इवेंट रिकैप: डेटा-चालित युग के लिए लर्निंग और डेवलपमेंट

जनवरी 2021 में, वर्ल्ड इकोनॉमिक फोरम ने साझा समृद्धि के लिए अपस्किलिंग पर एक रिपोर्ट जारी की। यह एक आह्वान था जिसमें कहा गया कि यदि स्किल गैप को बंद किया जाए, तो 2030 तक वैश्विक GDP में 5-6.5 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर तक की वृद्धि हो सकती है।

आज, संगठन-व्यापी डेटा साक्षरता विकसित करना चाहने वाली कंपनियों के लिए लर्निंग और डेवलपमेंट की भूमिका पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है। इसी मई, DataCamp ने Kerrie O’Sullivan, EMEA ट्रेनिंग मैनेजर, और Sheil Naik, Bloomberg ग्लोबल डेटा टीम के सीनियर टेक्निकल ट्रेनर, तथा NatWest Group के ग्लोबल करिकुलम लीड Marcus Robertson के साथ एक पैनल डिस्कशन आयोजित किया, जिसमें डेटा-चालित संगठनों के लिए L&D की स्थिति, डिजिटल-फर्स्ट लर्निंग अनुभवों के डिजाइन की सर्वोत्तम प्रथाएँ, और अपनी संस्थाओं में लर्निंग संस्कृति को बढ़ावा देने के तरीकों पर चर्चा हुई।

पैनल चर्चा से दो व्यापक थीम उभरीं। पहली, स्किल (और डेटा स्किल) ट्रांसफॉर्मेशन पर अंतर्दृष्टि प्रदान करते समय L&D के रणनीतिक महत्व पर, और दूसरी, डेटा स्किल ट्रांसफॉर्मेशन को ऑपरेशनलाइज़ करने की सर्वोत्तम प्रथाओं पर। पैनल से कुछ प्रमुख निष्कर्ष इस प्रकार हैं:

लर्निंग और डेवलपमेंट का रणनीतिक महत्व

• संगठन में L&D की भूमिका — पैनल ने रेखांकित किया कि कैसे लर्निंग और डेवलपमेंट टीमें पूरे संगठन में स्किल ट्रांसफॉर्मेशन की दृष्टि को आगे बढ़ा सकती हैं। इसमें व्यवसाय समूहों के साथ मिलकर भविष्य की स्किल्स पर मार्गदर्शन और थॉट लीडरशिप प्रदान करना, और सभी शिक्षार्थियों के लिए लचीले एवं समतामूलक लर्निंग वातावरण डिजाइन करना शामिल है। यह खास तौर पर महत्वपूर्ण है क्योंकि नौकरियाँ तेजी से बदल रही हैं, और संगठन व समुदाय हाल के दशकों के सबसे बड़े रिस्किलिंग और अपस्किलिंग कार्यक्रमों में भाग लेना शुरू कर रहे हैं।

• अपस्किलिंग और रिस्किलिंग प्रयासों में डेटा स्किल्स की भूमिका — पैनल में शामिल L&D लीडर्स के लिए अपस्किलिंग और रिस्किलिंग की शीर्ष क्षमताओं में डेटा स्किल्स शामिल हैं। उदाहरण के लिए, Bloomberg और NatWest दोनों में ये स्किल्स Python, SQL, और बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल्स पर अपस्किलिंग से लेकर डेटा साक्षरता तथा डेटा तक पहुँच और उसे समझने के तरीकों तक फैली होती हैं। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि डेटा स्किल्स व्यवसाय संबंधी समस्याओं को सुलझाने की एक कार्यप्रणाली हैं, इसलिए इन्हें मौजूदा विषय-विशेषज्ञता में समाहित करना अत्यंत आवश्यक है। ये डेटा स्किल्स, चाहे संकल्पनात्मक हों या तकनीकी, विषय विशेषज्ञों को डेटा विशेषज्ञों के साथ संवाद स्थापित कर संगठनात्मक साइलो को तोड़ने या स्वयं विश्लेषण तैयार करने में सक्षम बनाती हैं।

• डेटा स्किल्स का निर्माण और स्थायित्व अन्य स्किल्स से कैसे भिन्न है — चूंकि डेटा स्किल्स अपेक्षाकृत नए हैं और प्रारंभ में कठिन लग सकते हैं, इसलिए डेटा अपस्किलिंग के लिए एक ऐसा नैरेटिव बनाना जो शिक्षार्थियों में डेटा से हासिल की जा सकने वाली उपलब्धियों को लेकर उत्साह जगाए, डेटा स्किल्स को बढ़ावा देने की पूर्व-आवश्यकता है। साथ ही, जैसे-जैसे संगठन डेटा पर अपस्किल करते हैं, विभिन्न भूमिकाओं के लोग, जिनकी डेटा साक्षरता अलग-अलग स्तर की होती है, उन्हें डेटा से संवाद करना होता है। इसी कारण Bloomberg और NatWest दोनों ने ऐसे लर्निंग प्रोग्राम शुरू किए जो डेटा से संभव उपलब्धियों और दैनिक कार्य में डेटा के एकीकरण पर जोर देते हैं। Marcus ने Python और R जैसे तकनीकी टूल्स पर अनुभवजन्य सीखने के लिए, DataCamp जैसी, सुरक्षित और इंस्टॉलेशन-रहित वातावरण उपलब्ध कराने के महत्व पर प्रकाश डाला। रोचक बात यह है कि चूंकि डेटा स्किल्स तकनीकी उन्मुख हैं और Jupyter Notebooks तथा IDEs जैसे टूल्स के साथ लागू होते हैं, इसलिए इनके लर्निंग परिणामों का प्रभाव अन्य स्किल्स की तुलना में अधिक आसानी से मापा जा सकता है। इसका एक उदाहरण यह है कि कैसे Sheil ने Python के साथ डेटा विश्लेषण का उपयोग करते हुए, अपने ब्लेंडेड लर्निंग प्रोग्राम (जो Python के साथ डेटा विश्लेषण पर है और जिसमें बुनियादी सामग्री के लिए DataCamp तथा Sheil द्वारा प्रदान और प्रशासित इन-हाउस ट्रेनिंग शामिल है) की प्रभावशीलता का आकलन किया।

