Блог

Повернутися до всіх статей

Робота з даними та навчання команди

||

Сучасним світом керують дані. Кожна людина та компанія щодня генерує величезну кількість даних. І якщо людина може не замислюватися про дані та їх використання, то компанії не можуть прогаяти таку можливість. Сучасний бізнес є активним користувачем даних у своїй повсякденній рутині. Виходячи з поставлених завдань, проводиться аналіз різних показників та будуються прогнози. Це дозволяє компаніям відійти від підходу «наосліп» і діяти, спираючись на реальні та достовірні дані.

Сучасні інструменти аналітики досить прості у використанні, що дозволяє будь-якому співробітнику компанії виконувати певний набір функцій. Однак, для більш якісної та повноцінної роботи з даними необхідне навчання та регулярне підвищення кваліфікації. Повна залученість та зацікавленість команди може гарантувати успіх та високий загальний результат.

Керівники компаній часто стикаються з опором співробітників навчатися чомусь новому у сфері даних. Нижче кілька рекомендацій, які допоможуть подолати опір та вирішити основні проблеми при реалізації процесу навчання та підвищення кваліфікації.

  1. Подолання опору

Опір співробітників проходити навчання є однією з основних проблем. Тут варто глянути на проблему очима маркетолога – тобто зробити навчання таким, щоб його захотіли пройти. Правильна популяризація навчання один із найважливіших елементів залучення співробітників. Залучення лідерів компанії, які зможуть наголосити на цінності придбання навичок роботи з даними, стане вагомим аргументом. Проте, варто акцентувати увагу не тільки на кінцевому результаті та користі компанії, а й на можливостях кожного співробітника – тобто кар’єрних успіхах команди.

  1. «Простота» даних

Основна причина опору співробітників – це страх нового та уявлення роботи з даними, як щось максимально складне та незрозуміле. Насамперед необхідно доступно пояснити чому робота з даними така важлива для кожного співробітника та для компанії в цілому. Крім цього, машинне навчання, штучний інтелект та наука про дані породжують страх «непотрібності» співробітників. Керівникам варто пояснити, що впровадження даних технологій не передбачає скорочення команди, а навпаки, автоматизацію деяких функцій для оптимізації, спрощення та покращення роботи співробітника. Якісне використання даних – це ключ до прийняття ефективних рішень у масштабах однієї позиції в компанії, а отже, однієї команди та всієї компанії. Кожен співробітник – це шестерня, від якої залежить успішна та безперервна робота всього механізму компанії.

  1. Розуміння використання даних

Використання даних має бути зрозумілим співробітникам. Кожен співробітник повинен розуміти для чого він використовує дані: яка його конкретна мета, яка мета компанії, для покращення яких бізнес-процесів тощо. Така прозорість і розуміння дозволить співробітникам почуватися більш впевнено та правильно представляти дані на обговореннях результатів.

Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat