2 oder mehr Personen ausbilden? Schau dir unsere Business-Lösungen an
Verschaffe deinem Team Zugang zur gesamten DataCamp-Bibliothek mit zentralisierten Berichten, Aufgaben, Projekten und mehr
Als Folge davon bauen Unternehmen interne Akademien für Data-Science-Kompetenzen auf, um ihre Datenfitness zu beschleunigen und Lernen in den Arbeitsalltag zu integrieren. Diese Infografik zeigt 5 Best Practices für den Aufbau von Data Academies, die wir bei DataCamp for Business Kundinnen und Kunden gelernt haben.
5 Best Practices für den Aufbau einer Data Academy
1. Lernen an transformativen Ergebnissen ausrichten
Stelle sicher, dass deine Lernziele zu deinen Unternehmenszielen passen, und vermeide rein "kompetenzbasierte" Zielsetzungen. So lässt sich der Einfluss deiner Trainings besser messen und Initiativen mit hoher Rendite werden priorisiert.
|
Beispiele für kompetenzbasierte Ziele |
Beispiele für transformative Ergebnisse |
|
1.000 Personen sollen in Python weitergebildet werden |
Weniger Tickets an das Datenteam durch Weiterbildung der Mitarbeitenden an vorderster Front in Tableau und SQL |
|
Mitarbeitende an vorderster Front sollen in Machine Learning weitergebildet werden |
Prognosegenauigkeit in der Lieferkettenplanung mit Kompetenzen in Zeitreihenanalyse steigern |
2. Engagement gezielt fördern
Teilnahme und Engagement der Lernenden sind entscheidend für die Akzeptanz deiner Data Academy. Schaffe ein reibungsloses Lernerlebnis und setze auf Marketing-Taktiken, um die Wirkung zu maximieren. Diese Ansätze helfen:
- Verlinke die Startseite deiner Data Academy in sämtlicher interner Kommunikation
- Starte einen internen Podcast
- Produziere Videos mit Stimmen von Lernenden
- Führe ein "Learner of the Month"-Programm ein
- Exklusive Events und Vorteile für Lernende
- Starte ein "Lunch & Learn"-Format mit internen Expertinnen und Experten
- Stelle sicher, dass deine Lernangebote alle Niveaus abdecken – von Datenkonsumentinnen und -konsumenten bis zu technischen Lernenden
- Bevorzuge praxisnahe Formate, in denen Lernende ihre Kompetenzen anwenden können
3. Mit verschiedenen Lernformaten arbeiten
Geh über videobasiertes Lernen hinaus und baue ein Lernökosystem, das unterschiedliche Formate kombiniert. Dazu gehören:
- Online-Kurse: Wähle Anbieter, die Praktikerinnen und Praktiker schnell anwendungsbereit machen
- Community of Practice: Schaffe einen Ort, an dem Lernende sich über ihre Lernreisen austauschen
- Multimodales Lernen: Nutze Podcasts, Webinare, Whitepapers, Blogbeiträge und Infografiken als Teil der Lernreise
- Blended Learning: Kombiniere Selbstlernphasen mit Trainer-geführten Sessions, um deine Programme zu skalieren
- Hackathons & Expertentalks: Nutze die Datenspezialistinnen und -spezialisten in deinem Unternehmen, um die Community zu stärken
4. Personalisierte Lernpfade erstellen
Datenkompetenz ist keine Einheitslösung. Entwickle personalisierte Lernpfade für unterschiedliche Personas in deinem Unternehmen. Mehr über Daten-Personas erfährst du in diesem Whitepaper.
5. Wirkung messen und iterativ verbessern
Es ist entscheidend zu messen, wie die Data Academy im Vergleich zu den in Schritt 1 definierten transformativen Ergebnissen performt. Diese Messansätze haben sich bewährt.
- Assessments: Eignen sich hervorragend, um die Kompetenzentwicklung deiner Lernenden über die Zeit zu verstehen
- Nutzung: Kursabschlüsse, gesammelte XP und die auf der Plattform verbrachte Zeit sind gute Näherungswerte für Engagement
- Engagement- und Bindungsmetriken: Teilnahme- und Einschreibequoten sowie E-Mail-Engagement liefern ein gutes Bild, wie stark dein Programm zieht
- Verhaltensänderung: Wie Lernende mit Daten im Unternehmen arbeiten, der Beitrag zu transformativen Ergebnissen sowie die Bindungsrate von Lernenden vs. Nicht-Lernenden sind starke Indikatoren für Verhaltensänderung und ROI
