在过去的几年里，数据已经成为组织中不可缺少的一部分。你一定听说过很多关于报告、调查和反馈在企业培训项目中的重要性。如果要实现这一切的真正价值，学习分析需要被应用。
培训经理和L&D专业人士可以利用大数据的力量来确定在线培训项目对学习者的影响有多大。学习分析市场正蓄势待发，有许多趋势将继续塑造组织中学习分析的未来。
学习分析有能力改变组织中员工的学习经验，这是正确的。继续读下去，了解影响学习分析的5个趋势，并为在线企业培训增加一个新的维度。
1.个性化的学习
一定尺寸适合所有培训计划的日子已经过去了，送给学习者。现在，重点是在个性化学习中，具有用于不同学习者或团体的在线培训计划。组织中的员工可以遵循自己的学习路径，以方便的步伐。
通过分析获得的数据的质量和数量可以洞察学习者的偏好和学习风格。例如，如果学习分析显示，学习者在电子学习课程的某个特定部分上花费了太多时间，可以为他/她提供视频或其他内容的链接，以提高他们对内容的理解。
2.云分析
数据量的快速增加将看到更多组织选择云分析。随着云计算变得更加安全可靠，使用云计算数据分析的使用增加。例如，诸如Effectus可以部署在云服务器上，跟踪的数据可用于获得在线培训计划状态的洞察。
基于云的平台提供了一个可扩展的基础设施来存储大量数据，并提供了一个成本效益高的数据分析解决方案。
3.自助服务分析
学习度量是组织中运行人力资源开发单元所必需的。许多组织依靠LMS来评估学习对业务的影响。但是，根据a报告Bersin在美国，69%的组织缺乏分析能力。这是否意味着组织需要雇佣许多数据科学家来理解他们的数据?完全不是，因为这正是自助分析可以提供帮助的地方。
对于人力资源和发展专业人员和职能经理来说，没有必要拥有It或统计方面的背景，才能有效地利用自助分析并做出明智的决定。现代lms能够提供指示板和报告，为您提供关于组织中在线培训计划状态的准确信息。如果需要，可以使用LMS供应商．
4.深入学习
深度学习是一个趋势，一定会对未来几年对学习分析产生巨大影响。通过深入学习，参数设置在数据上，使计算机识别数据后的模式通过多层处理。事实上，深入学习算法是分析大数据最有价值的工具之一。
深度学习非常有用，在分析人们讲话，阅读和学习时非常有用。由于计算机能够通过评估和学习内容的互动来预测计算机能够预测学习者了解和不知道，因此不需要人类互动。目前不利于深度学习的唯一因素是它太贵了。
5.预测分析
组织中的培训计划不再限于课堂。从大规模开放的在线课程（MOOCS）到电子学习课程和增强现实，商品培训的方式转换正在发生变化。
L＆D高管通常会回答以下问题：
- 在线培训项目能带来良好的投资回报吗?
- 哪一种培训策略适合每个员工群体(如新员工、领导团队、销售团队等)?
预测分析可以用来提高学习者的参与度和记忆力。预测员工是否会通过在线评估，或者他们的敬业度是否会下降，可以帮助培训经理改进他们的培训项目。众所周知，成功的培训计划可以提高员工的工作满意度。预测分析在调整培训内容以与业务目标保持一致方面当然是有用的。
大多数组织只抓住了学习分析所提供的潜力的一小部分，它的能力还没有被充分利用。不是依靠直觉和本能，组织可以使用学习分析来快速识别模式，提供对组织在线培训状态的洞察。
如果你一直在遵循这些趋势，并且能够更好地说明你在组织中是如何有效地使用它们的，那么请分享你的知识。
