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司巧蕾:培养数字人才,助力企业数字化业务价值实现

  • 2022-11-14
    北京
  • 本文字数:6467 字

    阅读完需:约 21 分钟

司巧蕾:培养数字人才,助力企业数字化业务价值实现

2022 年 10 月 26 日,极客时间企业版和培训杂志共同举办「数字人才蓄能季高端论坛」,华润雪花数字化负责人、阳光保险大学堂校长助理等 5 位大咖“齐聚一堂”,分享数字化战略落地、组织和人才发展实操经验,吸引了上万名观众线上参会。会上,极客邦科技联合创始人 COO 司巧蕾,发布极客时间数字人才培养一体化解决方案,解读了极客时间基于服务数千家客户,提炼出的数字化转型行业观察和最佳实践。以下内容整理自司巧蕾女士此次的演讲。


线上的朋友们大家好,我是来自极客邦科技的司巧蕾,目前负责公司的整体运营和企业服务业务。今天下午几位嘉宾都讲得非常好,我个人收获也很大。刚才戚老师讲“优秀的人才要从内部培养”,郭总讲“数字化人才要从业务中来到业务中去”。据说在华润集团数字人才的行为倡议中,把实现业务价值作为一切数字化的出发点和价值标准。我觉得这是一个非常正确的价值判断,所有的人才培养都是为了实现业务价值,不围绕业务价值的人才培养都是空中楼阁。


今天,我带来的「极客时间数字人才一体化解决方案」,也是基于如何帮助企业实现业务价值来设计的。


今天跟大家分享三个部分的内容:第一,是基于我们服务企业和用户的经验总结而出的行业观察和思考;第二,是针对行业提炼出的数字人才体系和相关的培养方案;第三,行业头部企业在数字人才培养方面是怎么做的,达到了什么效果。

行业观察与思考


当下,我们到底看到了什么?感知到了什么?首先,要从企业转型的诉求去看。“数字化”这个词很多人觉得是个噱头。每个企业每个人都要讲数字化,这是不是在形式化地应付?还是在讲什么故事?


我们跟企业交流发现,“不能为了数字化而数字化”是众多企业的内部共识。当一个大型企业的董事长发全员信说我们要打赢数字化转型这场战争的时候,一定不是为了提个噱头,而是为了企业发展。企业发展就要回到以经营为核心,或者说以客户为中心,以用户为中心。就像现在,你不去银行但是银行就在你身边。银行的移动化、数字化为用户提供了非常多的便利,这就是以用户为中心做出变革,而构建的好产品。


有人说我们快速增长了 40 年,现在红利消失了,怎么去寻找增量市场?增量市场到底在哪儿?企业想有更好的发展,更多的利润,就要降本提效。怎么降本提效?过去的路径已经不管用了,现在怎么办?数字化就是企业在寻求发展时找到的新方向和路径。转型目的是为了公司业务的发展,而不是为了数字化而数字化,这是我们在行业里面看到的非常确实的转型诉求。


基于这个诉求,我们感知到了哪些变化呢?


第一,数据治理是企业数字化转型第一步。企业数字化转型是为了业务发展,那它怎么转?要做什么?这个事情这么大,是要局部转型还是整体转型?它的时间轴是怎样的?分哪几个步骤?我们先从一个非常微观的点切入。数据治理是为企业,尤其是大型企业所共识的,数字化转型的第一步。怎么理解呢?企业数字化转型的核心基础就是数据治理。通过数据分析洞察企业发展中存在的问题,发掘增量。然后倒逼企业改革,通过数据治理提升效率,实现数据资产化、技术智能化、数据业务化和业务数据化,提升企业竞争力。


这个给企业能带来什么价值?当我们做了细致的数据分析、数据洞察、数据治理之后,就可以在业务上实现精准化营销、精细化运营,这些都是企业内部提效的重要方式。包括优化产品设计,提升售后服务,这就是说以用户为中心去构建好我们的产品。那同时也倒逼着企业会去做一些内部的改革,包含了组织职能、经营决策、运营模式,所以这就是在企业目前有共识的就是数据治理是企业数字化转型的第一步。


我们发现这个趋势的时候,也感知到企业在数字人才培养时,会把数据人才放在高优先级。因为数据治理和数据分析与人才的数据能力是息息相关的,数据治理必然要求具备数据分析能力,数据分析能力也为数据治理提供了助益。后面的方案里面也会详细解读我们是怎么去看数据分析这个岗位,它应具备的技能,以及会对企业业务产生什么价值。


