培训您的员工以数据为依据的决策

辛西娅·特里维拉(Cynthia Trivella)
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培训您的员工以数据为依据的决策

业务驱动力 数据洞察 不可否认。但是,无论我们对能够将关键决策基于清晰的数据分析框架的重要性有多么明确,对于许多组织而言,实际上采用这种方法都是另一回事。从领导到经理再到 劳动力 ,我们需要的是一个包含所有知识,技能和策略的计划,以使我们的员工能够熟练掌握数据并且对数据充满信心,以便他们能够在整个流程中应用以数据为依据的决策。

为什么某些组织不能做到这一点在一定程度上是一个问题 文化:我们可能会在我们的工作文化中接受“数据”的概念,但我们未能致力于开发团队需要利用数据的分析技能。这也可能是基础架构问题:许多组织根本没有能力自行创建,管理和实施多维培训计划。对于某些人来说,这是无法评估自己的局限性的原因:我们甚至可能没有意识到在能力方面的差距,甚至是实现这些差距所需的技术。但是,在所有这些方面,没有理由单独进行。

为了有效地赋予我们的员工权力,建立伙伴关系的最佳实践是一种伙伴关系-一种提供愿景,结构,工具和协作能量的伙伴关系,以使我们的员工成为数据驱动的决策者。如果我们要改变我们的 工作文化 为了保持竞争力,这就是我们需要将以数据为依据的决策制定为核心能力。而且,我们需要能够捕捉想象力并推动多样化和多代员工的参与-他们可能希望以各种方式,跨不同渠道,以不同速度交付他们的知识。

最近,我与SAS教育培训部高级经理Donna Trice和SAS教育客户主管的Katie Whitley开会,就此挑战进行了圆桌会议。我们讨论了SAS如何与组织合作以建立有效的,持续的合作伙伴关系,围绕数据素养和分析培训展开协作之旅,该培训从计划到采用再到完善。当各方都积极参与时,这种动力就会蓬勃发展。 SAS带来的是专业水平,远见和灵活性,大多数组织都没有,也可能没有这种灵活性来装备和培训我们的员工,以成为数据驱动型决策者。

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以下是我们对话的重点:

评估需求

梅根·比罗(Meghan M.: Something I see in terms of technology now is that it’s not about simply selling and buying. 那里’s no “one and done” with software and tools that are this powerful and this sophisticated. 学习 技术也是成为现代公司的重要组成部分。真正的学习合作伙伴无法摆放东西然后走开。他们必须建立持续的合作伙伴关系,并响应公司不断变化的需求。 

您能否谈谈如何评估每家公司的个人需求,以及哪些与众不同的因素?您可能与一家想在最前沿技能方面领先的公司合作,而另一家公司则较传统。那么,您如何确定针对这些员工的技能培训的最佳途径?在一种工作文化与另一种工作文化之间有效的指导和学习方法有哪些?这些方法有何不同?您使用什么工具(例如学习门户网站)?

SAS的Donna Trice我们从进行对话,限定和理解他们的学习目标开始。我们与客户一起研究他们今天的技能以及他们想去的地方。我们将共同制定一项适用于他们及其员工的培训计划。这可能包括学习需求评估,有些可能更喜欢公共课;其他人可能希望我们在现场;其他人则喜欢电子学习。我们可以弯曲和弯曲以满足客户的需求。

这一切都是为了与客户见面。因此,对于尚未准备好大步前进的公司,那些喜欢采用更传统的学习方法的公司,他们可能会预先安排针对多个主题的多个现场培训课程,而不是来找我们的公司说:“我想要建立一支数据科学团队。”对于该公司,我们可能会制定一个为期六个月的计划,其中包含不同的培训方式,以及自定义学习门户和报告以跟踪进度和成果指标。 

为技能发展奠定基础 

梅根·比罗(Meghan M.:我的工作水平较高,但您认为与 训练和技巧 跟。。有关的 怎么样 我们设想技能发展?我们听到很多有关员工自身需要的培训的信息。但是似乎公司也需要对全局有个清晰的了解。 

换句话说,我们如何更好地装备我们的领导者,经理和学习团队为员工制定正确的决策,并发展20/20愿景?与领导者合作开发真正的知识基础的正确方法是什么,以便他们可以设置一门学习和发展课程,以充分利用其自身技术的功能?

凯蒂·惠特利(SAS):这是一个非常有趣的问题-答案有很多方面。我们需要从两个方面着手与客户一起发展技能:宏观和微观。我们需要给客户信心,让我们能够同时解决这两个问题。

宏很重要,因此组织可以看到 技术发展 —它将如何影响整个员工队伍并使之受益。这不仅是对其员工进行培训。它了解他们的工作,成功的技能和超越自我的技能,以及他们目前满足这些期望的能力。换句话说,他们现在在哪里,以及在哪里需要达到他们的业务目标?同样重要的是要了解如何取得这些进步不仅会造福一个团队,而且会在整个公司范围内提高效率。

但是并不是每个人都需要相同的计划才能成功。一旦掌握了技能发展将如何从宏观层面上使组织受益的全局图,您就需要查看人员并真正了解当前的技能水平,不仅要了解他们的差距,还要了解他们的学习能力,以及他们学习得最好的格式。制定针对个人学习需求的基于角色的计划,将确保员工获得量身定制的说明性计划,在其中可以跟踪和衡量成功。  

而且,成功的关键在于确保知识和技能的积累。面对现实,因为那里有很多电子学习平台。 SAS非常重视这一部分,并颁发完成徽章和全球认可的认证,以验证技能的提高。如果需要提高知识获取,我们甚至会进行指导和辅导。 

指导时间和认证是实现这一目标的好方法。当您将其与基于角色的计划结合使用时,成功的秘诀在于基于角色的计划,这些计划对于业务分析师和数据科学家,管理员或模型经理而言都是不同的。作为企业,您必须根据您的目标确定这些计划的优先级,并找到合适的学习伙伴以助您一臂之力。

工作的未来

梅根·比罗(Meghan M.:展望未来,我们希望确保我们的员工掌握需求的软件和工具。我知道某些职业开始真正复苏,例如数据科学,今年的工作增长了29%。鉴于这份工作的开始大约是六位数,这并不奇怪,这是LinkedIn在2019年最有前途的工作。但是,数据科学技能需要大量非常具体的学习,而且我们目前的员工队伍还很多。  

如何更好地培训我们的员工队伍并确保下一代已准备好与AI和机器学习一起工作?我也在考虑教育:学习如何从劳动力转移到学术领域?  

SAS的Donna Trice: SAS建立下一代数据科学家,程序员和AI的方法,以及 机器学习 专家植根于在企业和学术机构之间建立协作关系,以确保企业迫切需要一条分析人才管道。 

这可以采取免费培训和启用的形式,例如课程材料和讲习班,以帮助教师建立课程,并提供低成本的免费SAS软件。我们还与学术研究人员合作,为他们提供强大的SAS分析工具,使他们能够从大量不同的数据中提取更深层的含义和见解。

综上所述,为了真正填补分析技能的空白,必须在SAS,大学和行业等分析公司之间建立合作伙伴关系。 SAS正在寻找创新的方法来支持希望在劳动力市场上给学生带来竞争优势的大学,同时也帮助商业客户找到并雇用他们所需的早期职业人才。关键是建筑 合作的 SAS行业与学术合作伙伴之间的关系-确保教师传授和学生学习的分析技能与行业发展和成功所需的技能保持一致。

我们希望您从此博客中获得一些深刻的见解。现在该应用它了。立即免费使用peopleHum。无需信用卡。

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