在您的组织中打造学习型文化的5个步骤

打造学习型文化的五个步骤

1. 将学习上升为组织价值

学习型文化需要在整个组织中构建，其过程始于 CEO 等高层的支持。这份普华永道调查显示，80% 的 CEO 担心其组织所需的关键技能将无法获得。调查表明，许多高管更倾向于在组织内部进行技能提升，而非从其他行业或竞争对手处外部招聘。报告还指出，高管应重构绩效评估，更加关注与学习和技能获取相关的持续性反馈。

Amy Edmondson提出，可以通过所谓“心理安全”来营造学习环境。员工必须感到放心：为追求高质量学习成果而进行的尝试与冒险，不会带来负面后果。

2. 调动中层管理者与个人贡献者

当领导层明确学习是组织价值后，中层管理者与个人贡献者将负责落地这些策略。中层管理者应与直属下属直接合作，制定契合个人与团队目标、并与期望的业务成果保持一致的学习计划。

至关重要的是，中层管理者需要有效与员工沟通，既阐明为何学习是组织的首要任务，也说明员工应如何提升以实现这一目标。在 DataCamp 年初与彭博和 NatWest Group 的 L&D 负责人共同举办的圆桌讨论中，NatWest 全球课程负责人 Marcus Robertson 指出，中层管理者需要与直属下属和领导层双向沟通，并强调只有在持续发展技能的前提下，团队才能交付成果。

此外，每个人的学习方式各不相同。有的人偏好更直接的反馈，有的人则更适应间接的沟通方式。中层管理者最了解自己的直属下属，可据此有效地就其学习与发展提供反馈。

3. 让学习资源触手可及

当组织在鼓励学习与提供恰当反馈方面具备良好基础后，开发高质量的学习资源（尤其是分析技能方面）就非常重要。随着智能、数据驱动型组织的扩张，它们正在为员工开发学习资源，以帮助其提升技能，跟上岗位需求的变化。

例如，Airbnb 创建了 “Data University（数据大学）”，提供 30 多门与数据技能相关的课程，帮助员工提升数据意识、数据采集与可视化能力，并理解如何在规模化环境下处理数据。

另一个例子来自 Allianz Benelux，其结合使用 DataCamp 课程与其他学习资源，来扩展自身的数据分析学院。

4. 制定个性化学习路径

组织中的每位员工在学习偏好与学习分析技能的动机上都各不相同。随着赋能员工学习新分析技能的资源不断丰富，需充分考虑这些差异化目标，以提升学习旅程的影响力。本文指出，为员工提供个性化的学习与发展可带来更好的留任率、更高的生产力以及更优的客户结果。

在每个数据分析领域，组织中普遍存在八类数据画像。它们从更偏非技术岗位的数据消费者与领导者，到具备高度技术背景与要求的数据工程师不等。针对不同画像定制学习路径，是从学习项目中产出有价值成果的关键。

5. 试验多种学习模式

学习与发展课程应采用多种方式设计，包括自定进度学习与更为传统的讲师主导培训。

这种被称为混合式学习的方法，能够帮助组织降低成本，适配多样化学习风格（如网络研讨会与游戏化），并显著提升投资回报。数据科学混合式学习的一个案例来自彭博的Sheil Naik，其在 Python 技能提升项目中，将 DataCamp 与基于彭博数据的内部实时跟码培训相结合。

学习型文化是数据转型的底座

技能提升是组织实现数据流利度的唯一途径。在组织内部打造以学习为驱动的文化，是一项高回报的机遇，能够带来更佳洞察与业务成果。年轻员工也对这种文化抱有期待。在我们数字化、数据驱动的环境中，这同样是满足对数据分析技能旺盛需求的唯一方式。