データアナリストの獲得、トレーニング、維持

データ分析の人材の必要性

最新のデータと分析のテクノロジーと実践を常に把握しておくことは、コミュニティ銀行が本来持つ関係上の利点を維持するのに役立ちます。銀行データを深く掘り下げて有意義な分析を作成する資格のあるデータ アナリストを雇用することは、コミュニティ バンキングや信用組合の幹部にとって大きな課題となります。

Gartner の最近の調査によると、データと分析に対する人間の側面に重点を置くことには、次の 3 つの重要な特性があるとのことです。

• ビジネス ユーザーと協力して、ビジネス ユーザーへのアクセシビリティ、信頼性、関連性を確保することで、分析の導入を促進します。
• 意思決定支援から意思決定の自動化まで、意思決定の範囲にわたる人間の関与を認識する。最も自動化された意思決定プロセスであっても、最初の設計と形成、そしてその後の監視と評価には人間の関与が必要です。
• 分析の導入では、リスクの複数の側面を考慮する必要があります。

ここでは、データ分析の人的側面の重要な課題、つまりデータ アナリストの獲得、トレーニング、維持に関する重要な課題に対処する、全国の機関で私が見てきたガイドラインと洞察をいくつか紹介します。

伝統的な人材と非伝統的な人材の両方を採用する

コミュニティ銀行家は多くの場合、フルタイムの採用担当者が銀行やフィンテックのキャリアに興味を持つ可能性のあるデータサイエンティストやテクノロジーに特化した学生を大学のキャンパスでスカウトする余裕がありません。

ジョージア州フィンテック業界とジョージア大学システムとの連携であるジョージア フィンテック アカデミーは、米国南東部の銀行家にこのサービスを提供しています。フィンテックへの関心を高め、適切なテクノロジー コースを提供し、リソースを求める組織と学生をマッチングするのに役立ちます。これらのつながりにより、テーブルの両側につながりと洞察が確立されます。

クイーンズボロー・ナショナル・バンク・アンド・トラスト・カンパニーの最高業務責任者であるキム・カーク氏は、ジョージア州フィンテック・アカデミーのイベントで、データ分析、機械学習、予測分析に特化した人材を集めた学生の関心が変化していることに気づきました。 「これまで私が見た大学卒業生の履歴書とは若干異なります。データ ウェアハウスを構築し、顧客の財務状況、習慣、ニーズをより深く理解するために顧客データをマイニングする中で、データ分析と予測分析は私にとって特に興味深いものです。」

従来の採用方法は、依然として質の高いデータ分析人材の発掘に役立ちます。コミュニティ銀行は、大規模な組織の多くの初級職に特有の銀行業務の一面とは対照的に、若い候補者に銀行のビジネス モデルのあらゆる側面を学ぶ機会を提供できます。オンライン採用ツールを介して潜在的な候補者にこの利点を売り込み、友人や家族を採用するために現在のスタッフを活用し、大手競合他社からの採用を転換しようとすることは、依然として適切な採用戦略です。

目的を持ってトレーニングする

データ アナリストを採用したら、仕事の満足度を確保し、有意義な分析を提供するためにトレーニングが重要になります。

若い新卒採用者を、銀行のすべての機能分野に長期間従事する管理者研修プログラムを通じてローテーションする時代は終わりました。市場と競争の需要により、これらの貴重なリソースが影響を与えることが決まります。代わりに、今日の金融機関は、洞察力に富んだ分析で解決できる特定の差し迫った問題を抱えた銀行内の 1 つの領域に新しいデータ アナリストを割り当てる必要があります。

どのような結果が必要かを理解しているシニア ビジネス アナリスト (またはアナリスト タイプ) と新入社員を提携させます。この専門家は、新入社員が行うデータ収集と分析の反復を指導するのに役立ちます。これにより、差し迫った問題へのアプローチが解決され、関連性とタイムリーな生産性という二重の利点が得られます。

この最初の主な割り当て以外にも、トレーニング ベンダーから提供されているバンキング 101 トピックなど、教育機関がアクセスできるオンライン バンキング コースを新入社員が必ず受講するようにしてください。そして、現代の銀行家にとって非常に重要なリスクとコンプライアンスのトレーニングを開始することを忘れないでください。

創造性を維持する

データ アナリストに関連する従業員の定着という古い問題に新しい考え方を適用します。データ アナリストの価値は、金融サービスの経験とともに飛躍的に高まります。

• 組織内に明確で適切なキャリアパスと機会を提供します。
• 新しい方法で管理アプローチを考えてみましょう。
• 銀行内の既存のポリシーを拡張する可能性があるリモートおよび柔軟な勤務オプションを受け入れてください。これと同じ考え方が個人のワークスペースと休暇ポリシーにも当てはまります。
• メンターとデータ アナリストの新入社員をペアにして、これらの従業員が銀行の世界だけでなく、従業員が 3 人以上の組織に内在する政治的な問題にも対処できるように支援します。

銀行業務トレーニングに加えて、データ アナリストが最適に実行するために必要な Microsoft Power BI などのテクノロジ ツールに対する予算を銀行が確保していることを確認してください。また、この分野の従業員がカンファレンスやベンダーのコースに参加して、新しいデータ分析トレンドに対する能力と創造性を拡張できるようにします。

今こそ人材を投入する時期です

銀行業界では、顧客エクスペリエンスのパーソナライズに向けた競争が進んでいます。コミュニティ銀行家が独自のデータソースをマイニングするためにデータアナリストに投資しなければ、回復不可能な点まで後れを取るリスクがあります。今こそ、スタッフを慎重に配置する時期です。

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• 情報源： https://www.finextra.com/blogposting/25572/obtaining-training-and-retaining-data-analysts?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs