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摘要：大数据时代，企业所处的外部环境发生了颠覆性改变，推动人们运用互联网思维重新思考企业管理和运作模式。培训需求分析是所有工作的起始环节，直接影响最终培训效果，因此，本文旨在探讨如何运用大数据思维丰富企业培训需求分析。
关键词：培训;内训;需求;大数据
一、引言
在大数据时代，信息的海量化和多元化给企业员工培训需求分析带来了巨大的挑战，但也为提高其有效性提供了更多的思路。因此，研究大数据时代企业员工培训需求分析的思路和方法，对企业人力资源建设和绩效目标实现具有重要的意义。
二、传统培训需求分析的不足
培训需求分析是指在规划与设计培训活动之前，对培训对象的知识、技能等方面进行系统的鉴别与分析，从而确定培训必要性及培训内容的过程。站在企业的角度，培训的最终目的就是为了提高员工达成绩效目标所需要的能力素质，所以培训需求可以用一个简单的公示表示：培训需求=理想的工作绩效-实际工作绩效。传统培训需求分析大致可以分为分析现状找差距、分析差距找原因，分析原因找措施三个阶段，但真正实施过程中会遇到很大困难。
一是工作流程较繁杂。有效的培训需求分析应当包含组织分析、岗位分析、人员分析三个层面，但要真正考虑全面、落实落细，则是一个庞大的工作量，耗时且耗力。
二是过程偏差不可控。当开展培训需求调研时，只要涉及到人的主观意识，就会产生偏差。当被调查者意识到自已被调查时，会潜意识使自已的行为向“好”的方面靠拢，从而掩盖平时的一些问题。
三是信息关联程度低。在工作中可以判断员工能力素质的信息很多，且分散在各个部门，甚至存在于人事部门不同业务人员之间，相互之间不能关联，形成了“信息孤岛”，不能充分利用于员工培训需求分析。
三、 运用大数据思维改进培训需求分析方法
（一）总体思路
运用大数据进行培训需求分析，并不是对传统培训需求分析方法的否定，而是对传统方法的补充完善，是以传统培训理论为核心，数据分析为手段，两者互相融合，形成优势互补。具体可以运用“直接法”和“间接法”两种方法。
（二） 直接法
直接法是主动通过各种调查问卷、评价等形式直接搜集与培训相关的数据，进而统计分析得到培训需求。在样本足够多的情况下，使得统计误差大幅减小。运用直接法分析培训需求，可以通过开展胜任素质分析和网络学习平台数据分析，两种方式分别代表了以企业需求为导向和以员工需求为导向两种类型。
1.运用胜任素质方法开展培训需求分析
胜任素质是在特定企业的环境中，在具体的工作岗位上，做出优秀业绩需要的知识、技能和行为。运用胜任素质模型进行培训需求分析的关键在于构建符合企业发展战略的，能够体现各个岗位胜任力的素质指标，并实现可量化的测评，通过理想胜任力和员工现实胜任力的差距来分析得到员工培训需求。
一是构建胜任素质模型。企业通过战略分析制定发展目标，以及为实现目标需要制定的战略计划。然后根据战略计划分析每个岗位应该具有的能力素质，再从中提取出与实现岗位绩效目标所需具备的胜任能力。
二是开展全员素质评价。通过建立胜任素质模型，确定岗位所需具备的能力和素质后，即可对员工的现实工作情况开展评价和分析。这一步的关键是分析员工个体现有状况与应有状况的差距。
三是分析确定培训需求。统计评价数据并找出胜任力差距，然后分析员工在工作中与绩效目标产生差距的原因，并据此制定培训需求。
2.利用培训管理和学习网络平台数据开展培训需求分析
企业搭建培训管理和网络学习平台，不仅是为了使培训工作科学化、规范化、高效化，更为重要的是沉淀企业和员工的培训数据，所以在系统设计和运行过程中必须全面考虑数据采集工作。
一是增强用户黏性。坚持以用户需求为导向，不断优化平台功能建设，并功能相近、作用类似的系统平台，不断增强用户黏性，提高平台使用率，使员工真学、真用，夯实数据来源基础、保证数据可靠性。
二是完善数据标签。系统需要设计能够反映员工培训相关数据的标签，比如课程点击次数、推荐次数、评分、分享次数等反映员工的学习数据，岗位、职级、职业技能资格、专业技术资格等能够定位员工身份的信息，以便在进行数据分析时能够实现准确匹配。
三是引导提供数据。不断丰富平台功能设置，以便能够挖掘出员工想要学习的内容，比如说调查问卷、搜索、知识问答、学习资源求取、意见建议反馈等功能。
四是分析培训需求。通过对上述相关数据进行对比分析，就能够获取员工的培训需求。进而结合企业战略发展进行综合考虑、确定培训需求。
（三）间接法
相对于直接法直接获取培训数据，间接法则是通过对企业各个信息系统平台的运行数据进行综合分析来获得企业绩效差距和发展趋势，进而间接获得培训需求的方法。相对于直接法，间接法更能够客观反映出企业的真实情况。
