Wie Datenmanagement-Services die LMS-Optimierung und -Berichterstattung unterstützen
- Wie Datenmanagement-Services die LMS-Optimierung und -Berichterstattung unterstützen
- Maximale LMS-Optimierung und -Berichterstellung mit Datenmanagement
- Data-Herausforderungen in modernen Lernmanagementsystemen
- 1. Verwaltung von Multi-Source-Daten
- 2. Plattformübergreifende Integration
- 3. Datensilos, die ganzheitliche Einblicke in die Lernenden blockieren
- 4. Schwierigkeiten bei der Messung von Microlearning und Just-in-Time-Schulungen
- 5. Skalierbarkeitsprobleme beim Datenwachstum
- 6. Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Datensicherheit der Lernenden
- Wie Datenmanagement-Services die Herausforderungen bei der LMS-Optimierung und Berichterstellung bewältigen
- 1. Datenintegration und -konsolidierung
- 2. Datenstandardisierung
- 3. Datenqualitätsmanagement und -verwaltung
- 4. Benutzerdefinierte Visualisierung
- Zusammenfassung
- ELEARNING ACADEMY: KOSTENLOSES WISSEN, ERSTKLASSIGE SERVICES FÜR IHREN ERFOLG!
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Datenmanagement-Services Lücken schließen , die von internen Teams nicht behoben werden können, indem sie LMS von Standard-Kursarchiven in strategische Business-Tools zur Gewinnung von Leistungseinblicken verwandeln.
Maximale LMS-Optimierung und -Berichterstellung mit Datenmanagement
Unternehmen, die nach Plattformen suchen, die mit der Anzahl der Benutzer wachsen, eine Vielzahl von Inhaltsformaten unterstützen und Schnittstellen zu aktuellen Geschäftssystemen bieten, treiben das schnelle Wachstum des LMS-Marktes voran. Die Marktprognosen von Fortune Business Insights, wonach der LMS-Markt von 23,35 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 82 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 wachsen wird, spiegeln diese Nachfrage wider. Doch obwohl Schulungen in den meisten Unternehmen gang und gäbe sind, mangelt es ihnen trotz einer Fülle von Daten an Einblicken, wenn es darum geht, ihre Effektivität zu bewerten. Zu den wichtigen Datenpunkten, die häufig übersehen werden, gehören die Engagementmuster der Lernenden, die Bewertungsergebnisse, das Feedback zu den Inhalten, das mobile Verhalten und die Interaktionen beim Social Learning.
Doch warum ist das so? Weil internen Teams häufig die nötigen Kapazitäten fehlen, um LMS-Daten so zu interpretieren, dass sie eine fundierte Entscheidungsfindung unterstützen, während sie bereits mit der Verwaltung des täglichen Lernbetriebs überlastet sind. Dies ist eine erhebliche operative Lücke, die den ROI gefährdet, der die LMS-Investitionen ursprünglich unterstützt hat.
Wie lautet also die Lösung für dieses Problem? Outsourcing von Datenmanagement-Dienstleistungen. Der richtige Datenmanagement-Service kann die fragmentierten Informationen konsolidieren und die Namenskonventionen standardisieren. Darüber hinaus können ihre bewährten Data-Governance-Frameworks, fundierten Qualitätskontrollmethoden und skalierbaren Workflows auch wachsende Datenmengen ohne Leistungseinbußen bewältigen.
Data-Herausforderungen in modernen Lernmanagementsystemen
Moderne Lernmanagementsysteme haben sich von einfachen Kurskatalogen, die lediglich den Abschluss eines Kurses dokumentierten, weiterentwickelt. Heute integrieren sie soziale Lernplattformen mit Funktionen wie Diskussionsforen, Virtual-Reality-Schulungsmodulen und Tools für die Zusammenarbeit in Echtzeit. Diese Integration bringt Herausforderungen mit sich, wie zum Beispiel:
1. Verwaltung von Multi-Source-Daten
Das LMS generiert Daten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Videobeteiligungsmetriken, Bewertungsergebnisse, Aktivitäten in Diskussionsforen und App-Interaktionen. Diese Vielfalt und Menge an Daten stellt eine Herausforderung bei der Erfassung und Interpretation dar.
2. Plattformübergreifende Integration
Lerndaten sind nicht isoliert. Sie sind ein wertvolles Gut, das mit zentralen Geschäftssystemen wie HR-Plattformen, CRM-Lösungen und anderen Unternehmenstools verbunden werden muss. Leider machen unterschiedliche Datenstandards, eine inkonsistente API und verschiedene Sicherheitsprotokolle die Integration zu einem Albtraum. Ohne eine Strategie riskieren Unternehmen fragmentierte Datenflüsse und Berichtslücken, was letztlich den Wert ihrer Lerninitiativen verringert.
