大数据到底有多重要

盖尔·达顿+++利蔻

在最近的一段时间里，我发现周围的人们好像都在谈论大数据。然而，只有当一个组织选对人和用对技巧时，才能真正地将大数据分析应用到改善培训活动的实践中去。

利用大数据开展培训是比较艰难的，但它的分析能力可以让企业的管理现状得到明显改善。通过分析各个职能部门复杂的数据，大数据能够帮助企业获得可以推动变革的洞察力，使其能够接纳并留住高水平人才，并开展高效的管理。大数据不仅可以改善员工的培训环境，甚至可以让培训活动焕发新的活力。

为某个企业创造价值的个体，并不一定是那些在权力结构中发挥作用的人。这些个体往往具有洞察专业知识的深度和广度，可以影响其他员工，懂得企业如何组织培训才能富有成效，并能跨越障碍解决问题。

提取价值

NWH Global的水利工程公司使用大数据技术来寻找可以与其合作的顶级合作商，使这些合作商能够促进并巩固企业从一个IT架构过渡并巩固成一个共享服务运营体。社交网络分析公司Activate Network的业务发展及市场推广高级副总裁赛瑟·霍布斯说：“该公司将顶级变革推动者认定为学习榜样。在过去的六个月里，通过共享服务，NWH Global节省了2500万美元。”通过利用更高水平的专家人才，该公司能够比其他公司更加迅速地突破瓶颈和障碍，并在互联网上更高效地传播信息。

在Activate Networks，哈里伯顿致力于利用网络分析技术改善多个相互关联的团队在全球范围内开展沟通与交流的条件。在此项分析的基础上，哈里伯顿通过创建混合式的项目团队、将个体链接到其他平台和使用专业的自动定位器等方式，力图加强团队培训平台间的关系。九个月后，团队之间的链接效率提高了25%，运营效率提高了10%，新产品收益增长了22%；与此同时，由质量不佳引起的成本削减了66%，客户的不满程度下降了24%。这些改进不仅可以帮助企业的各个团队达成有效共识，还可以促进他们对最佳实践经验和创新能力的交流和沟通。

还有一些企业利用大数据分析留住人才。“参与度、绩效和社交联系是决定一个员工能否胜任工作的关键因素。”霍布斯指出，“随着时间推移，你可以观察并了解手下的员工究竟适合做哪项工作：他们是否找到了自己擅长的专业领域，是否对项目进行了深刻的分析和思考，是否对现状持观望态度，工作负担是否过重等等。而那些越来越不合群而且缺乏活力的员工，往往是阻碍企业发展的风险因素。

对于管理者来说，个人关系网的广度和深度是通往成功的关键。“如果企业顾问没有在30天之内做好工作关系网的沟通协调工作，那么他的工作能力就很值得商榷了。”霍布斯给企业高管更多的时间——60天。他认为，这段时间可以验证高管是否具备与关键下属和其他部门开展紧密合作的能力。“如果高管没能顺利地开展沟通活动，或者使关系网破裂，那就说明他根本无法承担这个岗位的职责。”

改善培训效果

被全球企业大学理事会认定为“2013年度最好的企业大学”的美国国防采办大学（Defense Acquisition University ，英文缩写为DAU），就运用大数据分析评估其培训计划效果。美国国防采办大学为美国军队超过十五万名现役和预备役采购人员和IT人员提供培训

课程。它利用知识工程顾问，将多个系统——包括人力资源、预算和会计等体系中的学员数据库和学员信息进行整合。因此，“我们可以将多年的培训效果作为评判和调查的标准，考察教学软件、硬件设施以及个性化的课程设计对企业整体绩效的影响程度。” 美国国防采办大学战略规划和培训效果分析总监克里斯·哈迪博士说。

在对成千上万节岗位培训的课程质量和导师作用进行调查研究后，美国国防采办大学要在培训结束60天后对学员的工作表现和业务成果进行评估。调查结果显示，接受过研究生教育的年长学员倾向于通过传统课堂教育从导师那里获取知识，而对那些倾向于参与在线培训课程的年轻员工来说，过硬的培训课件质量才是保证培训效果的关键因素。基于以上分析，我们发现导师的作用被明显地提高了。通过对数据的比较，哈迪博士意识到导师作用和培训课件质量之间存在着密切的关系。这些导师在美国国防采办大学中的影响力比其在其他组织中更大，不仅如此，客座讲师还可以向员工提供能在今后的工作和企业经营活动中发挥作用的高水平个性化培训课程。

哈迪博士正在致力于推进美国国防采办大学和培训效果分析团队合作开展跨越业务范围的趋势分析。“如果你不主动分析数据，就不会看到这种趋势。”他说，“但是，在分析了晋升回报率、培训体验、培训地点、业务单元差异等数据后，大数据在跨越业务范围后发挥的作用会越来越明显。我们可以利用一些驱动因子来解决很多问题。例如，可以使用Knowledge Advisors' Metrics的重要指标软件分析远程教育回报率下降的原因，还可以了解到政府工作效率的低迷和员工休假为何会消磨企业的斗志。”

哈迪博士说，“目前，我们正在将学员信息系统与业务成果应用到培训中去。”美国国防采办大学已经开始追踪和收集培训地点、培训质量、花费成本、学员评估等数据。一旦完成数据整合，这个联动系统的运作模式将近似于一个可以提供培训范本、学习规则和知识共享的人才管理库，可以利用其对员工开展更有效的培训。