第二,数字化、国产化推动科技队伍的快速扩大。一些企业在最近的 2-3 年时间,科技团队从不到 1000 人扩展到了 8000 人。这么快速扩大是为了解决什么问题?首先,业务发展需要做数字化转型,提升运营效率,构建内部数字化平台。同时,国家要求 2025 年实现国产化替代,所以内部科技队伍就要足够强大,以便处理内部激增的需求。当科技队伍快速扩大就会出现一系列的问题,比如:人才标准不统一、技能模型的不统一。那这种情况下,要如何统一人才标准,设计学习发展路径?


第三,复合型人才成为企业人才培养的迫切需求。数字化人才不是一个单独的岗位,企业讲的“业务人员数字化,数字人员业务化”就是指复合型人才。这两件事哪个更容易做到呢?目前,我们看到企业优先做的是把业务人员数字化,这是公认比较容易推动和落地的。因为业务人员要具备的数字技能是比较具体的硬技能,可以在短时间之内通过学习掌握,并且应用到业务上。然后数字岗位,特别是专业的数字岗位业务化,相对需要更长的周期。因为这个事只能企业内部做,最了解企业的就是内部业务骨干,当不能借助外面的力量去做的时候就会慢一些,这是我们看到的第三个现状。


第四,数字人才培养以“岗位胜任力提升,实现业务价值”为目标。当下,经济发展不景气,企业要砍预算,会先砍培训预算。但在数字人才培养上,企业的投入反而在加大。从企业和行业中观察我们看到,数字人才培养在企业里不仅仅是作为简单的培训去做,而是要去响应企业数字化转型战略。


企业数字化转型战略定了,业务要怎么发展,人需要具备什么技能?传统的业务实现方式改变,带来岗位胜任力发生变化。做市场的把不仅需要懂市场营销,还需要会数字化营销。又比如,我们最近接触的一些企业,电力行业的交易员需要去通过掌握编程去提升工作效率;制造业流程线上的工人要提升数据思维,去帮助企业实现业务价值。


这四个企业数字化转型现状和趋势都带来了数字人才发展的诉求,数字化人才培养变成了这个时代的刚需,人才的数字化技能是支撑企业发展的基石。

数字人才培养体系

分层培养,分步实施


那这个情况下,那对于企业来说面临的一个问题就是业务要发展,企业寻找增量,就要降本增效。要去提升员工的胜任力,让员工成为数字化员工。我们服务的很多制造型企业都有几万人规模,让几万人都能够成为数字化员工要怎么做呢?步骤应该是什么?我们的方法是八个字儿叫做“分层培养,分步实施”。


分层是什么呢?双数研究院粮仓模型将数字人才做了大三层,细五层的分类。这是基于业务和企业发展的过程中的人才结构进行的分类。数字管理人才,是具有数据思维的管理者,对应 CXO 层级,主要负责战略创新。数字应用人才,我们把它理解成具备数字化应用技能的业务人员。数字专业人才为企业构建数据平台、信息化平台、数据中台等各种底层应用,部署企业的数字化的工具。


查看>>《数字人才发展体系:粮仓模型白皮书》完整版


怎么去培养这些人?我们采取分步实施的方式。基于当前企业高频的数字化岗位技能培养诉求,提炼出系列方案。比如专项 IT 核心人才发展计划,这个是对应数据粮仓里数字专业人才那一层。专业人才作为企业数字化转型核心力量,企业现在的培养投入都是非常大的,并且在逐渐扩大。同时方案还覆盖了数据分析人才、数字化复合型人才、业务架构师、技术架构师、产品经理的培养方案,以及典型的场景化解决方案。


几万名员工分层后,也不可能在短期 3 个月、5 个月、6 个月,或一年之内全部完成培训。所以分层之后,还要分人群、分项目、分步骤去实现。

培养路径和方法论


基于不同岗位的培养,我们有一套非常完善的培养路径和方法论,叫做“研、测、学、考、评”。对于企业来说首先要有能力标准,基于能力标准测量员工的水平阶段,然后个性化的制定学习计划,匹配学习内容,学完之后通过考试评估知识掌握程度和能力成长变化。


方法论我们内部简称 CAD,就是建标、对标、达标。建标是明确标准,岗位需要什么样的人,能力标准是什么?对标是要如何培养人才达到标准?明确人才成长路径。完成学习后,还要有一套体系去确保他是最终达到的结果是企业想要的,这就是达标。

