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破解数据技能提升的主要挑战:来自《2023 年数据素养现状报告》的洞察

探索《2023 年数据素养现状报告》的洞察,揭示数据技能提升面临的主要挑战,并提供可执行的策略,帮助打造具备数据素养的员工队伍。
Adel Nehme
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尽管许多组织已经认识到数据素养的重要性,但在为员工提升该领域技能时常会遇到挑战。《2023 年数据素养现状报告》指出,领导者在提升员工数据技能方面面临的主要难题包括文化、后勤与资金方面的障碍。本文将探讨这些挑战,并提供组织如何应对的见解。您还可以通过我们的专题网络研讨会了解更多最大化数据技能提升项目的策略。

数据技能提升的主要挑战

根据报告,组织在提升员工数据素养时面临的五大挑战是:

  1. 预算不足(40%)
  2. 培训资源不充分(36%)
  3. 缺乏高管支持(29%)
  4. 培训项目缺乏归属与负责方(29%)
  5. 员工抵触(27%)

data skills challenge chart

这些挑战表明,许多组织尚未制定以人为本、将人才置于数据转型核心位置的全面数据战略。

正如默克数学科学中心定量科学总监兼数据科学负责人 Vijay Yadav 所指出:

数据文化和数据技能是成功数据战略的重要组成部分。归根结底,领导者需要弄清的是,公司里的每个人是否都将数据视为资产,如果是,他们如何看待数据。比如,在一线工作了一辈子的人,可能并不清楚数据如何为他们带来价值。因此,我认为,将技能提升和数据素养项目尽早纳入数据战略的一部分,绝对是您希望去做的事情,这样才能在后续真正创造价值。

Vijay Yadav, Director of Quantitative Sciences & Head of Data Science at the Center for Mathematical Sciences at Merck

互动式学习体验的重要性

《数据素养现状报告》还强调了人们对传统的、以视频为主的学习提供商并不满意。数据技能需要主动学习,且往往与具体工具或概念相关,这与培养演示或项目管理等其他技能有着本质区别。

事实上,43% 的受访者表示,仅靠视频的学习方式会让人在现实中难以应用所学技能。此外,30% 的受访者指出,员工很难知道从何入门;还有 29% 表示,即使知道从哪里开始,学到的技能也与其岗位不相关。

这些结果表明,传统学习提供商大多以大量视频内容与资源为中心,但这反而让员工难以确定从何开始以及如何应用所学技能。

正如 AI Singapore 人工智能创新总监 Lawrence Liew 所强调:

学习的未来在于让学习者把今天学到的知识,明天就能用起来,而 DataCamp 正是借助最新的数据技术做到了这一点。

Lawrence Liew, Director of AI Innovation at AI Singapore

破解数据技能提升中的挑战

争取高管支持与明确归属

或许在数据技能提升中最大的挑战,是缺乏高管支持与明确的项目归属。要克服这一点,组织必须转变领导层思维,将数据技能提升视为战略必需。可通过以下方式促成这种转变:

  • 强调数据素养的战略价值:领导层须理解数据素养为组织带来的长期收益,包括更优的决策、更高的运营效率与更强的创新能力。将数据素养与积极的业务成果关联起来,有助于促使领导者将数据技能提升置于优先位置。
  • 让数据技能提升与业务目标对齐:数据技能提升举措应与组织整体业务目标紧密对齐,以争取承诺与资源。通过将数据素养与关键绩效指标(KPI)及其他战略目标的达成相联系,领导者能更好地理解投资数据技能提升的重要性。
  • 借鉴成功案例与最佳实践:分享其他组织成功实施数据技能提升项目的案例与经验,可为领导者提供可感知的收益与投资回报(ROI)示例。展示行业领导者的最佳实践,有助于为优先推动数据技能提升建立有说服力的论据。

应对员工抵触情绪

为应对员工抵触,组织应着力培养数据驱动文化,强调无论岗位如何,数据素养对所有员工都具有价值。以下策略可帮助缓解抵触并鼓励参与技能提升项目:

  1. 清晰传达数据素养的益处:明确阐述数据技能对员工的优势,例如提升工作表现、拓展职业机会,以及更有效地为组织成功作出贡献。
  2. 提供定制化学习路径:为不同岗位与能力水平提供量身定制的学习路径,使员工能看到数据技能与日常工作的相关性,从而更有动力参与技能提升。
  3. 设置激励与表彰:对完成数据素养培训或在数据技能上有所提升的员工给予奖金或其他奖励。同时,对员工在数据技能提升方面的成绩予以认可与庆祝,以进一步激励参与。

选择合适的培训提供商

选择合适的培训提供商,是解决培训资源不足与所学技能相关性问题的关键。评估潜在培训提供商时,组织应考虑以下因素,以确保所选伙伴能提供富有吸引力、行之有效且量身定制的学习体验:

  1. 互动式学习体验:优先选择重视动手实践与互动学习、而非被动视频观看的方法。诸如游戏化、编程练习与真实案例分析等互动式体验,有助于员工更好地理解并巩固数据技能。
  2. 定制化学习路径:选择能够针对组织内不同学习者画像提供定制内容的提供商。定制化学习路径有助于确保员工掌握与岗位直接相关、可立即应用的数据技能。
  3. 行业专属课程体系:寻找聚焦您所在行业或领域数据技能的培训提供商。这样可确保所教授的数据技能能直接应对组织的独特挑战与机遇。

衡量数据技能提升项目的成效

组织在为员工提升技能时的另一项挑战,是无法衡量数据培训的投资回报率(ROI)。尽管这是一个出了名的难题,但如果方法得当,数据技能提升带来的有形成果是可以衡量的。成功的组织通常通过以下方法评估学习项目的成效:

  1. 跟踪完成数据素养培训并获得认证的员工人数。
  2. 评估数据驱动决策与业务结果的改进情况。
  3. 衡量员工对数据技能提升项目的满意度与参与度。

深入解读《2023 年数据素养现状报告》

克服数据技能提升中的主要挑战,对于组织释放数据价值、推动业务成功至关重要。通过争取高管支持与明确归属、应对员工抵触、合理配置预算与资源、选择合适的培训提供商并衡量项目成效,组织即可打造数据素养更高、能够做出数据驱动决策的员工队伍。

data training results chart

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