用大数据创造更好的学习

劳瑞·米勒+克里斯蒂娜·马祖克+大卫·法兰克

客户数据、员工数据、经营数据、财务数据等信息来自组织的各个部门。这些信息带来了新的问题：如何获取、保存、理解所有数据信息，并且辨别其中重要且有深度的数据？如何使用数据创造竞争优势？如何利用大数据驱动有活力的、反应灵敏的相关学习计划，使学习计划可以吸引员工参与并制造更好的团队化学反应？

学习专家对获取和利用大数据产生了浓厚的兴趣。虽然只有五分之一的学习管理者和商业领导者表示，他们的组织已经准备好投身大数据之中，将近40%的领导者表示一旦有大数据的计划将会马上付诸实践。这意味着学习专家们有大量学习工作要做。

“我认为与学习相关的大数据一定会改变学习领域。”跨国软件公司SAP的高级副总裁兼首席学习官杰尼·迪尔伯恩（Jenny Dearbom）说道。作为一名在大数据应用领域的领导者，迪尔伯恩认为在核心学习能力上利用大数据，前景是乐观的。“如果你比较一下运用大数据所需的技能与大部分人学习时用到的技能，会发现二者非常不同。学习专家们真正需要的是思维方式的改变，更加倾向于数据和分析，这将使他们能够提出正确的问题，构建解决方案，并创造变革的商业案例。”

一项来自ATD和企业生产力研究所（i4cp）的新研究关注了这些挑战和其他因素，其研究结果显示，如果学习领导者们想要灵活地管理和应用学习大数据，必须了解当前组织学习的作用。

大数据的前景

急速增长的海量信息若得到妥善运用，将对组织整体的发展和提升有所助益，尤其是对学习与发展领域。ATD董事长兼CEO托尼·宾汉（Tony Bingham）解释道：“作为培训专家，我们获取信息（大数据提供的）并将信息作用于我们支持的组织项目中，是为了弥补差距，以及提高参与度和固定指标。然后，我们会创新能助力我们维持商业影响力的课程、项目、计划和过程。”

为了支持学习专家做好其工作，促进他们对大数据的理解，加强对企业学习的潜在影响，ATD与i4cp在2014年合作了主题为“大数据，更好的学习？”（Big Data， Better Learning？）调查项目，参与调查的反馈者来自教育、医疗、金融、政府、制造行业和其他各领域的专家。超过80%的参与者来自中层以上干部，几乎三分之二的参与者来自员工在1000名以上的组织机构，大约三分之一的反馈者是全球组织的员工，将近一半来自美国的企业总部。

调查报告分析发现，仅超过五分之一（22%）的参与者表示他们目前运用的学习方式与大数据有关。但是，这个比例可能增长。另外有五分之一的反馈者说他们计划未来实施与大数据相关的学习项目。

研究报告的关键发现还包括以下三点。

1. 虽然对大数据表示感兴趣的企业占比很高，并且五分之一的企业已经开始运作，但是仅有15%的反馈者能真正描述出他们企业的大数据分析能力。

2. 学习专家的工作和大量数据相伴。58%的反馈者表示他们的学习功能与五年前相比，数据运用水平有了长足的进步。31%表示他们的数据运用能力比一年前有所进步。

3. 调查参与者们表示自己的注意力集中在持续提高学习与发展上，作为大数据领域与学习相关的先驱者，他们希望对学习有效性更好地进行评估，提高学习方式的多样性，以及更好地理解学习对商业效果的影响。

3V要素

数据管理的思想领袖——Gartner研究公司副总裁道格拉斯·兰妮（Douglas Laney）定义了以学习为目的的大数据：“大数据是大量、高速、繁多的信息资产，这些信息以新的形式改良决策制定，发现问题和优化过程。”

兰妮的定义包含三个要素，即大数据的特征。

量（volume）——是指运用于组织和各种商业功能中数据的绝对量。2013年，技术提供商EMC估计全球整年产生了超过万亿千兆字节（单位）的新数据。这些数据可能来自组织的内外部、消费者、供应商、分销商、求职者、职工和其他来源。

速度（velocity）——是另外一个重要的特征。实时访问使大数据的接收者能够辨识问题、机会、趋势和其他情况，并立刻处理。这样的速度可以使得组织提高对客户需求的反应能力，或者在问题蔓延之前对产品设计进行相应的调整。

种类（variety）——是指多种多样的数据类型，组织也可以访问包括像概念这样的结构化数据（比如数据库）和非结构化数据（比如电子邮件、照片、电子表格或网络内容）。

一些数据表明“变化（variability，在价值范围内典型的巨大数据的增长）和价值（value，解决企业数据价值评估的需求）”也可作为潜在的附加因素，对兰妮的3V理论进行补充。无论用多少“V”来描述，大数据都能对企业数据进行有效地收集、储存、解读和执行，真正提供了巨大的潜力。

多数企业对大数据兴趣颇浓

虽然各企业关于积极投资大数据计划的报告各有不同，但显而易见，它们对大数据的兴趣都很浓厚。2013年底，高德纳咨询公司公布了一项研究成果：30%的组织已经投资大数据，34%的组织承诺将很快投资大数据。

与此研究结果相似，数据分析顾问公司NewVantage Partners于2013年调研了“财富1000强”的企业高管，其中91%的领导者说“他们的公司正在策划或实施一个大数据计划”。在这90%的领导者中，60%的受访者表示至少已经完成一个大数据计划，32%的受访者表示大数据计划正在全面运行。研究者注意到，大数据产生的价值，取决于企业的几项能力——迅速分析大数据、辨别这些分析结果、运用信息做出更明智的决策。

为了进一步发挥大数据的潜力，一家专门为IT提供咨询的公司Wikibon于2013年进行了调研，表示“大数据作为最高级的业务级别，为业务改进提供了数不胜数的机会”。此外，调研还指出，“到2017年，大数据业务将价值500亿美元”。endprint

尽管ATD和 i4cp的研究并没有对使用大数据的企业数量作调研，但它却调研了大数据分析的整体组织效能这个问题。在418名受访者中，有402名表示公司正在实施大数据计划，这似乎证明了应用大数据的公司比例很高。然而对于“你的组织在多大程度上能有效地分析大数据”这个问题，只有15%的受访者认为他们的企业在分析大数据方面高效或十分高效，且具有识别大数据全部商业潜力所需的关键能力（见图表1）。

学习发展部门正在探索大数据

也许因为大数据还没有得到普遍利用，关于“使用大数据提升组织学习效能”的可靠数据还十分稀缺。在“你所在组织的学习领域利用大数据了吗”的调查中，大部分受访者表示，他们的组织还没开始使用，但很肯定公司有运用大数据这个计划。22%的受访者说，公司的学习领域已经使用大数据;另外39%的受访者表示将在2015年或2015年以后使用（见图表2）。

通过对调研数据的进一步分析，大数据应用于学习领域的价值已经开始显现。目前，大数据的使用和某些行业有着很高的关联度，意味着其学习功能将产生更大的学习效果，并给公司带来更好的市场表现。

在调研过程中，受访者感兴趣的程度证明了学习专家们已经感知到大数据的广泛影响。ATD于2013年的研究报告《学习的价值：测量组织学习项目的商业影响力》，对学习专家遭遇的挑战进行了调研：他们不仅要量化自身工作所产出的成果，还要将那些成果和组织目标与绩效联系起来。未来，与学习有关的大数据将扮演重要的角色——帮助领导者论证组织学习的真正商业价值便是其中之一。

大数据将推动学习部门改进

当提到大数据中激发兴趣的其他因素，学习专家总会关注其部门持续改进的问题。如图表3所示，调查参与者认为，对学习效果更高的评估、学习交付方式的改进，以及对“学习影响业务成果”的理解，是激发和学习有关的大数据的兴趣的最佳驱动器。

超过六成的受访者将“更好的学习效果评估”作为驱动因素的首选。很明显，这些学习专家看到了改进学习部门评估能力的机会。其他受访者则认定这并非推动组织学习的唯一方面。

60%的调查参与者强调了学习交付的质量问题，有着改进这一能力的强烈期望。通过将近相同的比例里，可以明显看出“加强学习和业务的联系”（《学习的价值》报告中的重点内容），仍然挑战着学习与发展部门。而且，有一半的受访者都承认了他们正在学习部门中寻找更好的决策能力。

针对个人调整学习方式的能力、更好地理解学习受众、更有效地利用新技术、在学习部门内更快做决策、投资回报率（ROI）分析等因素，在增强改进成熟度方面也得到了许多受访者的认可。这些认可应该给学习领导者们一个很好的警示——也许到了部门内部评估关于这些因素的能力的时候了。

所有的大数据推动因素（除了ROI分析）都反映出和学习效果有强烈的关联。与此同时，ROI分析和改进学习交付方式的期望显示了和市场绩效的高度相关性。这些关联暗示了学习专家对大数据的兴趣将会对业务和学习绩效做出巨大贡献。然而，这种相关性没有展现出原因和影响效果，而是通过统计来表明了能够抓住机会的重要联系，保证学习领导者的注意力。

大数据    光明的未来

ATD和i4cp关于学习相关大数据的调查揭示了即将到来的一个领域，类似于青春期早期——一段时光飞逝、不断成长和变化、难以安定的时期，一段充满了对未来的美好憧憬的时期，一段迫使学习专家认识到新能力需求和思考新方式，并采取措施的时期。如同迪尔伯恩声明的那样：“如果学习领导者没有利用好他们关于大数据的能力，这将是不可原谅的错误。”

如果学习部门充分利用了大数据的潜在优势，并且努力使相关做法更加成熟，他们必须提高自己以达到数据方案产生的要求。幸运的是，尽管许多学习部门人才没有具备高度发展的分析和数据管理技能，但他们能够带来对学习的热爱，以及应用新观点的决策，这将有助于推动其组织获得更巨大的成功。

虽然数据方案为学习领导者及其他部门同事带来了许多挑战，不过，这次研究也发现了一些证据，照亮了大数据乐观的未来之路。学习领导者承认，自己意识到大数据将会给部门和企业带来高水平的绩效提升，他们还有很多需要探索的内容，以及需要发展的新能力素质。对这一切的学习迫在眉睫。

（本文编译自ATD调研报告Big Data，Better Learning？）endprint