如果您的公司已经拥有数据湖,您是否需要LRS?
一切可能/ shutterstock.com

现有的技术堆栈

大多数商业智能工具如Tableau,许多人为整个公司收集的所有数据都有一个或多个数据湖泊 - 大规模存储库。所以,当谈到L&D团队随着另一块软件的请求时,自然的推送通常是“为什么我们也需要一个LR?”

这是一个很好的问题,所以这里是我们仍然部署学习记录商店的最高3个理由,即使您已经在公司中有一堆现有数据技术:

1.收集干净且结构良好的数据

最糟糕的工作之一,您可以在接收端找到自己是一个看似简单的请求,以便没有其他原因进入怪物任务而不是坏数据。你知道它是什么样的,你的老板或利益相关者是一个简单的,看似指责的评论是关于如何知道人力资源团队的完成率与销售团队相比是什么。没问题,你说过。但是,你去看实际数据。这是一团糟。拒绝完成完井无处不在。并不清楚谁完成了一次,而不是谁完成了10次。而且你很确定你应该在这个列表中......但你不是......所以这是缺少的含义吗?

学习记录存储的主要作用是数据的验证。这是这个确切的问题。通过采用实际规范,了解如何进行收集数据(以XAPI和XAPI配置文件的形式)并使用LRS验证该数据的方式,我们避免了许多无用,不洁净数据的陷阱。

它会告诉您,他们可以在数据湖中和周围编写验证规则。我打赌他们可以。但他们是否会有时间或能量为您解放所有这些?他们首先要存储数据,然后尝试稍后清除吗?如果他们不能怎么办?

使用Like Large Locker更容易在第一个位置为您执行此操作,并且仅以您需要的格式存储数据。如果这是您的最终记录来源,则可以将其发送到IT团队的企业数据湖中的相同和有用的数据。

2.新形式的学习内容

由于学习经验扩展到虚拟现实等新硬件介质,LRS呈现出一种追踪不仅仅是围绕更传统的电子教学的点击,而且是模拟环境的方式。

通过在我们的耳朵中仍然响起的第一点,值得提醒LRS不仅仅是用于存储活动数据的数据库。LRS提供了在启动,播放和重新启动学习内容时所需的特定功能,包括在AR和VR等较新的形式中。All of those things you take for granted in SCORM—picking up where you left off for example, plus a whole host of things SCORM doesn’t do (keeping a record of ad-hoc data, like leaderboards, for example)—can also be taken care of by your LRS. Where SCORM has limitations in terms of granularity of tracking, user experience, and mobile access, xAPI is well suited to launching and tracking modern learning content. Nearly all of the most modern authoring tools make this something close to "plug and play" using the xAPI and an LRS.

3.建立一个灵活的生态系统

When we’ve researched organizations' maturity, when it comes to their ability to exploit learning data for organizational benefit, we’ve found that those organizations who have adopted a standard approach to collecting learning data, such as xAPI, are consistently ahead of their peers in the maturity stakes.

虽然您可能在明年的购买清单上可能没有AR或VR,但您必须在未来12个月内遇到许多可能使入围名单的新创新。找到合适的软件几乎是一个容易的软件,使其与您已经有些更难的系统一起使用。

数据形成了这些集成的重要组成部分。如果您无法在系统之间流动的数据,收集准确和有用的学习活动数据,则会努力推动您的续订业务案例。如果您的新工具无法为您带来数据,那么您必须去他们。您将面临将数据转换为可用,可移动和查询的内容。没有标准方法和方法,很困难。XAPI和LRS为您完成了这项工作。

LRSS将彼此播放并播放以及整个电子学习活动来源,使集成更容易。LMS通常是周围的噩梦。将数据从一个到另一个人夺取数据是一个庞大的事业。虽然其他标准确实存在用于使工具一起工作(例如LTI),但它们通常不允许为单个记录源 - 您的数据将在工具中保持静态,而不是在中央存储库中。这让我们恢复到1:您如何运行您需要演示您知道您创建的值的报告?

精心设计和部署的LRS不会让您的组织中的科技生态系统的平衡扰乱,它将带来更好的质量数据进入公司智力的核心。我们部署的许多LRS都继续与现有工具一起工作,将高质量数据送入数据湖泊并提供有用的结构,可以通过BI工具容易地查询。

但等等,还有更多...

除了仅部署LRS的好处,您还可以获得在学习池和我们更广泛的工具生态系统上与专家合作的好处。所以这里有3种独家方式,与我们合作将帮助您比公司数据湖更新:

1. HyperCare.

注册学习储物柜数据云时,您不仅可以访问软件,可以访问我们的人民。或者更具体地,技术解决方案架构师,其使命是帮助您将LRS无缝集成到生态系统中。他们将通过合同的实施阶段与您合作,以确保数据以有意义和无缝的方式流动,从而使麻烦和压力在一起。我们成为您团队的延伸。

2.见解

L&D通常不会与组织中存在的专家商业智能工具一起游戏 - 双重许可证的钥匙在其他地方举行。虽然我们可以共同努力与这些工具集成,以便为本组织的利益,但它并不总是为L&D为此而工作。这就是洞察力进来的地方。见解是我们的非常自身的bi集成对于学习储物柜,它包括当今市场上可用的最强大的BI工具之一的设计者和查看器许可证:SISENSE。与学习储物柜完全集成,并与我们的团队一起向您备份,SISENSE为您的指尖带来了预测分析的力量。

3.波浪

存储和报告是学习分析成熟度最基本的阶段。大多数人真正想要继续前进的是积极影响学习过程,让学习者更成功。这就是波浪的步骤。波浪是我们的强大的工作流自动化工具并且它具有触发基于数据的其他系统和用户通知的功能。波浪深深与学习储物柜融为一体,将XAPI数据用作触发器,将其视为“如果是这样,那就是“为您的公司的学习。

不确定你是否准备好了?找出什么就在下一步是给你的。

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