, cap4, fig. 4.3, pag. 115 (vedi pdf fondo pagina).

2-6: Business Intelligence in HR

02 mar 26 ott. Business intelligence e analisi dei dati.

03 mer 27 ott. Tabelle pivot come semplici strumenti di analisi. Progettazione e realizzazione di tabelle pivot per l'analisi dei dati.

  • Analisi dei dati: dai sistemi operazionali a quelli analitici. Fonte: Kimball & Ross, The data warehouse toolkit, Wiley 2002, II ed., ch. 1, download link

04 gio 28 ott. Dimensional modeling e progettazione di tabelle pivot. Un esempio con i dati McFedries(2010).

  • Due categorie di database in azienda

    1. database per sistemi operazionali (transazioni numerose day by day, aggiornamenti frequenti da parte di molti utenti: es. ordini, fatture ecc.)

    2. database per sistemi analitici: data warehouse (interrogazioni veloci e semplici su grandi quantità di dati con risultati aggegati: es. analisi delle vendite)

  • Esempio di analisi di business: conoscere le vendite per agente e regione. Tre tipi di informazioni:

    1. area di interesse dell'analisi (vendite e non ad esempio magazzino, oppure risorse umane, oppure produzione ecc.)

    2. come misuriamo i fatti che osserviamo? (fatturato, numero di transazioni, numero di prodotti, costi, margine, ecc.)

    3. che tipo di ripartizione vogliamo ottenere per dimensione di analisi (es. per agente, per regione piuttosto che ad esempio per mese/anno; per classi e prodotti; per classi e clienti; per canalisi di vendita ecc.)

      • Le dimensioni rispondono alla domanda: aggregare PER che cosa? Tipiche dimensioni di aggregazione sono le seguenti:

      • Quando? Dimensione temporale: Anni, trimestri, mesi, settimane, giorni, ecc

      • Dove? Dimensione spaziale/territoriale: continente, nazione, regione, provincia, comune. ecc

      • Che cosa? Dimensione dell'oggetto: gerarchia del prodotto/servizio: categoria, marca, modello, versione, serie, ecc.

      • A chi? Dimensione del cliente/destinatario: gerarchia clienti es. classe, segmenti, e altri attributi (per dati anagrafici rilevanti)

      • Chi? Dimensione del soggetto es. Area vendite A. caporeparto A1, venditori referenti ecc.)

      • Come? Es. modalità di pagamento,. canali di vendita, finanziamenti, ecc.

    4. come voglio aggregare i fatti (sommare, contare, max, min, varianza, ecc.)

    5. qual è il livello elementare di aggregazione/granularità dei fenomeni che sto analizzando (es. una riga di vendite a che cosa corrisponde? ad una singola transazione di vendita? ad un totale mensile? ad un totale trimestrale?

  • Lavoro di gruppo per lunedì 8 novembre: ciascun membro del gruppo identifica e approfondisce un diverso capitolo dal libro di HR (Dessler: capitoli 3,4,5,6,7,9). Per lunedì 8 in aula si prepara a introdurne i concetti base usando le slides (pdf in fondo a questa pagina Lab_HR_slide capXX.pdf) e rispondendo inoltre alla seguente domanda: che tipo di analisi di business intelligence potrebbero essere svolte nell'area HR oggetto del capitolo? Con quali fatti e quali dimensioni?

05-08 Preparazione del project work

Obiettivi della settimana: completare e dimostrare di essersi impadroniti delle basi HR (ogni gruppo completa i test di autovalutazione dei 6 capitoli HR, uno per componente). Apprendere in aula le basi sulla realizzazione delle tabelle pivot. Individuare alcune ipotesi alternative di data set da usare per analisi nel project work e cominciare a sperimentare.

05 lun 08 nov. Panoramica HR e possibili fonti di dati per HR analytics.

  • Elementi chiave da conoscere per realizzare una interrogazione:

    1. le misurazioni scelte dei fatti (KPI= Key Performance Indicator)

    2. le dimensioni di aggregazione (oggetto: che cosa ho venduto? (prodotti: serie, versione, modello, marchio ecc.) soggetto: chi ha venduto? (agenti); tempo: quando? (gg/mesi/trimestri/anni); dove? (comune, provincia, regione, nazione, continente...) come? (canali di vendita; condizioni di pagamento o altro);

  • La tipica analisi risponde a questa domanda: aggregare (KPI) per dimensione1, dimensione2, ecc.. es. sommare le quantità vendute (KPI) per agente (dimensione di analisi)

  • Esercitazioni introduttive. Fonte: Borazzo e Candiotto, Applicazioni Aziendali con Excel, Apogeo 2009, cap. 8: Tabelle pivot.