3. Datensilos, die ganzheitliche Einblicke in die Lernenden blockieren
Wenn die Daten zu den Lernaktivitäten über verschiedene Systeme oder Abteilungen hinweg verstreut sind, erhalten die L&D-Teams keinen vollständigen Überblick über die Fortschritte der Lernenden. Ohne einen einheitlichen Einblick ist es schwierig, das Lernen zu personalisieren oder Kompetenzlücken zu erkennen, was die Effektivität von Schulungsprogrammen erheblich einschränkt.
4. Schwierigkeiten bei der Messung von Microlearning und Just-in-Time-Schulungen
Microlearning und Just-in-Time-Ressourcen sind aufgrund ihrer Flexibilität und Zugänglichkeit auf dem Vormarsch. Die Verfolgung der tatsächlichen Nutzung ist jedoch eine echte Herausforderung. Diese Ressourcen – ob PDFs, Intranet-Artikel, eingebettete Videos oder Slack-Nachrichten – werden informell konsumiert und von herkömmlichen Lernmanagementsystemen nicht erfasst. Infolgedessen entgehen den Unternehmen wichtige Daten zur Messung von Engagement und Wirkung.
5. Skalierbarkeitsprobleme beim Datenwachstum
Mit dem Wachstum der Lernprogramme wachsen auch das Volumen und die Komplexität der Daten – Benutzeraktivitäten, Multimedia-Analysen und Bewertungsergebnisse. Herkömmliche Speicher- und Verarbeitungsmethoden werden schnell inadäquat und führen zu langsamen Datenabfragen, Verzögerungen bei der Datensicherung und Herausforderungen bei der Archivierung. Um solche Engpässe zu vermeiden und einen zeitnahen Zugriff auf Erkenntnisse zu erhalten, benötigen Unternehmen eine skalierbare Cloud-basierte Infrastruktur und fortschrittliche Datenverwaltungslösungen.
6. Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Datensicherheit der Lernenden
Die Erhebung, Speicherung und Verarbeitung von Daten von Lernenden wird durch gesetzliche Anforderungen wie der DSGVO erheblich erschwert. Für Teams, denen es an Know-how über Compliance- und Data-Governance-Verfahren mangelt, ist es schwierig, Einwilligungen zu verwalten und die Privatsphäre zu schützen, wodurch das Unternehmen rechtlichen und Reputationsrisiken ausgesetzt wird.
Der Stellenwert von Daten in der LMS-Berichterstattung kann nicht hoch genug eingeschätzt werden. Diese Data-Herausforderungen haben jedoch eine Lücke zwischen den Ausgaben der Unternehmen für ein LMS und den tatsächlichen Vorteilen, die sie erhalten, entstehen lassen, die mit Hilfe von Datenmanagement-Services geschlossen werden kann.
Wie Datenmanagement-Services die Herausforderungen bei der LMS-Optimierung und Berichterstellung bewältigen
Während Ihre internen Teams Lernerfahrungen oder Schulungsprogramme entwerfen und verwalten können, kümmern sich Datenmanagement-Services darum:
1. Datenintegration und -konsolidierung
Externe Teams verfügen über umfassendes technisches Know-how, um Ihre LMS-Daten mit mehreren Unternehmenssystemen zu integrieren, z. B. mit einem HRIS (Human Resource Information System), CRM und Inhaltsbibliotheken. Diese technische Integration verhindert häufige Verbindungsprobleme wie fehlgeschlagene Datenübertragungen, Systemausfallzeiten während der Synchronisierung, fehlerhafte Authentifizierungsprotokolle und unvollständige Datenflüsse zwischen Plattformen.
So kann das Team beispielsweise sichere Verbindungen zwischen Ihren Plattformen zur Verfolgung der Compliance, Ihrem HR-System und Ihrem LMS herstellen, wenn Sie Datenmanagement-Services outsourcen. Auf diese Weise wird ein Echtzeit-Datenfluss gewährleistet, der dafür sorgt, dass der Abschluss der vorgeschriebenen DSGVO-Schulung eines Mitarbeiters im LMS automatisch in den Compliance-Dashboards und den Personalakten aktualisiert wird, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.
2. Datenstandardisierung
Externe Teams sind in der Lage, fragmentierte und inkonsistente Daten in ein sauberes, konsistentes Format umzuwandeln. In Übereinstimmung mit den Anforderungen Ihres Unternehmens erstellen und implementieren sie Formatierungsrichtlinien, Namenskonventionen und Datenwörterbücher. Dadurch werden Diskrepanzen wie unterschiedliche Kursbezeichnungen, inkonsistente Datumsformate, nicht übereinstimmende Kennzeichnungen der Lernenden und unterschiedliche Leistungsmetriken in den verschiedenen Abteilungen reduziert.
