Уже почти десятилетие аналитика данных считается одним из приоритетов во всех отраслях бизнеса. Еще в 2014 г. компания Gartner на международном саммите Gartner Business Intelligence & Analytics декларировала абсолютную необходимость в переходе от традиционной описательной аналитики к аналитике для принятия решений [1−3]. На английском языке подход, о котором идет речь, называется Data Driven Decision Making (DDDM, принятие решений на основе анализа данных, или информационно обоснованное принятие решений). Исторический оппонент Data-Driven-подхода — HiPPO (Highest Paid Person’s Opinion) — принятие решений на основе мнения руководящего лица с опорой на интуицию и экспертность [4−5].
В этом исследовании представим стратегию Data Driven, включающую освещение следующих вопросов: что такое подход Data Driven в целом и в обучении персонала в частности, почему важно замерять изменения и как это делать, как выстроить систему аналитики для обучающей программы персонала компаний.
Не рекомендуется запускать проект, если необходимые вам эксперты и сотрудники не заинтересованы в результате и не имеют понятных KPI.
Перечислим в общих чертах некоторые источники данных [6−8]:
• LMS (Learning Management System, система управления обучением), например Moodle, Canvas, iSpring, open EdX и т. д.;
• LXP (Learning Experience Platform, платформа опыта обучения, или агрегаторы образовательных проектов), например Degreed, EdCast;
• TMS (Training Management System, система управления корпоративным обучением), например ТренингСпэйс.
Каждый из подобных источников обладает внутренней системой аналитики, что осложняет централизованный сбор данных и их последующий анализ.
Данные дают компаниям крепкий фундамент для принятия решений: именно они позволяют основываться не на интуиции, отдельном экспертном мнении или эмоциональном состоянии, а на измеримых показателях и проверяемых гипотезах.