  • Presentazione esercitazioni. Fonte: McFedries, Excel PivotTables and PivotCharts, Wiley 2010.

  • Scaricare i file in formato excel Lab02... e Lab03... in fondo a questa pagina per esercitarsi sulle tabelle pivot.

06 mar 09 nov. Struttura del project work: slide powerpoint + modello di HR analytics (tabelle pivot ed eventualmente (non obbligatorio) Microsoft Power BI, vedi approfondimento facoltativo in fondo al syllabus)

  • Esercitazioni. su tabelle pivot file Lab04 PivotTables08.xlsx

07 mer 10 nov. Struttura del project work e materiale

  • Descrizione del problema aziendale: qual è la sfida HR da risolvere?

  • Collegamento esplicito e analisi di 2 aree HR in due capitoli del libro di testo HR

  • Descrizione del modello: dataset utilizzato, dimensioni, KPI; descrizione dell'analisi; risultati e interpretazione con soluzioni di problemi

  • Confronto con un caso aziendale simile

Data di presentazione dei gruppi: giovedì 25 novembre ore 9-11. La presentazione prevede sezioni separate per ciascun componente con circa 8 minuti a testa. I nomi dei componenti andranno indicati esplicitamente all'inizio di ogni sezione insieme con il titolo.

Materiale di partenza per il project work

Esempi di casi HR business intelligence and analytics:

KPIs in HR

Esempio di analisi data-driven del turnover

Alcune fonti di dati (data set) disponibili pubblicamente per costruire il vostro sistema di HR business intelligence

08 giov 11 nov. Lavoro in aula al project work.

  • Check su stato avanzamento obiettivi della settimana: completare e dimostrare di essersi impadroniti delle basi HR (ogni gruppo completa i test di autovalutazione dei 6 capitoli HR, uno per componente). Apprendere in aula le basi sulla realizzazione delle tabelle pivot. Individuare alcune ipotesi alternative di data set da usare per analisi nel project work e cominciare a sperimentare.

  • Come aprire un file csv in Excel

  • Per lunedì: preparare brevi presentazioni di 5 minuti di ciascun coordinatore di gruppo (una slide): 1) valutazioni HR sui singoli capitoli raggiunte dal gruppo; 2) quali data set si stanno considerando; 3) open issues e piano di lavoro per la settimana

09-12 Sviluppo prime bozze project work: lavoro dei gruppi in aula

09 lun 15 nov ore 10-11:30.

  • Intro: brevi presentazioni di 5 minuti di ciascun coordinatore di gruppo: 1) valutazioni HR sui singoli capitoli raggiunte dal gruppo; 2) quali data set si stanno considerando; 3) open issues e piano di lavoro per la settimana.

  • Focus point di oggi: realizzare le tabelle pivot

10 mar 16 nov.

  • Focus di oggi: casi di studio da collegare alla vostra analisi

11 mer 17 nov. Intro: stati avanzamento project work da completare per domani. brevi presentazioni di 5 minuti di ciascun coordinatore di gruppo: 1) capitoli /aree HR scelte; 2) dataset usati; 3) tabelle pivot; 4( casi studio identificati.

  • Focus di oggi: assegnazione a ciascun componente di una parte definita del project work. I ccordinatori presentano domani le parti del pw assegnate a ciascuno

12 gio 18 nov. Intro: assegnazione parti pw a ciascun componente. Brevi presentazioni di 5 minuti di ciascun coordinatore di gruppo: 1) nominativo di ciscun componente; 2) parte del pw assegnata 3) sommario stato avanzamento (fatto/da fare)

  • Focus di oggi: delivery prima bozza project work (bozza slides+bozza pivot + data set). Per lunedì: prepararsi a mostrarla insieme a piano lavoro completamento.

13-15 completamento e rifinitura project work

13 lun 22 nov. Presentazioni brevi (5 minuti) bozze slides e piani di lavoro per ultimi tre gg.

14 mar 23 nov.

15 mer 24 nov.


16 gio 25 nov. Prova di esonero.

Approfondimento facoltativo: analisi con sistemi di Business Intelligence

Analisi con Microsoft Power BI. Altre BI platforms.