सांस्कृतिक और कर्मचारी प्रतिरोध पर काबू पाना
डेटा अपस्किलिंग कार्यक्रमों को लागू करने में एक बड़ी चुनौती सांस्कृतिक और कर्मचारी प्रतिरोध को दूर करना है। वास्तव में, हमारे State of Data Literacy 2023 रिपोर्ट में, डेटा अपस्किलिंग में संलग्न 27% नेताओं ने कर्मचारी प्रतिरोध को सफलता के लिए सबसे बड़ी चुनौती बताया। इस समस्या का समाधान करने के लिए, एक मार्केटर की तरह सोचना और अपने कार्यबल से सहमति बनाना अत्यावश्यक है।
मार्केटर की तरह सोचें
कहा जा सकता है कि डेटा अपस्किलिंग कार्यक्रमों में जुड़ाव बनाने के सबसे महत्त्वपूर्ण तत्वों में से एक है पूरे संगठन में कार्यक्रम का प्रचार-प्रसार करना। नेताओं को डेटा कौशल विकसित करने के मूल्य को लगातार स्पष्ट रूप से बताना चाहिए।
मूल्य केवल इस पर सीमित नहीं होना चाहिए कि डेटा अपस्किलिंग संगठन के निचले-स्तर के मैट्रिक्स को कैसे लाभ पहुँचाएगी, बल्कि इस पर भी कि डेटा कौशल विकसित करने से व्यक्तियों के करियर परिणाम कैसे बेहतर हो सकते हैं। कई मायनों में, यह अपस्किलिंग में लगे नेताओं को मार्केटर्स की तरह सोचने की आवश्यकता पैदा करता है।
एक सामान्य मार्केटिंग रणनीति यह है कि आप अपने संगठन की डेटा पर्सोनाज़ विकसित करें—यह संदेश को व्यक्त करने और उसे अनुकूलित करने की कुंजी है।
हमारी डेटा पर्सोनाज़ ने सहकर्मियों के बीच मांग बनाने में हमारी बहुत मदद की। इससे हमें वाकई समझ आया कि उन्हें किस प्रकार का सीखना चाहिए, और हम यह जायज़ ठहरा सके कि उनकी पर्सोना और उनकी भूमिका के आधार पर हमने उन्हें कुछ सीखने की सामग्री दूसरों की तुलना में क्यों दी। यह हमारी संचार रणनीति में भी सहायक रही क्योंकि इससे हम अपने संदेश और अपने दृष्टिकोण को व्यक्तिगत बना सके। हमारी पर्सोना पर की गई मेहनत ने हमें “मुझे इससे क्या मिलेगा” का जवाब देने में मदद की, क्योंकि मैं गारंटी देता/देती हूँ कि लोग वास्तव में इसी की परवाह करते हैं। यह उनके काम में उन्हें किस तरह और अधिक स्मार्ट, तेज, बेहतर और अधिक उत्पादक बनाएगी? पर्सोना का एक हिस्सा लोगों के लिए इसी बात को जीवन्त बनाने में वाकई मददगार रहा।
संक्षेप में, डेटा पर्सोनाज़ ऐसे आदर्श रूप होते हैं जो आपके संगठन के भीतर अलग-अलग व्यक्तियों और उनके डेटा से संबंध का प्रतिनिधित्व करते हैं। ऊपर दिए गए उद्धरण में, एमिली सीखने के कार्यक्रमों के प्रचार में डेटा पर्सोनाज़ के महत्त्व को समझाती हैं।
डेटा पर्सोनाज़ कार्यक्रम प्रबंधकों को अपने संदेश और दृष्टिकोण को व्यक्तिगत बनाने में मदद करती हैं, जिससे शिक्षार्थियों के लिए यह प्रश्न "मुझे इससे क्या मिलेगा?" का उत्तर देना आसान हो जाता है। इस तरह वे समझ पाते हैं कि डेटा अपस्किलिंग उनके काम में उन्हें कैसे अधिक स्मार्ट, तेज, बेहतर और अधिक उत्पादक बनाएगी।
डेटा साइंस अकादमी New York Life में सबसे लोकप्रिय कार्यक्रमों में से एक है, और यह हमारे ब्रांडिंग प्रयासों को समर्थन देती है। जब भी डेटा टीम डेटा प्रोजेक्ट्स पर काम करती है, हम वास्तव में ऐसे वीडियो बनाते हैं जिनमें हमारी टीम और भागीदारों के लोग बोलते हैं, और यह लगभग तीन-चार मिनट के वीडियो होते हैं, जिन्हें कोई भी आसानी से समझ सकता है और देख सकता है। और वास्तव में, हम इन वीडियो का उपयोग अपने एग्जीक्यूटिव ऑफिसर प्रशिक्षण में करते हैं।
