用大數據創造更好的學習

勞瑞·米勒+克里斯蒂娜·馬祖克+大衛·法蘭克

客戶數據、員工數據、經營數據、財務數據等信息來自組織的各個部門。這些信息帶來了新的問題：如何獲取、保存、理解所有數據信息，并且辨別其中重要且有深度的數據？如何使用數據創造競爭優勢？如何利用大數據驅動有活力的、反應靈敏的相關學習計劃，使學習計劃可以吸引員工參與并制造更好的團隊化學反應？

學習專家對獲取和利用大數據產生了濃厚的興趣。雖然只有五分之一的學習管理者和商業領導者表示，他們的組織已經準備好投身大數據之中，將近40%的領導者表示一旦有大數據的計劃將會馬上付諸實踐。這意味著學習專家們有大量學習工作要做。

“我認為與學習相關的大數據一定會改變學習領域。”跨國軟件公司SAP的高級副總裁兼首席學習官杰尼·迪爾伯恩（Jenny Dearbom）說道。作為一名在大數據應用領域的領導者，迪爾伯恩認為在核心學習能力上利用大數據，前景是樂觀的。“如果你比較一下運用大數據所需的技能與大部分人學習時用到的技能，會發現二者非常不同。學習專家們真正需要的是思維方式的改變，更加傾向于數據和分析，這將使他們能夠提出正確的問題，構建解決方案，并創造變革的商業案例。”

一項來自ATD和企業生產力研究所（i4cp）的新研究關注了這些挑戰和其他因素，其研究結果顯示，如果學習領導者們想要靈活地管理和應用學習大數據，必須了解當前組織學習的作用。

大數據的前景

急速增長的海量信息若得到妥善運用，將對組織整體的發展和提升有所助益，尤其是對學習與發展領域。ATD董事長兼CEO托尼·賓漢（Tony Bingham）解釋道：“作為培訓專家，我們獲取信息（大數據提供的）并將信息作用于我們支持的組織項目中，是為了彌補差距，以及提高參與度和固定指標。然后，我們會創新能助力我們維持商業影響力的課程、項目、計劃和過程。”

為了支持學習專家做好其工作，促進他們對大數據的理解，加強對企業學習的潛在影響，ATD與i4cp在2014年合作了主題為“大數據，更好的學習？”（Big Data， Better Learning？）調查項目，參與調查的反饋者來自教育、醫療、金融、政府、制造行業和其他各領域的專家。超過80%的參與者來自中層以上干部，幾乎三分之二的參與者來自員工在1000名以上的組織機構，大約三分之一的反饋者是全球組織的員工，將近一半來自美國的企業總部。

調查報告分析發現，僅超過五分之一（22%）的參與者表示他們目前運用的學習方式與大數據有關。但是，這個比例可能增長。另外有五分之一的反饋者說他們計劃未來實施與大數據相關的學習項目。

研究報告的關鍵發現還包括以下三點。

1. 雖然對大數據表示感興趣的企業占比很高，并且五分之一的企業已經開始運作，但是僅有15%的反饋者能真正描述出他們企業的大數據分析能力。

2. 學習專家的工作和大量數據相伴。58%的反饋者表示他們的學習功能與五年前相比，數據運用水平有了長足的進步。31%表示他們的數據運用能力比一年前有所進步。

3. 調查參與者們表示自己的注意力集中在持續提高學習與發展上，作為大數據領域與學習相關的先驅者，他們希望對學習有效性更好地進行評估，提高學習方式的多樣性，以及更好地理解學習對商業效果的影響。

3V要素

數據管理的思想領袖——Gartner研究公司副總裁道格拉斯·蘭妮（Douglas Laney）定義了以學習為目的的大數據：“大數據是大量、高速、繁多的信息資產，這些信息以新的形式改良決策制定，發現問題和優化過程。”

蘭妮的定義包含三個要素，即大數據的特征。

量（volume）——是指運用于組織和各種商業功能中數據的絕對量。2013年，技術提供商EMC估計全球整年產生了超過萬億千兆字節（單位）的新數據。這些數據可能來自組織的內外部、消費者、供應商、分銷商、求職者、職工和其他來源。

速度（velocity）——是另外一個重要的特征。實時訪問使大數據的接收者能夠辨識問題、機會、趨勢和其他情況，并立刻處理。這樣的速度可以使得組織提高對客戶需求的反應能力，或者在問題蔓延之前對產品設計進行相應的調整。

種類（variety）——是指多種多樣的數據類型，組織也可以訪問包括像概念這樣的結構化數據（比如數據庫）和非結構化數據（比如電子郵件、照片、電子表格或網絡內容）。

一些數據表明“變化（variability，在價值范圍內典型的巨大數據的增長）和價值（value，解決企業數據價值評估的需求）”也可作為潛在的附加因素，對蘭妮的3V理論進行補充。無論用多少“V”來描述，大數據都能對企業數據進行有效地收集、儲存、解讀和執行，真正提供了巨大的潛力。

多數企業對大數據興趣頗濃

雖然各企業關于積極投資大數據計劃的報告各有不同，但顯而易見，它們對大數據的興趣都很濃厚。2013年底，高德納咨詢公司公布了一項研究成果：30%的組織已經投資大數據，34%的組織承諾將很快投資大數據。

