Data Science стала неотъемлемой частью современного мира. Объем информации настолько значителен, что ощущается острая нехватка соответствующих специалистов. Выйти из сложившейся ситуации может помочь использование low-code инструментов. Они дают возможность работать с данными почти без написания кода. Остается найти специалистов или обучить уже имеющихся.
Согласно исследованиям, проведенным в Middlesex University в Лондоне, для 74% респондентов отсутствие обучения является главным препятствием для раскрытия их потенциала на работе.
В процессе цифровизации и проникновения искусственного интеллекта знания в Data Science и машинном обучении становятся критически важными для обеспечения конкурентного преимущества. Поэтому корпоративное повышение квалификации необходимо.
Руководители компаний осознают важность обучения новым навыкам всей команды, а не отдельных сотрудников, но не всегда удается создать условия для всеобщего повышения квалификации. Проблемы на этом пути возникают по разным причинам: ограничение финансов, отсутствие нужного ПО, нехватка времени, недостаток мотивации и так далее.
Существенной преградой на пути к совершенствованию аналитических навыков является сложность инструмента. Сотрудники могут иметь разные уровни компьютерной грамотности, но есть продукты, получившие за счет удобства и простоты самое широкое распространение, например, 67% вакансий требует знания Excel. В России данный продукт на базовом уровне знает каждый школьник. Можно ли сказать то же самое про программирование?
Поиск квалифицированного программиста представляет собой непростую задачу. Не у каждого аналитика данных есть знания в этой сфере, выходящие за рамки написания скриптов в несколько строк. Как можно решить эту проблему? Лучше всего фокусироваться на поиске подходящего low-code инструмента для проведения анализа данных.
Именно поэтому слоган компании Loginom — «Сделать продвинутую аналитику массовой». Наша компания предоставляет универсальный инструмент для работы разных категорий экспертов: от менеджера до программиста.
Эффект маховика в обучении проявляется в том, что начальная фаза учебного процесса, инициированная несколькими членами команды, переходит на остальных. Когда несколько специалистов успешно усваивают новый материал, они могут передать свои умения и знания для поддержки своих коллег. С каждым этапом обучения включается все больше людей, и очередной шаг способствует быстрому распространению навыков внутри команды.
Эффект маховика при повышении квалификации начинается, когда устраняется трение. Он приобретает инерцию, когда сотрудники с различными навыками объединяются и учатся друг у друга.
Условиями для оптимальной профессиональной подготовки в Data Science являются:
Эффективность обучения повышается, когда теоретический материал сопровождается практическим закреплением, особенно через выполнение реальных задач. Эффект маховика усиливается, когда знания быстро внедряются и распространяются в рабочий процесс.
Давайте посмотрим, как это работает на практике.
Самое сложное — это начать действовать. Существует ошибочное мнение, что для работы с инструментами анализа данных требуются навыки программирования. Платформа Loginom ломает этот стереотип.
Возьмем в качестве примера компанию УРАЛХИМ, которая является клиентом Loginom.
Наличие нескольких филиалов создавали определенные трудности при обмене информацией, оперативном управлении, планировании.
В УРАЛХИМе применялось различное ПО цель которого — обеспечение бизнес-пользователей, не имеющих знаний в области программирования, инструментами для работы с данными для снижения операционных издержек, получения кросс-функциональной аналитики и цифровизации процессов.
Руководство компании приняло решение повысить квалификацию сотрудников и демократизировать работу с данными.
Чтобы воплотить замысел в жизнь, внутри компании была создана внутрикорпоративная Школа аналитиков данных.
Заявки на обучение в ней подали более 1000 сотрудников. Теоретический блок успешно изучили более 500 человек, из которых на следующий практический этап попали более 300 специалистов.
Компания начала подготовку сотрудников, внедрив платформу Loginom в Школу аналитиков данных. Low-code платформа позволила начинающим пользователям сразу сосредоточиться на применении методов анализа данных.
На заключительном этапе обучения во внутрикорпоративной Школе было организовано 32 группы, и каждая из них успешно решила финальное задание. С помощью платформы Loginom ученики реализовали практические проекты на реальных данных.
Так, в качестве финального испытания специалистам необходимо было самостоятельно без привлечения ИТ-сотрудников, используя self-service инструменты, внедренные в компании УРАЛХИМ, решить прикладные бизнес-задачи, например:
Когда команды приступили к работе с общими стартовыми решениями, эффект маховика усилился. Упростилась доставка аналитических результатов по всей организации. Сотрудники поняли, что, сталкиваясь с задачами, необходимо проверить наличие у коллеги уже разработанного решения, которое можно повторно использовать и адаптировать. Таким образом, полученные навыки работы с данными проникли во все бизнес-процессы компании. Число рассчитываемых аналитических показателей выросло c 60 до 475, т.е. в 8 раз. А число просмотров аналитических отчетов в месяц выросло от 800 до 120 000, т.е. в 150 раз!
Итогом обучения сотрудников в компании УРАЛХИМ стало повышение культуры в работе с данными. Сотрудники начали ценить их как стратегический ресурс и более ответственно подходить к сбору, хранению и обработке.
Развитие навыков в Data Science включает не только умение создавать сложные сценарии, но и способность задавать вопросы, критически мыслить и использовать данные для принятия обоснованных решений. Хотя распространение аналитических решений по всей компании может занять некоторое время, со временем позитивный эффект ощущается всей организацией.
Каждая компания должна выбирать свою стратегию повышения квалификации сотрудников в Data Science в зависимости от своих потребностей, бюджета и целей.
Основные способы повышения квалификации сотрудников в Data Science:
Low-code подход к анализу данных снижает планку входа в Data Science и способен сделать продвинутую аналитику массовой технологией. Лучший способ вовлечения — начать самостоятельно анализировать данные и решать практические задачи.
В случае с Loginom аналитик может поработать с продуктом, сравнить качество, скорость, удобство интерфейса с альтернативными инструментами и сделать обоснованный выбор. Для некоммерческого использования всем желающим доступна бесплатная редакция платформы, которую за 8 месяцев 2023 года скачали более 10 000 раз.
Для более успешного и структурированного изучения Loginom можно воспользоваться электронными курсами Loginom Skills:
Другие материалы по теме:
Эффективное обучение работе с платформой Loginom
Экосистема Loginom: что пользователю нужно знать о платформе