एक और तरीका यह है कि हर पहल के लिए आकर्षक संचार योजनाओं के माध्यम से डेटा पहलों के आसपास उत्साह पैदा किया जाए। ग्लेन बताता/बताती है कि New York Life अपने सीखने के कार्यक्रम और सामान्य तौर पर डेटा उत्पादों का कैसे प्रचार करता/करती है। उदाहरण के लिए, वे टीम सदस्यों और भागीदारों की विशेषता वाले छोटे, आसानी से समझ में आने वाले वीडियो बनाते हैं, जिन्हें बाद में एग्जीक्यूटिव ऑफिसर प्रशिक्षण में उपयोग किया जाता है।
अपने कार्यक्रम का प्रचार करने के अन्य तरीके
अपने सीखने के कार्यक्रमों का प्रचार करने के लिए आप कई तरह की रणनीतियाँ अपना सकते हैं:
- अपनी सभी संचार सामग्री में अपने डेटा साक्षरता कार्यक्रम का लिंक दें: इसमें आंतरिक न्यूज़लेटर्स, ईमेल हस्ताक्षर, और अन्य प्रासंगिक दस्तावेज़ शामिल हैं। अपने कार्यक्रम को लगातार दृश्य बनाकर, आप इस संभावना को बढ़ाते हैं कि कर्मचारी इसकी महत्ता को पहचानें और भाग लेने पर विचार करें।
- अपस्किलिंग के महत्त्व पर एक आंतरिक पॉडकास्ट शुरू करें: डेटा साक्षरता के मूल्य पर चर्चा करने वाली और उद्योग विशेषज्ञों या आपके संगठन के सफल शिक्षार्थियों के साक्षात्कार वाली पॉडकास्ट कड़ियों की एक श्रृंखला विकसित करें। यह कार्यक्रम के बारे में जागरूकता बढ़ाएगा और सतत सीखने की संस्कृति बनाने में मदद करेगा।
- अपने पायलट कार्यक्रम से शिक्षार्थियों की गवाही वाले वीडियो बनाएँ: वास्तविक सफलता की कहानियाँ प्रदर्शित करें, जहाँ आपके पायलट कार्यक्रम के प्रतिभागी छोटे वीडियो क्लिप्स में अपने अनुभव साझा करें। सामाजिक प्रमाण बनाकर संभावित शिक्षार्थियों को अपने साथियों पर कार्यक्रम के लाभ और प्रभाव देखने में मदद मिलती है।
- लर्नर-ऑफ-द-मंथ कार्यक्रम शुरू करें: प्रत्येक महीने शीर्ष शिक्षार्थियों की उपलब्धियों को आंतरिक संचार या सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म्स पर प्रदर्शित कर उन्हें पहचानें और पुरस्कृत करें। यह तरीका व्यक्तिगत शिक्षार्थियों को प्रेरित कर सकता है और स्वस्थ प्रतिस्पर्धा व सहभागिता को बढ़ावा दे सकता है।
- अपने संगठन के भीतर डेटा विशेषज्ञों के साथ लंच-एंड-लर्न पहल शुरू करें: अनौपचारिक दोपहर के सत्र आयोजित करें जहाँ डेटा विशेषज्ञ अपस्किलिंग में रुचि रखने वाले कर्मचारियों के साथ अंतर्दृष्टि और सर्वोत्तम प्रथाएँ साझा करें। ऐसे आयोजन शिक्षार्थियों का समुदाय बनाने में मदद करते हैं और संगठन में डेटा साक्षरता के महत्त्व को सुदृढ़ करते हैं।
डेटा को मानवीय बनाना
डेटा अपस्किलिंग पहलों के प्रति सांस्कृतिक और कर्मचारी प्रतिरोध का एक बड़ा कारण यह आम गलतफहमी है कि डेटा क्यों और कैसे सर्वोच्च प्राथमिकता बन रहा है।
डेटा साइंस और इसके संबंधित क्षेत्र, जैसे मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, अक्सर संगठन में व्यापक स्तर पर भय पैदा करते हैं। ये भय कौशल-संबंधी होते हैं, जहाँ व्यक्ति चिंतित होते हैं कि उनके कौशल अप्रासंगिक हो सकते हैं; या ऑटोमेशन-संबंधी, जहाँ उन्हें लगता है कि मशीन लर्निंग-आधारित समाधान उनके काम का बड़ा हिस्सा स्वचालित कर देंगे।
मेरा मानना है कि सांस्कृतिक रूप से हमें गणित का डर है। सामान्य तौर पर, संख्याएँ वह क्षेत्र नहीं हैं जहाँ हम सबसे अधिक मजबूत महसूस करते हैं। इसलिए कार्यबल स्वाभाविक रूप से चिंतित होता है कि उनका करियर आने वाली डेटा माँगों के साथ तालमेल नहीं बिठा पाएगा। और इसका एक बड़ा हिस्सा इस बात पर निर्भर करता है कि हम, सीखने और डेटा के नेता, संवाद कैसे करना चुनते हैं। यदि हम यह ध्यान नहीं देते कि हम किससे बात कर रहे हैं और व्यावसायिक दर्शकों के साथ सीधे तकनीकी बातचीत में छलांग लगा देते हैं, तो यह गणित के डर को और बढ़ा देगा।
