Di conseguenza, le organizzazioni stanno creando academy interne di data science per accelerare la loro alfabetizzazione ai dati e integrare l’apprendimento nel flusso di lavoro. Questa infografica presenta 5 best practice per costruire data academy, apprese dai clienti di DataCamp for Business.
5 best practice per creare una data academy
1. Collega l’apprendimento a risultati trasformativi
Assicurati che i tuoi obiettivi formativi siano allineati agli obiettivi di business ed evita di fissare risultati basati solo sulle "competenze". Questo ti aiuterà a misurare meglio l’impatto della formazione e a garantire che le iniziative con ROI elevato vengano prioritarizzate.
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Esempi di risultati basati sulle competenze |
Esempi di risultati trasformativi |
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1.000 persone devono essere upskilled in Python |
Ridurre i ticket inviati al team dati formando i lavoratori in prima linea su Tableau e SQL |
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I lavoratori in prima linea devono essere upskilled nel machine learning |
Migliorare l’accuratezza delle previsioni per la pianificazione della supply chain con competenze di analisi delle serie temporali |
2. Punta a stimolare il coinvolgimento
La partecipazione e il coinvolgimento dei learner sono fondamentali per favorire l’adozione della tua data academy. Adotta un ambiente di apprendimento senza attriti e indossa il cappello del marketer per massimizzare l’impatto. Ecco alcune tattiche che puoi adottare:
- Collega la homepage della tua data academy in tutte le comunicazioni
- Lancia un podcast interno
- Crea video con testimonianze dei learner
- Avvia un programma "learner del mese"
- Eventi ed extra esclusivi per i learner
- Lancia un programma lunch and learn con esperti interni
- Assicurati che le risorse formative vadano bene per tutti i livelli, dai consumer di dati ai profili tecnici
- Dai priorità ad esperienze di apprendimento esperienziale che permettano ai learner di applicare le proprie competenze
3. Lavora con modalità di apprendimento diverse
Vai oltre l’apprendimento basato sui video e crea un ecosistema che combini modalità di apprendimento differenti. Le modalità includono:
- Corsi online: Scegli fornitori che aiutino i professionisti a essere pronti all’applicazione pratica
- Community di pratica: Crea uno spazio in cui i learner possano confrontarsi sui loro percorsi
- Apprendimento multimodale: Integra podcast, webinar, white paper, post del blog e infografiche nel percorso dei learner
- Apprendimento misto: Combina autoapprendimento e formazione con istruttore per scalare i tuoi programmi
- Hackathon e talk di esperti: Coinvolgi gli esperti di dati della tua organizzazione per rafforzare la community
4. Crea percorsi di apprendimento personalizzati
La data literacy non è una competenza unica per tutti. Crea percorsi di apprendimento personalizzati per le diverse persone tipo nella tua organizzazione. Scopri di più sulle data persona in questo white paper.
5. Misura l’impatto della formazione e iterare
È fondamentale misurare come la data academy sta performando rispetto ai risultati trasformativi definiti al punto n. 1. Ecco tattiche di misurazione comuni che puoi adottare.
- Assessment: Le valutazioni sono ottimi modi per comprendere l’evoluzione delle competenze dei learner nel tempo
- Adozione: Completamenti delle risorse formative, XP acquisita dai corsi e tempo trascorso sulla piattaforma possono essere ottimi proxy per misurare il coinvolgimento
- Metriche di engagement e retention: Tassi di partecipazione e iscrizione, e metriche di engagement delle email, possono offrire un’ottima idea di come i learner interagiscono con il tuo programma.
- Cambiamento comportamentale: Misurare come i learner interagiscono con i dati nella tua organizzazione, l’impatto sui risultati trasformativi e i tassi di retention dei learner rispetto ai non-learner sono ottimi indicatori di cambiamento comportamentale e ROI