डेटा स्किल ट्रांसफॉर्मेशन को ऑपरेशनलाइज़ करने की सर्वोत्तम प्रथाएँ

• डिजिटल-फर्स्ट L&D फंक्शन की ओर बदलाव — अधिकांश टीमों और संगठनों की तरह, 2020 में Bloomberg और NatWest दोनों की L&D टीमों ने डिजिटल कार्यस्थल की ओर रुख किया। उदाहरण के लिए, Bloomberg के लिए इसका अर्थ था डेटा अपस्किलिंग प्रोग्राम्स को डिजिटल-फर्स्ट के रूप में पुनःडिजाइन करना—उन्हें छोटा, अधिक इंटरैक्टिव बनाना, और शिक्षार्थियों को संगठन के भीतर विशेषज्ञों से संवाद के लिए प्रोत्साहित करना।此外, डिजिटल में संक्रमण का अर्थ दोनों संगठनों में क्षेत्रीय L&D टीमों और उनके शिक्षार्थियों के बीच की बाधाओं का टूटना भी था। इससे क्षेत्रीय L&D टीमें सर्वोत्तम प्रथाएँ साझा कर सकीं और प्रशिक्षकों तथा शिक्षार्थियों, दोनों के लिए अधिक सांस्कृतिक रूप से समृद्ध ट्रेनिंग अनुभव विकसित हो सका।

• लर्निंग संस्कृति बनाने की सर्वोत्तम प्रथाएँ — पैनल में एक प्रमुख थीम यह थी कि सीखने को लेकर उत्साह जगाने में वरिष्ठ नेतृत्व की भूमिका कितनी महत्वपूर्ण है। इसमें डेटा अपस्किलिंग के लिए वरिष्ठ कार्यकारी स्तर का समर्थन शामिल है, साथ ही मिडिल-मैनेजमेंट द्वारा अपने प्रत्यक्ष अधीनस्थों के साथ उनके अपस्किलिंग अवसरों और उनकी टीमों पर उसके प्रभाव पर बातचीत करना भी शामिल है। Marcus ने बताया कि मिडिल-मैनेजर्स के सामने एक संतुलन कायम रखने की चुनौती होती है—उनसे परिणाम देने की अपेक्षा की जाती है, साथ ही अपनी टीम की स्किल डेवलपमेंट को भी सक्षम बनाना होता है। हालांकि, एक अहम बात यह समझानी है कि टीमें तभी परिणाम दे सकती हैं जब वे अपनी स्किल्स विकसित करें। इसके अतिरिक्त, Kerrie ने इस बात पर जोर दिया कि संरचित ट्रेनिंग प्रोग्राम्स का प्रचार-प्रसार और उपलब्धता, जो आसानी से खोजे जा सकें, गति-संतुलित हों, और सीखने के परिणामों को स्पष्ट रूप से अभिव्यक्त करें, बातचीत की शुरुआत कर सकते हैं और सीखने के प्रति उत्साह पैदा कर सकते हैं।

यह पैनल में कवर की गई बातों की केवल एक झलक है — ऑन-डिमांड रिकॉर्डिंग में, Sheil, Kerrie और Marcus व्यवसायिक उद्देश्यों को सीखने के परिणामों के साथ संरेखित करने की सर्वोत्तम प्रथाओं, स्किल्स के लिए व्यापक नीड्स एनालिसिस कैसे करें, ऑफिस वापसी से L&D प्रोग्राम्स पर क्या प्रभाव पड़ेगा, आदि पर गहराई से चर्चा करते हैं। पूरा सुनने के लिए अवश्य रजिस्टर करें।

DataCamp for Business के बारे में और जानें:
DataCamp for Business उन कंपनियों के लिए एक इंटरैक्टिव लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है जिन्हें अपने लोगों को डेटा स्किल्स पर अपस्किल और रिस्किल करना होता है। डेटा साक्षरता और डेटा साइंस से लेकर डेटा इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग तक के विषयों के साथ, 1,600 से अधिक कंपनियाँ अपने टैलेंट को अपस्किल करने के लिए DataCamp for Business पर भरोसा करती हैं।