Многие задаются вопросом, как оценить эффективность программ МВА? Эффективность МВА, по нашему мнению, это результативность применения знаний, которую можно оценить уровнем повышения дохода выпускника (есть, правда, варианты, когда обучение на МВА изначально рассматривается, как «образование для себя», таковых немного).
Как же узнать, в какую бизнес-школу и на какую программу поступать? На этот счет публикуются много бесплатных советов. Например, Cергей Трушкин, преподаватель Mini MBA в Русской Школе Управления, в своей недавней публикации «МВА в российских реалиях: для чего стоит получать MBA?» на finam.info предлагает следующий алгоритм.
«Для начала определите, в какую компанию вы хотели бы попасть. Нарисуйте ее «портрет»: город, размер, отрасль. Чем подробнее получится описание, тем лучше. Затем найдите людей, которые работают в компании, подходящей под описание, через LinkedIn или Facebook и поинтересуйтесь, с какими дипломами МВА там работают люди».
Ну, чего проще? Находим таких людей, пишем письма. Примерный результат: пятеро не ответили, один написал «не ваше дело, какой у меня диплом», еще один написал «МВА Chikago Business School». Поедем в США или будем продолжать мучать Фейбук? А потом, на собеседовании узнаете от эйчара, что «наш руководитель вообще отрицательно относится к МВА».
На самом деле, в компаниях, у руководителей которых нет идиосинкразии по поводу МВА (таких все меньше), работают люди с дипломами разных школ бизнеса. Этому есть простое объяснение: хорошо, когда сотрудники являются носителями культур разных бизнес-школ. Происходит синергия, продвинутые эйчары в хороших компаниях давно это делают.
Будем считать, что со школой бизнеса разобрались. Второй вопрос: какую программу выбрать? Еще один совет от нашего сегодняшнего эксперта: «нужно выбирать такие программы МВА где фигурируют термины «гуру данных», «Data Science», «BigData», «прогнозная аналитика».
Вы удивлены? Вы думали, что МВА — это управленческая квалификация, что ее обладатели руководят людьми? А вот и нет, поскольку — цитата — «data science, bigData и прогнозная аналитика — это «следующая реинкарнация принципов научного менеджмента». Так вот ты какой, Ильич! (из старого анекдота).
Вот и думай теперь, что делать. Если последовать совету с «реинкарнацией», придется изучать вопросы манипулирования и обработки данных огромных плохо структурированных объёмов различной природы и много чего еще в этом духе. Правда, эту работу выполняют специалисты и без степени МВА….
Теперь серьезно:
Выбор школы бизнеса: советы и алгоритм
Выбор программы МВА: в зависимости от специализации, преподаватели, отзывы, рейтинги. Да, информации много, но вы же собираетесь поступать на МВА, а не на бакалавриат по филологии. Так что ориентируйтесь не только на «слова».
Сергей Кравцов
mba.su
