进入大数据时代，数据堪称第一生产力，数据的价值正在凸显。在企业学习领域，数据同样非常重要，整合多维度的学习数据并进行分析，能够为培训部门对于培训项目的评估提供有力的依据，进一步优化培训项目，正所谓“数据驱动决策”。

目前，企业的数字学习转型正在全面展开。通过数字学习转型，可以清楚地从员工的学习活动、学习行为和相关的学习环境中收集数据。然而，为了更好地衡量学习对业务的影响，学习数据应与行为数据、人力资源数据、绩效指标、业务数据等相结合。那么，培训经理应该如何使用学习数据呢？

一般来说，培训管理员可以参考以下五个步骤，使用学习数据帮助不同的工作角色规划学习路径，促进目标的实现。

1、定义目标

确定工作中的主要挑战，定义每个工作角色可以利用企业数据实现的目标，并提出更有价值的问题。例如，在主要挑战下可以分解哪些具体问题？哪些数据可以确认这些问题？数据分析能帮助每个工作角色成功吗？什么会给企业带来最大的价值？

2、整合数据

从各种渠道收集数据，以可理解的形式结合学习、技能和业务数据，重新定义和验证企业学习的衡量标准。

3、数据分析

数据分析是一个提取有价值信息并形成有效结论的过程。例如，如何显示收集到的数据与假设变量的因果关系或相关性？现有数据可采取哪些措施？

4、采取行动

数据可以帮助决策者更快地做出决策，并显示整个课程所需的学习材料或优化调整方向。任何数据和分析都没有数据洞察后的行动变化。

5、重复上述步骤

随着你对数据的熟悉，你会发现很多新的问题。学习计划在不断变化。要利用数据驱动企业学习，让企业学习更快更好。

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