मेगन बताती/बताते हैं कि नेता अपनी संचार शैली पर ध्यान देकर डेटा-भय को कैसे कम कर सकते हैं। व्यावसायिक दर्शकों के साथ अत्यधिक तकनीकी बातचीत से बचना, गणित के डर को कम करने और डेटा को अधिक सुलभ बनाने में मदद कर सकता है।
डेटा उपयोग के बारे में अपेक्षाएँ निर्धारित करना
एक और अहम पहलू यह है कि डेटा ट्रांसफॉर्मेशन कार्यक्रम में डेटा का उपयोग कैसे किया जाएगा, इस बारे में स्पष्ट अपेक्षाएँ निर्धारित की जाएँ।
कोई भी खुद को छोटा महसूस नहीं करना चाहता, और जब आप डेटा को कठिन और दुर्गम बना देते हैं, तो लोगों को सबसे पहले यही एहसास होता है। इसके अलावा, नेताओं को डेटा का उपयोग व्यक्तियों को दंडित करने के लिए नहीं करना चाहिए। हमें डेटा का उपयोग व्यावसायिक प्रक्रियाओं में सुधार के लिए करना चाहिए, टीमों को उत्तरदायी बनाए रखने के लिए करना चाहिए, लेकिन हमें यह भी सुनिश्चित करना चाहिए कि लोग व्यावसायिक परिणामों पर चर्चा करने के लिए डेटा सामने लाने में आत्मविश्वास महसूस करें।
सिंडी समझाती/समझाते हैं कि जहाँ डेटा का उपयोग टीमों और व्यक्तियों को उत्तरदायी रखने के लिए किया जाना चाहिए, वहीं इसका उपयोग व्यक्तियों को दंडित करने या डेटा के उपयोग को हतोत्साहित करने के लिए नहीं होना चाहिए। इसके बजाय, डेटा को व्यावसायिक प्रक्रियाओं में सुधार करना चाहिए और ऐसी डेटा-चालित संस्कृति को बढ़ावा देना चाहिए जहाँ लोग व्यावसायिक परिणामों पर चर्चा करने के लिए आत्मविश्वास से अंतर्दृष्टियाँ सामने रख सकें।
निष्कर्ष
डेटा अपस्किलिंग कार्यक्रमों के लिए शिक्षार्थी सहभागिता बढ़ाने के लिए सांस्कृतिक और कर्मचारी प्रतिरोध पर काबू पाना, मार्केटर की तरह सोचना, और डेटा को अधिक मानवीय बनाना आवश्यक है। अपने कार्यक्रम का प्रचार करने की विभिन्न रणनीतियाँ अपनाकर, डेटा-संबंधी भय का समाधान करके, और डेटा उपयोग के बारे में स्पष्ट अपेक्षाएँ निर्धारित करके, आप अपने कार्यबल के लिए डेटा साक्षरता अपनाने और डेटा-चालित युग में अपने संगठन की सफलता को आगे बढ़ाने के लिए एक अनुकूल माहौल बना सकते हैं।
एडेल एक डेटा साइंस शिक्षक, वक्ता, और DataCamp में मीडिया के वीपी हैं। एडेल ने डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग, और डेटा इंजीनियरिंग पर कई पाठ्यक्रम और लाइव प्रशिक्षण जारी किए हैं। वह संगठनों में डेटा कौशल और डेटा साक्षरता फैलाने, तथा तकनीक और समाज के संगम के प्रति उत्साही हैं। उनके पास डेटा साइंस और बिज़नेस एनालिटिक्स में एमएससी है। खाली समय में, आप उन्हें अपने बिल्ली लुई के साथ समय बिताते हुए पा सकते हैं।
जैसे-जैसे दुनिया अधिक डेटा-चालित होती जा रही है, व्यवसायों के लिए डेटा अपस्किलिंग कार्यक्रमों की आवश्यकता तेजी से बढ़ रही है। यह सुनिश्चित करना कि आपका कार्यबल इन कार्यक्रमों में जुड़ा रहे और प्रतिबद्ध रहे, उनकी सफलता के लिए अत्यंत महत्त्वपूर्ण है। इस ब्लॉग पोस्ट में, हम अपने State of Data Literacy Report 2023 के निष्कर्षों का उपयोग करते हुए शिक्षार्थी सहभागिता बढ़ाने और डेटा अपस्किलिंग पहलों को लागू करते समय आने वाली सामान्य चुनौतियों को दूर करने की विभिन्न रणनीतियों का अध्ययन करेंगे। आप हमारे अलग वेबिनार में डेटा अपस्किलिंग कार्यक्रमों को अधिकतम करने की रणनीतियाँ के बारे में और जान सकते हैं।