Superare le principali sfide del potenziamento delle competenze sui dati: insight dal State of Data Literacy 2023 Report

Le principali sfide nel potenziamento delle competenze sui dati

Secondo il report, le cinque sfide principali che le organizzazioni affrontano quando potenziano la data literacy della loro forza lavoro sono:

1. Mancanza di budget (40%)
2. Risorse formative inadeguate (36%)
3. Mancanza di supporto esecutivo (29%)
4. Mancanza di ownership del programma di formazione (29%)
5. Resistenza dei dipendenti (27%)

Queste sfide suggeriscono che molte organizzazioni non hanno ancora sviluppato strategie sui dati complete che mettano le persone al centro della trasformazione dei dati. 

Come sottolinea Vijay Yadav, Director of Quantitative Sciences & Head of Data Science al Center for Mathematical Sciences di Merck:

L'importanza di esperienze di apprendimento interattive

Il State of Data Literacy Report evidenzia anche l'insoddisfazione verso i tradizionali provider di formazione basata su video. Le competenze sui dati richiedono apprendimento attivo, spesso specifico per strumenti o concetti, rendendolo sostanzialmente diverso dall'acquisizione di altre competenze come presentazioni o project management.

Infatti, il 43% dei rispondenti al report ha dichiarato che l'apprendimento basato solo su video rende difficile applicare le competenze acquisite nel mondo reale. Inoltre, il 30% ha evidenziato che i dipendenti faticano a capire da dove iniziare a imparare, e il 29% ha affermato che, anche quando lo capiscono, le competenze apprese non sono pertinenti ai loro ruoli. 

Questi risultati mostrano come i provider tradizionali incentrino i contenuti su un'ampia quantità di video e risorse che, paradossalmente, rendono difficile per i dipendenti capire da dove iniziare e come applicare le proprie competenze. 

Come sottolinea Lawrence Liew, Director of AI Innovation presso AI Singapore: 

Superare le sfide nel potenziamento delle competenze sui dati

Ottenere supporto e ownership a livello esecutivo

Forse la principale sfida nel potenziamento delle competenze sui dati è la mancanza di supporto e ownership a livello esecutivo. Per superarla, le organizzazioni devono cambiare la mentalità della leadership e riconoscere il potenziamento delle competenze sui dati come una necessità strategica. Questo cambio di mentalità può essere ottenuto con i seguenti approcci:

• Sottolinea il valore strategico della data literacy: la leadership deve comprendere i benefici di lungo periodo della data literacy per l'organizzazione, tra cui decisioni migliori, maggiore efficienza operativa e più innovazione. Dimostrare il legame tra data literacy e risultati di business positivi può aiutare a convincere i leader a dare priorità al potenziamento delle competenze sui dati.
• Allinea l'upskilling ai obiettivi di business: le iniziative di upskilling sui dati dovrebbero essere strettamente allineate agli obiettivi complessivi dell'organizzazione per ottenere impegno e risorse. Collegando la data literacy al raggiungimento dei KPI e di altri obiettivi strategici, i leader possono apprezzare meglio l'importanza di investire nel potenziamento delle competenze sui dati.
• Valorizza storie di successo e best practice: condividere casi di studio e storie di successo di altre organizzazioni che hanno implementato con successo programmi di upskilling può fornire esempi concreti dei benefici e del ROI ottenibili. Mostrare le best practice dei leader di settore può aiutare a costruire un caso convincente per dare priorità all'upskilling sui dati.

Affrontare la resistenza dei dipendenti

Per contrastare la resistenza dei dipendenti, le organizzazioni dovrebbero concentrarsi sulla creazione di una cultura data-driven che sottolinei il valore della data literacy per tutti, indipendentemente dal ruolo. Le seguenti strategie possono aiutare a ridurre la resistenza e a incoraggiare la partecipazione ai programmi di upskilling:

1. Comunica i benefici della data literacy: spiega chiaramente i vantaggi delle competenze sui dati per i dipendenti, come migliori performance lavorative, maggiori opportunità di carriera e la possibilità di contribuire in modo più efficace al successo dell'organizzazione.
2. Offri percorsi di apprendimento su misura: proponi percorsi personalizzati che rispondano alle esigenze e agli interessi specifici dei diversi ruoli e livelli di esperienza. Questo aiuta i dipendenti a vedere la pertinenza delle competenze sui dati nel lavoro quotidiano e li motiva a partecipare ai programmi di upskilling.
3. Prevedi incentivi e riconoscimenti: introduci incentivi, come bonus o altre ricompense, per chi completa la formazione sulla data literacy o dimostra miglioramenti nelle proprie competenze. Inoltre, riconosci e celebra i risultati ottenuti per motivare e incoraggiare ulteriormente la partecipazione.

Scegliere i provider di formazione giusti

La scelta dei giusti provider di formazione è essenziale per superare le sfide legate a risorse formative inadeguate e alla pertinenza delle competenze acquisite. Quando valuti potenziali provider, considera i seguenti fattori per assicurarti che offrano un'esperienza formativa coinvolgente, efficace e su misura:

1. Esperienze di apprendimento interattive: cerca provider che privilegino approcci pratici e interattivi rispetto a metodi passivi basati su video. Esperienze come gamification, esercizi di coding e casi studio reali aiutano i dipendenti a comprendere e mantenere meglio le competenze sui dati.
2. Percorsi di apprendimento su misura: scegli provider che offrano contenuti personalizzati per le diverse persone in apprendimento presenti nella tua organizzazione. Percorsi su misura aiutano a garantire che si acquisiscano competenze pertinenti e immediatamente applicabili al proprio ruolo.
3. Curriculum specifico per il settore: preferisci provider che si concentrano sulle competenze sui dati nel tuo settore o ambito. Questo aiuta a garantire che le competenze insegnate siano direttamente applicabili alle sfide e opportunità specifiche della tua organizzazione.

Misurare il successo dei programmi di upskilling sui dati

Un'altra sfida che le organizzazioni affrontano quando fanno upskilling della forza lavoro è l'incapacità di riportare il ritorno sull'investimento (ROI) della formazione sui dati. Sebbene sia un problema notoriamente difficile da risolvere, i benefici tangibili dell'upskilling sui dati, se fatto bene, possono essere misurati. Le organizzazioni di successo hanno utilizzato i seguenti metodi per valutare l'efficacia dei loro programmi di apprendimento:

1. Monitorare il numero di dipendenti che hanno completato la formazione sulla data literacy e ottenuto certificazioni.
2. Valutare i miglioramenti nel decision making basato sui dati e nei risultati di business.
3. Misurare la soddisfazione e il coinvolgimento dei dipendenti nei programmi di upskilling sui dati.

Approfondisci il State of Data Literacy 2023 Report

Superare le principali sfide dell'upskilling sui dati è essenziale per consentire alle organizzazioni di sfruttare la potenza dei dati e guidare il business con successo. Ottenendo supporto e ownership a livello esecutivo, affrontando la resistenza dei dipendenti, allocando budget e risorse, scegliendo i provider giusti e misurando il successo dei programmi, le organizzazioni possono creare una forza lavoro più data-literate e meglio attrezzata per prendere decisioni basate sui dati. 

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