1. 运用间接法进行培训需求分析存在的困难
运用间接法进行培训需求分析，难点是怎样对现有的数据进行运用和分析。一方面数据互通难。对于大型企业来说，业务模块多、信息系统多，企业运行数据分散存储在各个系统之中，在数据互通上存在困难。另一方面数据运用难。数据来自于各个业务系统，并不是直接反映培训信息的数据，需要进一步分析得到企业的绩效差距，进而确定培训需求。
2. 构建企业数据中台
要打通各个孤立的系统数据库并进行有效运用，“数据中台”这项技术已经证明了其可行性。中台一词来源于2015年阿里巴巴提出的“大中台、小前台”战略。是指通过技术手段，对数据进行采集、计算、存储、加工的数据平台，解决大企业面临的数据孤岛、数据维护混乱、数据价值利用低的问题。数据中台对數据的处理和运用大致分为四步：
第一步是实现数据互通化。既然各个业务系统相互孤立，那就再建一个数据采集系统专职负责数据联通，作为系统间的数据纽带，将所有系统的数据都纳入到这个系统的采集范围。
第二步是实现数据资产化。数据资产化就是使数据成为真正能够直接使用的数据资产，关键是找准数据特征，给数据打好标签，比如赋予数据“员工信息”“组织绩效”“客户订货”“烟叶流通”“专卖案件”等标签，在使用的时候能够直接根据标签“按图索骥”。
第三步是实现资产服务化。建立一套任务调度系统，对数据进行监控、管理，对所需数据类别自动抓取。
第四步是实现服务业务化。通过前台应用系统，实现业务应用、数据服务、报表查询、决策分析等。真正使企业数据活起来，让数据可见、可懂、可用、可运营。
培训需求分析功能在前台系统即可实现，比如通过分析销量下降、公文错误、业务流程回退等体现绩效差距的数据，分析企业和行业重要文件、政策的关键词、高频词，国际国内市场数据等体现企业战略发展的数据，就可以得到供培训管理者参考的决策资料，再进行分析即可得到培训需求。
四、结语
大数据的价值在于通过挖掘和分析，得到数据背后更深层次的东西，能够在一定程度上对市场趋势进行预测，从而使企业做出更具针对性的判断和应对。站在大数据的风口，如何拥抱变化，向数字化转型，是培训工作甚至整个企业管理都应该深入思考的问题，不仅考量决策者的智慧，更需要高素质专业化的人才支撑。
参考文献：
[1]李中斌，幸勤，涂满章.企业SP-MTC培训体系的构建与应用[M].北京：九州出版社，2016.12：44-47.
[2]庞翠.基于胜任力素质模型的培训需求分析[J].商业文化月刊，2010， 000（002）：128.
关键词：培训;内训;需求;大数据
一、引言
在大数据时代，信息的海量化和多元化给企业员工培训需求分析带来了巨大的挑战，但也为提高其有效性提供了更多的思路。因此，研究大数据时代企业员工培训需求分析的思路和方法，对企业人力资源建设和绩效目标实现具有重要的意义。
二、传统培训需求分析的不足
培训需求分析是指在规划与设计培训活动之前，对培训对象的知识、技能等方面进行系统的鉴别与分析，从而确定培训必要性及培训内容的过程。站在企业的角度，培训的最终目的就是为了提高员工达成绩效目标所需要的能力素质，所以培训需求可以用一个简单的公示表示：培训需求=理想的工作绩效-实际工作绩效。传统培训需求分析大致可以分为分析现状找差距、分析差距找原因，分析原因找措施三个阶段，但真正实施过程中会遇到很大困难。
一是工作流程较繁杂。有效的培训需求分析应当包含组织分析、岗位分析、人员分析三个层面，但要真正考虑全面、落实落细，则是一个庞大的工作量，耗时且耗力。
二是过程偏差不可控。当开展培训需求调研时，只要涉及到人的主观意识，就会产生偏差。当被调查者意识到自已被调查时，会潜意识使自已的行为向“好”的方面靠拢，从而掩盖平时的一些问题。
三是信息关联程度低。在工作中可以判断员工能力素质的信息很多，且分散在各个部门，甚至存在于人事部门不同业务人员之间，相互之间不能关联，形成了“信息孤岛”，不能充分利用于员工培训需求分析。
三、 运用大数据思维改进培训需求分析方法
（一）总体思路
运用大数据进行培训需求分析，并不是对传统培训需求分析方法的否定，而是对传统方法的补充完善，是以传统培训理论为核心，数据分析为手段，两者互相融合，形成优势互补。具体可以运用“直接法”和“间接法”两种方法。
（二） 直接法
直接法是主动通过各种调查问卷、评价等形式直接搜集与培训相关的数据，进而统计分析得到培训需求。在样本足够多的情况下，使得统计误差大幅减小。运用直接法分析培训需求，可以通过开展胜任素质分析和网络学习平台数据分析，两种方式分别代表了以企业需求为导向和以员工需求为导向两种类型。
1.运用胜任素质方法开展培训需求分析
