Pridobivanje, usposabljanje in hramba analitikov podatkov

Pridobivanje, usposabljanje in hramba analitikov podatkov

Pridobivanje, usposabljanje in hramba analitikov podatkov PlatoBlockchain Data Intelligence. Navpično iskanje. Ai.

Potreba po talentu za analizo podatkov

Če ostanete na tekočem s trenutno tehnologijo in praksami podatkov in analitike, lahko skupnostnim bankam pomagate ohraniti svoje inherentne prednosti odnosa. Najem kvalificiranih podatkovnih analitikov, da se poglobijo v bančne podatke in ustvarijo smiselno analitiko, predstavlja velik izziv za bančne in kreditne sindikate.

Glede na nedavno raziskavo Gartner ima osredotočenost na človeško razsežnost podatkov in analitike tri ključne lastnosti:

  • Spodbujanje sprejemanja analitike s sodelovanjem s poslovnimi uporabniki za zagotavljanje dostopnosti, zaupanja in ustreznosti za poslovne uporabnike.
  • Priznavanje človeškega sodelovanja v različnih procesih odločanja, od podpore odločanju do avtomatizacije odločanja. Celo najbolj avtomatiziran proces odločanja potrebuje človeško sodelovanje pri njegovem začetnem oblikovanju in oblikovanju – ter pri njegovem nadaljnjem spremljanju in vrednotenju.
  • Zagotavljanje uvajanja analitike upošteva več vidikov tveganja.

Tukaj je nekaj smernic in vpogledov, ki sem jih videl v institucijah po vsej državi, ki se ukvarjajo s pomembnimi izzivi človeške strani analitike podatkov: pridobivanje, usposabljanje in zadrževanje analitikov podatkov.

Zaposlujte tako tradicionalno kot netradicionalno

Bančniki v skupnosti si pogosto ne morejo privoščiti kadrovnikov za polni delovni čas, ki bi raziskovali univerzitetne kampuse za podatkovne znanstvenike in študente, osredotočene na tehnologijo, ki bi jih potencialno zanimale kariere v bančništvu/fintechu.

Georgia Fintech Academy, sodelovanje med fintech industrijo Gruzije in University System of Georgia, zagotavlja to storitev bankirjem v jugovzhodnih ZDA. Pomagajo ustvariti zanimanje za fintech, ponujajo ustrezne tehnološke tečaje in povezujejo študente z organizacijami, ki iščejo vire. Te povezave vzpostavljajo povezave in vpoglede na obeh straneh mize.

Kim Kirk, direktorica operacij Queensborough National Bank and Trust Company, je opazila premik v zanimanju študentov na dogodku Georgia Fintech Academy s talenti, ki so bolj usmerjeni v podatkovno analizo, strojno učenje in napovedno analitiko, kar je po njenem mnenju »Nekoliko drugačen od življenjepisov, ki sem jih v preteklosti videl od nedavnih diplomantov. Podatkovna analitika in napovedna analitika sta zame še posebej zanimivi, saj gradimo svoje podatkovno skladišče in pridobivamo podatke o strankah, da bi bolje razumeli finančno pokrajino, navade in potrebe naših strank.«

Tradicionalne metode zaposlovanja še vedno pomagajo pri iskanju talentov za kakovostno analizo podatkov. Banke v skupnosti lahko mlajšim kandidatom ponudijo priložnost, da se naučijo vseh vidikov bančnega poslovnega modela, v nasprotju z enim vidikom bančništva, ki je del številnih začetnih delovnih mest v večjih organizacijah. Prodaja te prednosti potencialnim kandidatom prek spletnih orodij za zaposlovanje, uporaba trenutnega osebja za zaposlovanje prijateljev in družine ter poskušanje preusmeritve zaposlitve pri večjih konkurentih ostajajo ustrezne strategije zaposlovanja.

Trenirajte z namenom

Ko je analitik podatkov zaposlen, postane usposabljanje ključnega pomena za zagotavljanje zadovoljstva pri delu in zagotavljanje smiselne analize.

Minili so dnevi rotiranja mlajših novih študentov prek programov usposabljanja za vodstvene delavce pri dolgotrajni izpostavljenosti vsem funkcionalnim področjem banke. Zahteve trga in konkurence narekujejo, da imajo ti dragoceni viri učinek. Namesto tega bi morale današnje institucije novega podatkovnega analitika dodeliti enemu področju v banki s posebnim perečim problemom, ki ga je mogoče rešiti s pronicljivo analitiko.

Povežite novega zaposlenega z višjim poslovnim analitikom (ali tipom analitika), ki razume, kakšni rezultati so potrebni. Ta strokovnjak lahko pomaga pri vodenju iteracij zbiranja podatkov in analiz, ki jih izvede novozaposleni. To rešuje pristop k takojšnjemu problemu in zagotavlja dvojno prednost ustreznosti in pravočasne produktivnosti.

Poleg te začetne primarne dodelitve poskrbite, da bo novi zaposleni obiskal vse tečaje spletnega bančništva, do katerih ima dostop vaša institucija, kot so teme Bančništvo 101, ki so na voljo pri ponudnikih usposabljanja. In ne pozabite začeti usposabljanja o tveganjih in skladnosti, ki je v sedanjih časih tako kritično za bančnike.

Ohranite ustvarjalno

Uporabite novo razmišljanje o starem problemu zadrževanja zaposlenih, saj se nanaša na analitike podatkov – katerih vrednost se bo eksponentno povečala z njihovimi izkušnjami s finančnimi storitvami:

  • Ponudite jasne in ustrezne poklicne poti in priložnosti znotraj vaše organizacije.
  • Razmislite o pristopih upravljanja na nove načine.
  • Bodite odprti za oddaljene in prilagodljive možnosti dela, ki lahko raztegnejo obstoječe politike v vaši banki. Enako razmišljanje velja za osebne delovne prostore in politike dopusta.
  • Združite mentorje z novo zaposlenimi analitiki podatkov, ki lahko tem zaposlenim pomagajo krmariti ne le v svetu bančništva, ampak tudi v politiki, ki je del vsake organizacije z več kot dvema zaposlenima.

Poleg bančnega usposabljanja zagotovite, da ima vaša banka proračun za tehnološka orodja, kot je Microsoft Power BI, ki jih analitiki podatkov potrebujejo za optimalno delovanje. In omogočite zaposlenim na tem področju, da se udeležijo konferenc in tečajev prodajalcev, da razširijo svoje zmogljivosti in ustvarjalnost glede na nove trende podatkovne analitike.

Čas za osebje je zdaj

Tekma za personalizacijo uporabniške izkušnje v bančništvu je v polnem teku. Če bankirji skupnosti ne vlagajo v analitike podatkov, da bi izkopali njihove edinstvene vire podatkov, tvegajo, da bodo zaostali do te mere, da si ne bodo več opomogli. Zdaj je čas za premišljeno osebje.

Časovni žig:

Več od Fintextra