與此研究結果相似，數據分析顧問公司NewVantage Partners于2013年調研了“財富1000強”的企業高管，其中91%的領導者說“他們的公司正在策劃或實施一個大數據計劃”。在這90%的領導者中，60%的受訪者表示至少已經完成一個大數據計劃，32%的受訪者表示大數據計劃正在全面運行。研究者注意到，大數據產生的價值，取決于企業的幾項能力——迅速分析大數據、辨別這些分析結果、運用信息做出更明智的決策。

為了進一步發揮大數據的潛力，一家專門為IT提供咨詢的公司Wikibon于2013年進行了調研，表示“大數據作為最高級的業務級別，為業務改進提供了數不勝數的機會”。此外，調研還指出，“到2017年，大數據業務將價值500億美元”。endprint

盡管ATD和 i4cp的研究并沒有對使用大數據的企業數量作調研，但它卻調研了大數據分析的整體組織效能這個問題。在418名受訪者中，有402名表示公司正在實施大數據計劃，這似乎證明了應用大數據的公司比例很高。然而對于“你的組織在多大程度上能有效地分析大數據”這個問題，只有15%的受訪者認為他們的企業在分析大數據方面高效或十分高效，且具有識別大數據全部商業潛力所需的關鍵能力（見圖表1）。

學習發展部門正在探索大數據

也許因為大數據還沒有得到普遍利用，關于“使用大數據提升組織學習效能”的可靠數據還十分稀缺。在“你所在組織的學習領域利用大數據了嗎”的調查中，大部分受訪者表示，他們的組織還沒開始使用，但很肯定公司有運用大數據這個計劃。22%的受訪者說，公司的學習領域已經使用大數據;另外39%的受訪者表示將在2015年或2015年以后使用（見圖表2）。

通過對調研數據的進一步分析，大數據應用于學習領域的價值已經開始顯現。目前，大數據的使用和某些行業有著很高的關聯度，意味著其學習功能將產生更大的學習效果，并給公司帶來更好的市場表現。

在調研過程中，受訪者感興趣的程度證明了學習專家們已經感知到大數據的廣泛影響。ATD于2013年的研究報告《學習的價值：測量組織學習項目的商業影響力》，對學習專家遭遇的挑戰進行了調研：他們不僅要量化自身工作所產出的成果，還要將那些成果和組織目標與績效聯系起來。未來，與學習有關的大數據將扮演重要的角色——幫助領導者論證組織學習的真正商業價值便是其中之一。

大數據將推動學習部門改進

當提到大數據中激發興趣的其他因素，學習專家總會關注其部門持續改進的問題。如圖表3所示，調查參與者認為，對學習效果更高的評估、學習交付方式的改進，以及對“學習影響業務成果”的理解，是激發和學習有關的大數據的興趣的最佳驅動器。

超過六成的受訪者將“更好的學習效果評估”作為驅動因素的首選。很明顯，這些學習專家看到了改進學習部門評估能力的機會。其他受訪者則認定這并非推動組織學習的唯一方面。

60%的調查參與者強調了學習交付的質量問題，有著改進這一能力的強烈期望。通過將近相同的比例里，可以明顯看出“加強學習和業務的聯系”（《學習的價值》報告中的重點內容），仍然挑戰著學習與發展部門。而且，有一半的受訪者都承認了他們正在學習部門中尋找更好的決策能力。

針對個人調整學習方式的能力、更好地理解學習受眾、更有效地利用新技術、在學習部門內更快做決策、投資回報率（ROI）分析等因素，在增強改進成熟度方面也得到了許多受訪者的認可。這些認可應該給學習領導者們一個很好的警示——也許到了部門內部評估關于這些因素的能力的時候了。

所有的大數據推動因素（除了ROI分析）都反映出和學習效果有強烈的關聯。與此同時，ROI分析和改進學習交付方式的期望顯示了和市場績效的高度相關性。這些關聯暗示了學習專家對大數據的興趣將會對業務和學習績效做出巨大貢獻。然而，這種相關性沒有展現出原因和影響效果，而是通過統計來表明了能夠抓住機會的重要聯系，保證學習領導者的注意力。

大數據 ? ?光明的未來

ATD和i4cp關于學習相關大數據的調查揭示了即將到來的一個領域，類似于青春期早期——一段時光飛逝、不斷成長和變化、難以安定的時期，一段充滿了對未來的美好憧憬的時期，一段迫使學習專家認識到新能力需求和思考新方式，并采取措施的時期。如同迪爾伯恩聲明的那樣：“如果學習領導者沒有利用好他們關于大數據的能力，這將是不可原諒的錯誤。”

如果學習部門充分利用了大數據的潛在優勢，并且努力使相關做法更加成熟，他們必須提高自己以達到數據方案產生的要求。幸運的是，盡管許多學習部門人才沒有具備高度發展的分析和數據管理技能，但他們能夠帶來對學習的熱愛，以及應用新觀點的決策，這將有助于推動其組織獲得更巨大的成功。

雖然數據方案為學習領導者及其他部門同事帶來了許多挑戰，不過，這次研究也發現了一些證據，照亮了大數據樂觀的未來之路。學習領導者承認，自己意識到大數據將會給部門和企業帶來高水平的績效提升，他們還有很多需要探索的內容，以及需要發展的新能力素質。對這一切的學習迫在眉睫。

（本文編譯自ATD調研報告Big Data，Better Learning？）endprint