学会利用隐藏的信息

先进的分析能力是开启深藏在海量数据中有用信息的钥匙，只不过很多企业一直认为这些信息没有使用价值，或者压根就没注意到它们的存在。这些信息可以将网络科学和行为科学结合起来，提高团队协作和员工敬业度。霍布斯认为：“我们通过收集这些隐藏信息来辨认一个人所属的关系网，认识其对团体的影响力和对团队做出的贡献。因此，我们可以使用富有弹性的解决方案，为关键的业务项目提供微观和宏观两个维度的意见。”由于这些隐藏信息发挥了巨大作用，大数据的作用不容企业小觑，影响力已经不再是管理层的特权了。

Activate Networks为企业提供的激活企业社交平台的软件解决方案，可以投射到数以百万计的个性化网络中。这个方案可以搜集数据并通过分析电子邮件流量中的元数据、表头信息和工时戳记（而不是电子邮件的内容）等方式识别个人关系网。不仅如此，企业“还可以构建员工性别、任期等描述性数据，关系网和电子邮件数据、参与度和附加技能的行为模式信息。通过对这些数据的筛选，我们可以精确地找到那些能够真正助推企业发展的人才。”霍布斯说。

了解以上这些关系后，大数据就可以“推动产品的上市时间，简化组织的复杂性，提高团队协作能力，最大限度地减少可预见的错误，并帮助企业监测随时可能出现的变化。反过来，通过缩短销售周期、领导亲和力和无缝对接的用户体验，它还可以加速用户收入的增长。”霍布斯说。

尽管当前的分析手段已经十分先进，但一些数据仍然是遥不可及的，医疗记录中的医生叙述就是一个很恰当的例子。在患者遭受痛苦和慢性病的折磨时，这些以纸质记录形式保存下来的信息和经验是非常重要的，因为其中一些关键信息可以应用到其他患者的治疗当中去。QLIK技术公司副总裁兼产品经理唐纳德·法莫将这种现象称为“水冷却器作业”，因为它展示信息的方式模仿了人类接收数据的生物原理。

“这个问题不仅仅是技术层面上的，因为人们还会通过对话和叙述来分享经验。”法莫说，“自然的分析是一种建立在认知技术和天赋上的技术和经验的组合。”因此，大数据分析可以从技术和经验两个维度中获得利用价值。

最后，企业通过利用跨职能团队开展大数据分析，可以使海量数据的价值不断提高。大数据将推动企业制订以培训效果、生产率和利润产出为核心的方案——这才是利用大数据要解决的大问题。 责编/王奇

i4cp（Institute for Corporate Productivity，即企业生产力研究所）发表的《大数据时代：对组织和人力资源的进展报告》提出：人力资源专业人士在塑造新的劳动力分析中发挥了至关重要的作用。以下是i4cp的克里夫·史蒂文森总结当下的市场领导者获取的经验教训后提出的几条建议：

·确定企业培训效果分析的需求

评估下属的分析能力，在掌握相关数据后，还需确定企业首要关注的问题——集中精力处理那些严重落后于可接受标准的部门，要么提高其主管的能力，要么让缺乏能力的主管离开，以保证领导核心分析能力的持续提升。

·提高培训效果分析的强度

尽管工具和技术的运用在某些工作中仍然占有重要地位，但是为了使分析结果更加精确，培训应将重点放在使用大数据做出更优决策这一工作上，而不仅仅将数据的运用局限在具体的工具和运算技术中。这种类型的培训可以促使员工以更加实证的角度思考问题。企业中的职能部门也许已经具备这类培训所需的技能，因此可以将这些技能作为专业主题来培训其他员工。

·控制大数据流动性的预先准备

大数据产生的“噪音”来自于其对数据的形容词——“大”中。如果企业打算将这些庞大的数据有效利用起来，就应提前考虑其硬件和软件设施是否已经落实到位，企业的人力资源系统能否将已收集到的大量数据合理、灵活地运用到管理工作中去等问题，更重要的是，企业应该在淹没在大数据漩涡之前，先搞清楚自身究竟希望利用大数据达到何种目的。

·利用培训效果分析做出决策

与单纯提高企业的培训效果分析能力相比，将一个习惯运用经验进行决策的组织系统转变为由大数据驱动决策的企业并非那么简单。在使用大数据分析管理效果的环境下，企业的管理者考虑问题的方式也必须做出相应改变，这也是企业需要那些懂得在数据/实证的基础上做出管理决策的领导者的重要原因。然而，如果管理者无法利用大数据做出基于事实的有效决策，那么就算企业坐拥海量数据，也只不过是徒劳无功。

根据美国管理协会和i4cp对全球范围内50多个行业中800多家企业受访对象的调查显示，只有1/4的企业拥有使用大数据开展培训效果分析的能力，还有17%的企业打算在招聘活动中使用大数据分析，多数企业（占47%）打算通过加大培训力度的方式补充其能力缺口。而企业的人力资源和营销部门的分析水平要远远落后于企业的其他部门。这项调查还显示，各种资源和企业文化的缺失是企业利用大数据开展管理的最大障碍。