作为培训专业人士，你可能已经注意到高管们都在关注大数据，并想要用数据来做预测分析。大数据已对商业领袖们的思维和决策标准产生了重大影响。L&D从业者也必须认识到这一点，并学会理解数据在人力资本管理中发挥着怎样的角色，从而相应调整企业培训策略。

因此，想要在未来新型的企业学习版图中大展身手，你必须学会用“数据”这门语言。本文将概述大数据背景下L&D的发展方向，同时提出培训成功不可或缺的7项关键实践。

趋势：数据分析、自动化与整合

虽然投资回报率（ROI）或平衡计分卡仍是决定投资的重要参考，但决策层正越来越仰仗前期预测性的数据——主要侧重于绩效和成果（包括涉及企业学习的投资）。虽然企业培训人员无需成为定量分析的行家，但他们要学习数据分析的思维，并能够收集和使用绩效数据，以证明培训方案的有效性。

同样，如何识别人才培养需求？如何设计具有针对性的方案？如何确保培训方案的有效执行？这些都需要与数据相结合的思路。

培训实践的变化有外因和内因共同催生。外因是各种颠覆性技术的崛起，而内因则是逐渐多元化、差异化的人才队伍。颠覆性技术不仅有预测性分析，还有企业职能的自动化和整合，包括人力资源。

人力资源的自动化软件服务起始于薪酬福利模块，现在已开始对其他模块产生战略性影响，如人才招募（招聘）及人才管理（包括人力资源规划、入职和继任规划）。人力资源职能，尤其与人才管理相关的，也呈现整合化的趋势，虽然这一趋势在大公司更为明显。

在培训领域，新的xAPI规范已投入应用，与早期的SCORM标准相配合。SCORM记录正式的内部培训活动、课程的完成情况，并把信息整合至企业的学习管理系统（Learning Management System,LMS）；xAPI规范则提供了一种记录个人学习过程的方式，无论是内部或外部的、正式或非正式的学习。这些记录储存于学习档案库（Learning Recording Store，LRS）。

然而，遗憾的是，目前为止，很少有公司将以上这些培训系统与HR的其他功能和流程整合起来。

为什么整合很重要？因为HR和L&D的系统里积累着海量的数据，恰当地整合和分析这些数据，可以为高层决策者提供战略性洞察与商业智慧，帮助他们做出更好的投资（资源和资本）决策。

目前，我们还很难看清L&D的发展方向。为何传统培训正在减弱？我们对学习方式的认识正在经历怎样的变化？这些问题未必能找到准确答案。但要记住的是，改变是必须的。

改变方式：搭建学习与绩效的生态系统

要建立一个学习与绩效之间的生态系统，第一步是利用科学对于学习机制的新认识。神经科学领域的研究为揭示学习行为的本质提供了有价值的新信息。通过此类研究，我们更清楚地看到，学习的含义并不是依附于企业组织的一次次培训。所以，L&D系统应不仅包括正式的授课、在职培训或教练辅导；若想要达成效果，我们必须要超越“完成学习任务”和考试结果（柯氏评估第2级）。

现在，依靠前沿的神经科学研究，我们能更好地理解人们在生活和工作中是怎样学习的。学习还发生在课堂之外；学习不仅来自上司、教练和培训师，也发生在同事之间。此外，业绩支持（Performance Support）手段将有效促进工作业绩。

企业应该建立一个学习生态系统，产生实际的业绩回报，毕竟这才是决策者所关心的！（以往的柯氏四级评估/Philip五级评估对高管来说已然不够了。）

David Kelly最近的一篇博文表示，在当今的数字化世界中，每个人都被包围在学习资源网络中。

在这个环境中，每个资源都与其他资源相联，从而创造出一个可以发生任何学习的整体环境。学习生态系统是技术与资源的结合体，可以帮助个人在此环境中进行学习。同时，鉴于绩效是学习的主要出发点，该生态系统也能帮助个人更好地贡献价值，支持业绩表现。

重点部署：组织学习与绩效战略

L&D领域的“生态变化”其实可以映射至整个人力资本管理，而事实上，多数组织目前尚未把L&D的转型与人力资本管理联系起来。企业学习中产生的数据往往没有及时得到收集、分析，以转化为有战略价值的商业智能数据。大多数公司没有把L&D与其他HR系统全面整合。鉴于这是一个未来趋势，培训专业人士可以趁早开始为自己的L&D计划进行定位与设计。

培训人士面临的最大挑战是思维转换，要开启战略性思考，而非被动跟随计划或仅停留于操作层面。这种思维上的转变要求我们着重把培训学习与管理层所关心的业绩成果相联系。我们要充分利用现有的技术优势，调整学习方案和模式。

基于科学研究和无处不在的创新技术，培训专业人士现在可以采取7项措施来建设学习型的生态系统，并使其与人力资源管理同步发展。

1、首先发展社会化学习

制定社会化、协作性的学习策略，在合适的情况下，首推社会化学习（其适用性可能超乎预计）。众所周知，通过社交与合作来学习是非常有效的，这是人们在工作中最习以为常的学习方式，较易融入你的学习生态系统，且成本低廉。

2、绩效支持设计

绩效支持要能够按需、即时地提供学习内容（通过移动端推送有针对性的相关支持内容，同时可作为正式或非正式学习的补充材料），这也是学习绩效生态系统中成本相对较低的元素。

3、挑选合适的现成课程

调整现成课程的选择与构成比例。在寻找业内权威课程或供应商课程时，必须将课程与受训人员需求相匹配。相对于定制课程，优先考虑现成的课程，但要确保其效果和品质，并与特定的人才发展需求相符。

4、仅在必要时开发定制课程

如果需要开发定制课程与内容，则必须要全面衡量培训方案与业务需求的关系，充分考虑其执行力、效果与影响。鉴于开发定制课程是学习生态系统中成本最高的培训方式，所以培训人员需表明为何相对于以上其他方式，定制课程是更合适的、能产生更高的价值。

5、培训前进行调研

在正式或非正式学习方案中，恰当地设计实践、测试和活动，同时恰当地设置复习。关注调研结果，并在方案设计中运用调研结果。围绕着eLearning设计有许多华而不实的理论，但只有那些经得起推敲的才能留下来。

6、追踪学习过程与结果

将学习与业绩结果相联系。这需要整合你的学习管理系统、学习档案库和绩效管理系统。公司高管希望了解你如何评估学习效果、学习进度。提出学习项目前不能没有一个评估计划！

7、教导管理者如何培养人才

管理者也需要掌握指导人才的能力，并学会利用学习资源及绩效管理系统。培训是永无止境的。非正式的学习和绩效支持也一样，也需要我们的管理者成为学习的“领头羊”，在学习的道路上主动提供强有力的支持。

总结

光有参加培训的人数和完成的课程量，对决策层来说毫无意义。只是被动接受知识或只能应试的人是不能满足组织需要的，组织需要的是能够创造业绩的个人和团队。设计学习生态系统的首要目标是培养组织真正需要的人才，要以此为出发点，学习生态系统应致力于为学习策略提供坚强后盾，并与人才管理战略相结合。