【大咖说】| 数据驱动的人才培训与发展

       大数据时代下的人才培养模式,应该如何依据“大数据”来实现?

国家电网公司高级培训中心首席培训师程涛老师将从人才发展的“数据之殇”、“数据画像”、“数据平台”三个方面来为大家解读“数据驱动的人才培训与发展”。


【人才发展的“数据之殇”】

有学者总结,人才管理经历了三个主要阶段:

1.0-管理结果。企业注重对结果的考核,以成败论英雄,对于怎么做的和为什么做不关心;

2.0-管理行为。企业对人的行为过程进行管理,关心可见的标准动作;

3.0-管理能力。企业更加关注管理影响人的行为和结果的内在特质,注重发挥优势。

 

由此相对应,这里总结下培训与发展的三个阶段:

1.0零散培训阶段——缺什么,补什么(未必补对了);

2.0素质模型阶段——标准化,体系化(未必有效果);

3.0人才发展阶段——个性化,智能化(以人才数据为支撑)。

 

三阶段 人才管理 培训与发展
1.0 管理结果 零散培训阶段
2.0 管理行为 素质模型阶段
3.0 管理能力 人才发展阶段

 

“没有衡量,就无法管理”。由于人的能力非常难以量化,所以对人的管理是最难的。目前来说,很少有企业进入3.0人才发展阶段,表现在三个“不够”:能力标准不够清晰、量化过程不够科学、提升方式不够有效。归根到底是,企业现有HR信息系统只有人才档案等外显数据,却没有素质能力等内隐数据。



【人才发展的数据画像】

企业大学(培训机构)作为企业内部的人才平台,具有人才数据化的先天优势和责任。而一旦建立起人才数据中心,必将推动智能化、个性化人才发展成为可能。

 

举个例子,就培训项目设计这一核心业务而言,其业务逻辑是:判断组织对人才的需求(需求画像),分析个体能力现状(个体画像),找到需求点,并结合学习者特点和培训资源制定学习方案。那么通过数据化就可以设计人才培训的业务模型。

 

个体画像

结合人口学、经历、知识、能力、特质等进行人物画像,提取人物特征的关键字,对同一类型个体进行聚类,根据系统标签库为全体个体打上标签。定义p=(pi,pe,pk,pc)为个体特征,pi为人口学特征,pe为个人经历,pk为知识特征,pc为能力和特质。并得到个体需求,如式所示:

需求画像

企业提供自己的人才需求书,在一定范围内通过系统进行需求分析,提炼组织成功案例、当前需求和未来需求,并进行进一步补充和确定。定义c=(cd,cw,ce)为企业特征,其中cd为组织未来发展,cw为组织当前要求,ce为组织成功案例。并得到企业需求画像,如式所示:

 

对比匹配

 

将企业需求与个体现状相结合,确定需求点。通过学员需求dp与企业需求dc,得到培训需求如式所示:

制定方案

确定需求池。在最大化满足企业需求的同时,充分考虑员工个体特征,以标签的形式在需求池中进行体现。

确定资源池。以标签形式对资源进行聚类整合,并以分数形式展现每门课程以及每位老师的评价,为课程资源和师资匹配做参考。

 

生成实施方案。根据需求池特征,进行资源匹配,形成培训方案。如下式所示:

        其中,实施方案yp=(pcon,pcoff,pa),其中pcon表示线上课程、pcoff表示线下课程,pa表示其他教学活动。


【人才发展的数据平台】

为支撑数据化人才发展,国家电网公司高级培训中心在信息平台建设方面做出了较为领先的探索和实践,构建了兼具PC端和移动端,覆盖培训管理者和学习者双重应用的培训信息平台,实现了信息化打通培训全链条,数据化贯穿培训全周期。

 

挖数据。以优秀人才和企业需求为标尺,挖掘历史数据和关键信息,对人才建模,通过不断完善人才参数,改进优化模型。

 

建功能。建立以内容学习、考试考核、测评分析、辅助决策为核心的功能。

 

搭应用。搭建“招聘、评价、培训、发展”为人才培训与发展的应用。

 

 

筑业务。结合相关方,构建人才评价平台、企业培训者管理平台、个人网络学习平台、行业(企业)人才发展体系。

通过建立培训信息平台,极大提升了培训机构的工作效率。更为重要的是,实现了通过培训业务来留存人才数据,其带来的数据价值是不可估量的。当数据达到一定规模,可以通过数据分析来界定组织的人才标准;可以按照人才标准量化人才能力,并用于选人、梯队建设、发展人等;可以通过大数据分析实现人才发展方案的个性化、智能化设计。

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