كيف تستفيد المؤسسات من التحليلات لبناء قوى عاملة ماهرة بالبيانات

ستساعدك المقالة التالية: كيف تستفيد المؤسسات من التحليلات لبناء قوى عاملة ماهرة بالبيانات

هل يمكن للبيانات أن تخلق ميزة تنافسية في مجال الأعمال اليوم؟ في مناقشة المائدة المستديرة الافتراضية لأكاديمية Jigsaw حول “التحليلات كمحرك لتحويل المواهب” ، ناقش آشيش جوبتا ، رئيس البرامج في Manipal Jigsaw ، كيفية بناء تحليلات البيانات أو القوى العاملة الماهرة بالبيانات والاستراتيجيات / الأساليب المختلفة لتحسين مهارات الموظفين.

بدأت الجلسة بكلمة رئيسية من ساريتا ديجومارتي ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لأكاديمية Jigsaw حيث أكدت على أهمية صقل مهارات البيانات عبر الفرق وتأثيرها على الأداء التنظيمي ومستقبل العمل.

تألفت لوحة المائدة المستديرة الافتراضية من قادة الفكر في الصناعة ، ورؤساء التعلم والتطوير ، وكبار مسؤولي الموارد البشرية ، بما في ذلك Aalok Ajay Purohit من UnitedHealth Group ، و Anil Santhapuri من CGI ، و Aniruddha Ray من Accenture ، و Deepak Kumar Arora من Birlasoft ، و Mindtree’s Manoj Karanth ، و GlobalLogic’s Neeru Mehta و Rohin Radhakrishnan من Telstra.

يمكنك مشاهدة الجلسة الكاملة المسجلة هنا.

البيانات كخندق مائي تنافسي

شدد أشيش على ضرورة أن تصبح الفرق أكثر إلمامًا بالبيانات من خلال برامج التدريب ورفع المهارات. “هل ترى التدريب على علوم البيانات والتحليلات كقطعة وظيفية؟” طلب بدء المناقشة.

بينما شدد أنيل على أهمية إجراء استطلاعات داخلية لفهم متطلبات التعلم للموظفين قبل تقييم شركاء التعلم ، سلط ديباك من Birlasoft الضوء على الحاجة إلى وضع سياق للتعلم في سياق الأدوار الوظيفية.

“لا يمكن لأي شخص أن يكون عالم بيانات أو محللًا. لذا ، علينا أن ننظر إلى الملاءمة الصحيحة وأين تبدأ. لا يمكننا أن نبدأ من النقطة التي ينضم فيها المرشحون إلى المنظمة. قال ديباك “يجب أن يبدأ داخل الحرم الجامعي أو الكليات”.

مانوج من Mindtree لديه وجهة نظر مختلفة. “لا يوجد شيء يسمى مشكلة البيانات. هناك مشكلة في العمل ، وأفضل طريقة لاتخاذ قرار بشأنها تصبح حاسمة “.

قال إن الأمر كله يتعلق بالراحة في اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات واقترح ثلاث مؤشرات رئيسية:

1. لا يزال Excel أداة فعالة
2. سلح نفسك بطريقة واحدة على الأقل للاستعلام عن البيانات حيث يمكنك حل المشكلة المحددة.
3. اسال اسئلة.

وأوضح أكثر ، “اليوم ، نطرح أسئلة ونحصل على إجابة ، وهذا يقودنا إلى المزيد من الأسئلة. هذه هي الطريقة التي تنمو بها القدرة التفاضلية للمؤسسة “.

وفي الوقت نفسه ، فإن روهين من Telstra هو نهج من أعلى إلى أسفل ، حيث تحتاج الشركات إلى فهم البيانات في كل طبقة من طبقات المؤسسة. هذا هو المكان الذي تكمن فيه المشكلة. قال روهين إن الطريقة التي تنشئ بها نظامًا بيئيًا يستهلك البيانات ويستخدمها لتوفير المهارات ذات الصلة تصبح مهمة “.

قال Neeru من GlobalLogic إنهم يتحولون نحو نظام بيئي مدفوع بالبيانات من خلال إنشاء أكاديميات علوم البيانات وهندسة البيانات داخل المنظمة.

قال Aniruddha من Accenture: “ستخلق القوى العاملة الذكية في مجال البيانات والتحليلات ميزة تنافسية في السوق لمعظم الشركات ، سواء كانت ثروة 1000 شركة أو شركة ناشئة” ، موضحًا أن غالبية الشركات الناجحة في السنوات القليلة الماضية لديها تحليلات مثل التفاضل.

قال Aalok من UnitedHealth Group: “لا يمكننا فعلاً القيام بأي شيء بدون بيانات”. قال إن الأمر لا يتعلق باستخدام R أو Python أو أي أدوات ذكاء اصطناعي قوية أخرى ولكن امتلاك عقلية صديقة للبيانات وكيفية تفسير البيانات وتحليلها.