IT 核心人才发展计划


今天具体分享整套解决方案中的两个部分:一个叫 IT 核心人才发展计划。在企业内部也叫全辖技术人员培养,所有技术岗位的培养和成长都包含在里面。这个项目可以帮助企业解决:岗位能力模型缺失,专业测评体系缺乏,学习成长路径不明确等问题。一些企业可以在内部建立标准、做测评体系、制定学习路径,但到了学习培训环节就会发现缺乏高质量课程。制作高质量课程是一项高投入、高成本的工作。面对这四个痛点和诉求,我们提供了一整套不同岗位的培训内容和方案,基于岗位技能模块、技能点设置不同的课程和考题。


以 Java 工程师举例,初、中、高三级分别应该掌握什么技能模块?包含了多少个技能点?那这些技能点可以从哪些课程中获得?这就是我们基于岗位设计的项目。同时我们提供整套项目运营机制,从前期筹备、调研、学习,到学习成果交付,到持续的精进,人才报告评估都会包含到项目运营服务中。

查看>>> 数字人才培养方案系列 之 专项 IT 核心人才发展计划


这套解决方案的形成借助了我们的一些研究成果。第一个是岗位能力模型,我们针对主要 IT 类岗位,都进行了岗位能力建模分析。不同岗位不同阶段的 IT 工程师应该掌握什么,了解什么,精通什么,在岗位能力模型里都能对应查到。第二个成果是岗位技能图谱,它是用来说明某一岗位到底应该具备什么样技能树,掌握哪些技能模块和技能点?

岗位能力模型 下载>>>

24+ 岗位技能图谱 下载>>>


比如,一个运维工程师需要掌握的技能非常多,但他应该从哪学起?要先看他目前处在什么级别,应该掌握什么技能,学习什么课程。所以有了人才标准,还要需要建立测评系统,去了解就是他目前的技能水平和需要解决的能力问题。

数据分析人才特训营


接下来介绍下数据分析人才特训营,它来源于第一部分我们讲到的行业观察。企业数字化转型的基础叫数据治理,数据治理和数据分析又是紧密相关的。数据分析模块分为三个层次:第一层看见数据,第二层分析数据,第三层应用数据。


对应到业务上是什么情况呢?比如,公司有两百万的用户,我们首先要去看用户平台上学什么?在什么时间学?然后分析为什么在这个时间学?比如说大家都是在晚上 8 点之后学习,因为晚上 8 点之后下班,会有空余时间去学习。有了这样的数据分析结果就可以针对用户的行为做精准化营销。与用户的互动类活动,比如直播都可以安排到晚上 8 点之后,这个时候的活跃用户量最大。这就是业务层面对数据的一个诉求,和不同使用场景。


这三层对应到企业内部,第一层要知道具体的原因。第二层提出可行的建议,第三层形成机制化运作,用数据驱动业务。业务人员具备一定的数据分析能力,至少能够对业务建模师提出合适的业务数据分析需求,用数据思维去理解业务。


如何培养数据分析人才?多数企业会希望员工具备数据分析思维,同时提升数据思维能力。数据思维首先要求能看懂数据,思考数据背后的价值和趋势。数字化转型中,企业内部数据会越来越多,数据成为企业资产,全员数据思维普及成为人才培养的基础需求。


数据分析人员到底应该具备什么技能?其实,在不同层级要具备不同的技能。首先,初级阶段具备一些数据思维,掌握一些分析工具和方法论就可以了。但如果是资深的数据挖掘或算法数据工程师,这个是要求是非常高的,需要科班出身才能够做专业数据分析岗位。


目前面向这些需求我们给企业提供的服务方式,第一种是在线训练营,我们首先会了解企业诉求,确定受训人群和需要掌握的数据分析能力层级,然后设计配套的课程、考试、实战和运营服务等。也可以结合企业情况,安排集中式的线下工作坊,老师当面授课,提升学习效果。


在培训内容的设计上,采取了分层培养方式,划分三个学习阶段,第一阶段是通过数据分析工具的学习和数字思维的训练,解决数据处理效率的问题。到了二阶段、三阶段,相对要求会比较高,进行常见数据分析模型和机器学习算法的学习。


培训的结果如何评定呢?正如刚才所讲,数字人才培养要为实现业务价值服务,要能够闭环到业务场景中去。首先,学习过程留存,所有的学习资料、作业都会保存在线上。第二实操作业,比如制作企业内部数据分析的建模,实现数据可视化,可以直接给到业务部门用于内部决策的辅助。第三考试测评,检验能力知识的掌握,并授予能力认定。


我们还有很多数字化关键岗位的特训营,比如产品经理、技术架构师、业务架构师,这些都是基于企业高频诉求,针对数字化核心岗位的培养痛点进行设计,在此就不一一展开了。此外,我们还推出了数字人才进阶场景化方案,应对新员工入职、青年骨干培养等场景化需求设计了数字素养提升项目大家可以点击下面的链接去了解更多方案信息。

查看>>> 数字人才培养方案系列 之 数字人才特训营

查看>>> 数字人才培养方案系列 之 数字人才进阶场景化方案


企业数字人才培养案例


分享两家合作的企业客户做数字人才培养的案例。


第一个,是某知名银行的数字化管培生培训计划。


客户有对全员进行数字化技能培养的全盘诉求,包括数字化文化、数字化领导力、数字化技能等模块。但在分步实施的过程中,首先选择了管培生培训,目标是把一部分有数理背景的青年人才打造成具备数据思维和数据应用能力的未来银行数字化管家。根据培训目标,制定了“训战结合+讲师评定+考试评审”的培训方式,学习内容包括数字化通讲、数据分析、数据挖掘、数据建模等。


通过前、中、后三期学习,作业,考试,在结营时,三个学习小组完课率 100%,达标率 85%。客户从这批受训学员中挑选到了比预期更多的优秀人选,正式成为秋招培训生。


第二个案例是一家制造企业的青年骨干培训计划,培训规模超过 2000 人,覆盖生产制造、产品研发、财务、法务、市场等十余个职能岗。客户关键的诉求包括:提升员工的数据分析能力,理解企业数据资产与价值;自下而上的建立转型整体认知,培养底层思维;夯实基础技能,形成系统转型文化。我们发现有时候企业对员工的培养并不是让他具体学会某项技能去干某个工作,而是关注团队认知拉齐和组织文化氛围打造,这样能收获更大的未来发展潜力。


为了达成项目目标,我们进场调研做技术评估,选择高价值场景纳入课题范围,策划实战训练营进行核心知识串讲,设计数据分析工作坊,由专家辅导小组共创实操作业,再将实战作业中产出的优秀项目进行包装推广,外化培训成果,形成标杆效应让更多人愿意参与进来。通过培训提升员工面向复杂业务场景的数据分析能力,员工可以用数据工具解决实际工作场景问题,提升工作效率,在客户内部得到了极大的认可。

时间有限,只解读了两个客户案例。目前服务的客户有 3000 家,在科技、金融、制造、ICT 等行业都有深度合作的企业,大家如果感兴趣了解更多案例,可以扫码联系我们进行方案讲解。


最后,用一句话为我们推出的解决方案做一个总结,就是“提升岗位胜任力、实现业务价值是数字人才培养的出发点和检验标准”。这句话来源于华润雪花郭华老师的分享,帮助客户实现业务价值,也是极客时间企业版数字人才培养解决方案的初心和目标。

关于极客邦科技


极客邦科技,以“推动数字人才全面发展,助力数字中国早日实现”为己任,致力于为技术从业者提供全面的、高质量的资讯、课程、会议、培训等服务。极客邦科技的核心是独特的专家网络和优质内容生产体系,为企业、个人提供其成功所必需的技能和思想。


极客邦科技自 2007 年开展业务至今,已建设线上全球软件开发知识与创新社区 InfoQ,发起并成立技术领导者社区 TGO 鲲鹏会,连续多年举办业界知名技术峰会(如 QCon、ArchSummit 等),自主研发数字人才在线学习产品极客时间 App,以及企业级一站式数字技术学习 SaaS 平台,在技术人群、科技驱动型企业、数字化产业当中具有广泛的影响力。


2022 年成立双数研究院,专注于数字经济观察与数字人才发展研究,原创数字人才粮仓模型,以此核心整合极客邦科技专业的优质资源,通过 KaaS 模式助力数字人才系统化学习进阶,以及企业数字人才体系搭建。


公司业务遍布中国大陆主要城市、港澳台地区,以及美国硅谷等。十余年间已经为全球千万技术人,数万家企业提供服务。


2022-11-14 17:331991

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