Ein Beispiel: Ein globales Fertigungsunternehmen verwendet mehrere LMS-Plattformen in verschiedenen Werken, die jeweils eigene Kursbezeichnungen, Kennzeichnungen für den Abschlussstatus und ID-Formate für die Lernenden haben. Datenexperten standardisieren diese Kurstitel (z. B. „Schulung zur Maschinensicherheit“ im Vergleich zu „Sicherheitsmaschinen“), harmonisieren den Abschlussstatus (abgeschlossen, in Bearbeitung, fehlgeschlagen) und gleichen die Kennzeichnungen der Lernenden mit den Personalakten ab.
3. Datenqualitätsmanagement und -verwaltung
Datemanagement-Services implementieren Systeme, die eine automatische Validierung mit menschlicher Aufsicht kombinieren. Während automatisierte Datenvalidierungstechniken zur frühzeitigen Erkennung von Fehlern eingesetzt werden, kann die menschliche Überprüfung bei der Bearbeitung von Ausnahmefällen helfen, z. B. bei der Übermittlung von Aufgaben, die außerhalb des geplanten Zeitrahmens liegen. Dadurch wird sichergestellt, dass die LMS-Daten genau, konsistent und vertrauenswürdig bleiben.
Außerdem werden Richtlinien für den Umgang mit Daten erstellt, die mit den Unternehmenszielen und gesetzlichen Vorgaben wie der DSGVO übereinstimmen. Um die Erfassung, Umwandlung und Verwendung von LMS-Daten zu dokumentieren, setzen die Verwaltungsteams umfangreiche Prüfpfade und die Verfolgung der Datenabfolge ein. Dies verringert die teuren Geldstrafen, die mit der Nichteinhaltung von Vorschriften verbunden sind.
Ein Online-Bildungsanbieter stellt beispielsweise fest, dass verpflichtende Orientierungsmodule für Studenten als abgeschlossen angezeigt werden, die sie in Wirklichkeit nie abgeschlossen haben. In diesem Fall können die Datenverwaltungsexperten Validierungsregeln aufstellen, um zu überprüfen, ob die Voraussetzungen erfüllt sind, bevor der Kurs fortgesetzt werden kann. Außerdem können sie Prüfpfade erstellen, die alle Änderungen bei der Einschreibung der Studenten und bei den Noten dokumentieren. Auf diese Weise kann die Bildungseinrichtung nachweisen, dass sie die Akkreditierungsstandards einhält, und schnell auf Prüfungsanfechtungen von Studenten reagieren.
4. Benutzerdefinierte Visualisierung
Datemanagement-Services wissen, wie man mit Hilfe von Datenvisualisierungstools Heatmaps, Trichterdiagramme und KPI-Diagramme aus gesammelten LMS-Daten erstellt. Sie integrieren mehrere Datenquellen, wenden benutzerfreundliche Filter an und stellen sicher, dass alle Interessengruppen schnell die gewünschten Einblicke erhalten können. Das Verständnis von Datentrends und -mustern hilft Entscheidungsträgern dabei, verbesserungsbedürftige Bereiche zu identifizieren und strategischere Schulungsinvestitionen zu tätigen.
Ein Tech-Unternehmen zum Beispiel betreut Tausende von Mitarbeitern an verschiedenen Standorten. Bei der Interpretation der LMS-Daten wird es für dieses Unternehmen schwierig, Schulungsfortschritte, Qualifikationsdefizite und regionale Leistungsunterschiede zu verfolgen.
Zusammenfassung
Unternehmen, die das Datenmanagement vernachlässigen, verpassen die Chance, die Leistung ihrer Mitarbeiter zu verbessern und Qualifikationslücken zu schließen, weil sie keine nützlichen Erkenntnisse aus ihren Schulungsprogrammen gewinnen. Interne Teams verfügen in der Regel nicht über die spezifischen Ressourcen und Fachkenntnisse, die für die Verwaltung komplexer Datenintegration und -analyse in großem Umfang erforderlich sind.
Wenn Sie sich für den richtigen Anbieter entscheiden, können Sie diese Kompetenzlücken durch Outsourcing von Datenmanagement-Services für LMS-Berichterstattung und -Optimierung schließen. Bewerten Sie die Anbieter nach ihren technologischen Kompetenzen, ihrer Branchenerfahrung und ihrer Fähigkeit, innerhalb eines vorgegebenen Zeitrahmens einen quantifizierbaren ROI (Return on Investment) zu erzielen. Suchen Sie nach Teams, die klare Leistungsindikatoren bereitstellen und die Ziele Ihres Unternehmens mit ihren Datenstrategien in Einklang bringen, um LMS-Daten von einer Belastung für das Backend in ein strategisches Gut zu verwandeln.
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