胜任素质是在特定企业的环境中，在具体的工作岗位上，做出优秀业绩需要的知识、技能和行为。运用胜任素质模型进行培训需求分析的关键在于构建符合企业发展战略的，能够体现各个岗位胜任力的素质指标，并实现可量化的测评，通过理想胜任力和员工现实胜任力的差距来分析得到员工培训需求。
一是构建胜任素质模型。企业通过战略分析制定发展目标，以及为实现目标需要制定的战略计划。然后根据战略计划分析每个岗位应该具有的能力素质，再从中提取出与实现岗位绩效目标所需具备的胜任能力。
二是开展全员素质评价。通过建立胜任素质模型，确定岗位所需具备的能力和素质后，即可对员工的现实工作情况开展评价和分析。这一步的关键是分析员工个体现有状况与应有状况的差距。
三是分析确定培训需求。统计评价数据并找出胜任力差距，然后分析员工在工作中与绩效目标产生差距的原因，并据此制定培训需求。
2.利用培训管理和学习网络平台数据开展培训需求分析
企业搭建培训管理和网络学习平台，不仅是为了使培训工作科学化、规范化、高效化，更为重要的是沉淀企业和员工的培训数据，所以在系统设计和运行过程中必须全面考虑数据采集工作。
一是增强用户黏性。坚持以用户需求为导向，不断优化平台功能建设，并功能相近、作用类似的系统平台，不断增强用户黏性，提高平台使用率，使员工真学、真用，夯实数据来源基础、保证数据可靠性。
二是完善数据标签。系统需要设计能够反映员工培训相关数据的标签，比如课程点击次数、推荐次数、评分、分享次数等反映员工的学习数据，岗位、职级、职业技能资格、专业技术资格等能够定位员工身份的信息，以便在进行数据分析时能够实现准确匹配。
三是引导提供数据。不断丰富平台功能设置，以便能够挖掘出员工想要学习的内容，比如说调查问卷、搜索、知识问答、学习资源求取、意见建议反馈等功能。
四是分析培训需求。通过对上述相关数据进行对比分析，就能够获取员工的培训需求。进而结合企业战略发展进行综合考虑、确定培训需求。
（三）间接法
相对于直接法直接获取培训数据，间接法则是通过对企业各个信息系统平台的运行数据进行综合分析来获得企业绩效差距和发展趋势，进而间接获得培训需求的方法。相对于直接法，间接法更能够客观反映出企业的真实情况。
1. 运用间接法进行培训需求分析存在的困难
运用间接法进行培训需求分析，难点是怎样对现有的数据进行运用和分析。一方面数据互通难。对于大型企业来说，业务模块多、信息系统多，企业运行数据分散存储在各个系统之中，在数据互通上存在困难。另一方面数据运用难。数据来自于各个业务系统，并不是直接反映培训信息的数据，需要进一步分析得到企业的绩效差距，进而确定培训需求。
2. 构建企业数据中台
要打通各个孤立的系统数据库并进行有效运用，“数据中台”这项技术已经证明了其可行性。中台一词来源于2015年阿里巴巴提出的“大中台、小前台”战略。是指通过技术手段，对数据进行采集、计算、存储、加工的数据平台，解决大企业面临的数据孤岛、数据维护混乱、数据价值利用低的问题。数据中台对數据的处理和运用大致分为四步：
第一步是实现数据互通化。既然各个业务系统相互孤立，那就再建一个数据采集系统专职负责数据联通，作为系统间的数据纽带，将所有系统的数据都纳入到这个系统的采集范围。
第二步是实现数据资产化。数据资产化就是使数据成为真正能够直接使用的数据资产，关键是找准数据特征，给数据打好标签，比如赋予数据“员工信息”“组织绩效”“客户订货”“烟叶流通”“专卖案件”等标签，在使用的时候能够直接根据标签“按图索骥”。
第三步是实现资产服务化。建立一套任务调度系统，对数据进行监控、管理，对所需数据类别自动抓取。
第四步是实现服务业务化。通过前台应用系统，实现业务应用、数据服务、报表查询、决策分析等。真正使企业数据活起来，让数据可见、可懂、可用、可运营。
培训需求分析功能在前台系统即可实现，比如通过分析销量下降、公文错误、业务流程回退等体现绩效差距的数据，分析企业和行业重要文件、政策的关键词、高频词，国际国内市场数据等体现企业战略发展的数据，就可以得到供培训管理者参考的决策资料，再进行分析即可得到培训需求。
四、结语
大数据的价值在于通过挖掘和分析，得到数据背后更深层次的东西，能够在一定程度上对市场趋势进行预测，从而使企业做出更具针对性的判断和应对。站在大数据的风口，如何拥抱变化，向数字化转型，是培训工作甚至整个企业管理都应该深入思考的问题，不仅考量决策者的智慧，更需要高素质专业化的人才支撑。
参考文献：
[1]李中斌，幸勤，涂满章.企业SP-MTC培训体系的构建与应用[M].北京：九州出版社，2016.12：44-47.
[2]庞翠.基于胜任力素质模型的培训需求分析[J].商业文化月刊，2010， 000（002）：128.