Tendencia #01 de Negocio: Big Learning Data

Las herramientas y sistemas de Business Intelligence permiten capturar y gestionar datos posibilitando nuevas formas de toma de decisiones. Big Data se puede definir como aquella cantidad de datos tal que supera la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable. Esto es crucial en este momento ya que en los últimos años el volumen de datos almacenados ha experimentado un crecimiento exponencial debido al aumento en el uso de Multimedia, Social Media y el Internet de las Cosas (IoT)

Algunas de las ventajas que se pueden derivar de Big Data se relacionan con la toma de decisiones más inteligentes, rápidas y que realmente sirven para marcar la diferencia.

En el contexto de aplicación de Big Data al área de Aprendizaje y Desarrollo se abren dos posibles vías:
A.Desarrollo de nuevas capacidades profesionales
B.Learning Analytics

A. Desarrollo de nuevas capacidades profesionales
Uno de los retos para aprovechar el potencial del Big Data supone la preparación de las personas en la operación y explotación de los datos. De hecho, los puestos emergentes más solicitados están relacionados con el Big Data y Business Intelligence, y se requieren profesionales con conocimientos a escala de sistemas, tecnologías y metodologías que permitan el tratamiento y toma de decisiones sobre los datos de manera muy flexible.

Las capacidades analíticas y técnicas por sí mismas no son suficientes para explotar el potencial de los datos. Los profesionales han de transformarse hacia un perfil común que aúne las capacidades tanto del hemisferio izquierdo como del hemisferio derecho: el llamado Perfil Pi de Ashley Friedlien.

Del mismo modo, el apoyo de los líderes en el uso y explotación de los datos es primordial, y por tanto han de comprender e impulsar estos perfiles que unifican el análisis técnico con la visión global del negocio.

B. Learning Analytics
Consiste en la medición, recopilación, análisis y divulgación de datos sobre los participantes de un programa y sus contextos, con el propósito de entender y optimizar el aprendizaje y los ambientes en los que se produce.

El análisis del ciclo completo de las soluciones formativas permite identificar las preguntas clave que la organización está interesada en responder en términos de aprendizaje. La incorporación de Learning Analytics permite establecer las fuentes de datos disponibles en la organización y decidir qué datos son relevantes desde el punto de vista de aportación de valor al negocio.

Las propias habilidades y roles del equipo de Aprendizaje y Desarrollo también han de evolucionar para dar soporte al Big Data. Esto pasa por desarrollar la capacidad de interpretación de los datos en el equipo de Aprendizaje y Desarrollo. El denominado Learning Leader debe encontrar aliados a fin de potenciar el valor de los datos identificando tres tipos de perfiles:

  • Conector: Personas que saben qué datos están disponibles en la organización, comprenden a nivel básico lo que los datos nos cuentan y pueden aportar recomendaciones sobre cómo mejor utilizar los datos para resolver problemas reales de negocio.
  • Catalizador: Personas que saben qué grupos o individuos controlan los datos y cómo romper las barreras burocráticas para ayudar a otros a acceder a los datos oportunos.
  • Experto de contexto: Personas que tienen un amplio conocimiento de las métricas de negocio y pueden guiar a los analistas en ciertas cuestiones clave.

Sin duda, todo un reto para las organizaciones del futuro.

Puedes descargar el díptico del Informe de Tendencias de Aprendizaje y Conocimiento desde este link: http://www.overlap.net/i+d+i/

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