Vì thế, các tổ chức đang xây dựng học viện kỹ năng khoa học dữ liệu nội bộ để tăng tốc độ thông thạo dữ liệu và đưa việc học vào dòng chảy công việc. Đồ họa thông tin này sẽ trình bày 5 thực tiễn tốt nhất để xây dựng học viện dữ liệu, rút ra từ khách hàng DataCamp for Business.
5 thực tiễn tốt nhất để xây dựng học viện dữ liệu
1. Gắn việc học với các kết quả mang tính chuyển đổi
Đảm bảo mục tiêu học tập của bạn phù hợp với mục tiêu kinh doanh và tránh đặt các kết quả chỉ dựa trên “kỹ năng”. Điều này sẽ giúp bạn đo lường tác động của đào tạo tốt hơn và đảm bảo các sáng kiến có ROI cao được ưu tiên.
|
Ví dụ về kết quả dựa trên kỹ năng |
Ví dụ về kết quả mang tính chuyển đổi |
|
1.000 người cần được nâng cao kỹ năng về Python |
Giảm số lượng yêu cầu gửi đến đội dữ liệu bằng cách nâng cao kỹ năng Tableau và SQL cho nhân viên tuyến đầu |
|
Nhân viên tuyến đầu cần được nâng cao kỹ năng về machine learning |
Cải thiện độ chính xác dự báo trong lập kế hoạch chuỗi cung ứng với kỹ năng phân tích chuỗi thời gian |
2. Tập trung thúc đẩy mức độ gắn kết
Sự tham gia và gắn kết của người học rất quan trọng để thúc đẩy việc đón nhận học viện dữ liệu của bạn. Áp dụng môi trường học tập không ma sát và đội mũ “marketing” để tối đa hóa tác động. Đây là một số chiến thuật bạn có thể áp dụng:
- Đặt liên kết đến trang chủ học viện dữ liệu của bạn trong mọi thông báo
- Ra mắt podcast nội bộ
- Tạo video chia sẻ cảm nhận của người học
- Khởi động chương trình “người học của tháng”
- Sự kiện và phúc lợi độc quyền cho người học
- Tổ chức chương trình “ăn trưa và học hỏi” với chuyên gia nội bộ
- Đảm bảo tài nguyên học tập phù hợp cho mọi trình độ, từ người dùng dữ liệu đến người học kỹ thuật
- Ưu tiên trải nghiệm học thông qua thực hành, cho phép người học áp dụng kỹ năng
3. Kết hợp nhiều phương thức học tập
Vượt ra ngoài học qua video và tạo hệ sinh thái học tập kết hợp nhiều phương thức lại với nhau. Các phương thức học bao gồm:
- Khóa học trực tuyến: Chọn nhà cung cấp giúp người thực hành sẵn sàng áp dụng
- Cộng đồng thực hành: Tạo không gian để người học thảo luận hành trình học tập của họ
- Học đa phương tiện: Tận dụng podcast, hội thảo trực tuyến, sách trắng, bài viết blog và đồ họa thông tin trong hành trình của người học
- Học kết hợp: Kết hợp tự học với học có giảng viên hướng dẫn để mở rộng các chương trình học của bạn
- Hackathon & tọa đàm chuyên gia: Tận dụng chuyên gia dữ liệu của tổ chức bạn để củng cố cộng đồng
4. Tạo lộ trình học cá nhân hóa
Năng lực dữ liệu không phải là một kỹ năng “một cỡ vừa cho tất cả”. Hãy tạo các lộ trình học cá nhân hóa cho các nhóm nhân sự khác nhau trong tổ chức của bạn. Tìm hiểu thêm về các chân dung dữ liệu trong sách trắng này.
5. Đo lường tác động của đào tạo và lặp lại
Điều quan trọng là đo lường cách học viện dữ liệu đang hoạt động so với các kết quả mang tính chuyển đổi bạn đã xác định ở bước #1. Dưới đây là các chiến thuật đo lường phổ biến bạn có thể áp dụng.
- Đánh giá: Bài đánh giá là cách tuyệt vời để hiểu sự tiến hóa kỹ năng theo thời gian của người học
- Mức độ sử dụng: Hoàn thành tài nguyên học tập, XP thu được từ các khóa học và thời gian sử dụng nền tảng có thể là các chỉ báo tốt để đo lường mức độ gắn kết
- Chỉ số gắn kết và duy trì: Tỷ lệ tham gia và ghi danh, cùng các chỉ số gắn kết qua email, có thể cho bạn cái nhìn rõ về mức độ người học gắn bó với chương trình
- Thay đổi hành vi: Đo lường cách người học tương tác với dữ liệu trong tổ chức, tác động lên các kết quả mang tính chuyển đổi, và tỷ lệ duy trì của người học so với người không học là các chỉ báo tốt về thay đổi hành vi và ROI