يمكنك مشاهدة الجلسة الكاملة المسجلة هنا.

كيفية بناء قوة عاملة فعالة ماهرة بالبيانات

في النصف الثاني من الجلسة ، تحدث آشيش عن الجوانب الأساسية لبناء قوة عاملة فعالة ماهرة بالبيانات. “في عالم مليء بالإلهاء ، كيف نجعل التعلم فعالاً ، وما هي الأساليب المختلفة التي يجب اتباعها لبناء منظمة فعالة” ، طرح أشيش السؤال على لجنة الخبراء.

رداً على ذلك ، قال أنيل إن شركته أدرجت استراتيجية DNI لتطوير خارطة طريق واضحة ، إلى جانب بناء إطار وظيفي لاعتماد التكنولوجيا الجديدة والأدوات المتقدمة. “ومع ذلك ، عندما يتعلق الأمر بتطوير ثقافة مناسبة ، يوجد تحيز تأكيد. أعتقد أن الثقافة تلعب دورًا كبيرًا حيث تحتاج إلى أن تكون دقيقًا ، ويجب أيضًا أن ترى مجالًا أو مجالين حيث يمكنك تحقيق بعض التقدم “.

شرح ديباك الركائز الثلاث لبناء قوة عاملة فعالة ماهرة بالبيانات ، وقال إن الأخوة في الموارد البشرية أو فريق L&D يجب أن يقود عمليات تحليل البيانات داخل المنظمة. ثانيًا ، يجب على الموظفين عبر مستويات الخبرة المختلفة صقل مهارات البيانات لديهم. أخيرًا ، الركيزة الثالثة هي استخدام هذه المهارات لحل مشاكل الحياة الواقعية. وأضاف ديباك: “أعتقد أن النظام البيئي المركزي حيث يتم محاذاة كل هذه المكونات مهم للغاية”.

قال مانوج إن مايندتري نفذت العديد من دورات التعلم الإلكتروني ، سواء كانت دورات فردية (شخصية) أو ورش عمل ، لرفع مهارات موظفيها عبر مستويات الخبرة المختلفة (من الدخول ، والمتوسط ​​، إلى المستويات العليا).

“عندما يتولى الأشخاص أدوار علم البيانات ، فإنهم يعتقدون أن تطبيق الخوارزمية هو الطبيعة النهائية لها. ومع ذلك ، فإن الحصول على تقدير للبيانات من خلال القيام بالعمل الشاق المتمثل في تعيين البيانات وتقسيمها أمر بالغ الأهمية “، قال مانوج. تتعامل Mindtree مع هذا الأمر بفعالية من خلال إجراء جلسات تدريب ودراسة حالة لمساعدة الموظفين على فهم الفروق الدقيقة في حل مشكلات علوم البيانات.

قال روهين إن على الشركات الاستفادة من المواهب الحالية لبناء ثقافة من المرح والتعلم عبر المؤسسة. وقال إن Telstra تعمل على مساعدة الناس على رفع مهاراتهم من خلال نهج تعاوني. “تتبع معظم المؤسسات مناهج متعددة الوسائط ، وبرامج تعليمية مختلطة ، وما إلى ذلك. ولكن ما لم أره في تجربتي المحدودة هو المنظمات ، والاستفادة من الموارد وضمان قابلية تبديل المهارات داخل القوى العاملة.”

رسم تشبيهًا مثيرًا للاهتمام بين التعلم والتأمين ، قال نيرو إن التعلم عملية مستمرة. “الاتجاه الأكبر الذي أراه هو كيف تجعل الناس يتعلمون من خلال التعلم معًا. لا يعمل التعلم الفردي بأكمله من نموذج التعلم الإلكتروني. لذا ، هذا ما ركزنا عليه الآن ، للتأكد من وجود الكثير من التعلم والتعاون في المجتمع “.

من ناحية أخرى ، قال Aniruddha Ray إن Accenture توفر منصات تعليمية فردية للموظفين – تجارب تعليمية صغيرة الحجم بناءً على اهتماماتهم وبناء مجتمع من الأبطال وتوسيع نطاقه وفقًا لذلك.

قال آلوك إن نجاح أي نموذج على وجه التحديد في هذه الأوقات له معايير متعددة. على سبيل المثال ، قال إن UnitedHealth Group تستخدم نموذجًا للتأكد من أن القوى العاملة لديها جاهزة للمستقبل. “في اللحظة التي قررنا فيها أن هذين النوعين من الأساليب المختلفة ، تغير النموذج بأكمله. قال عولوك: “إنه يعمل الآن بشكل جيد للغاية بالنسبة لنا”.

يمكنك مشاهدة الجلسة الكاملة المسجلة هنا.