您长期以来一直在收集有关电子学习的反馈，报告和分析

电子学习不断发展和变化，可用的大数据将帮助您为下一个趋势做好准备。那么如何地分析和评估这些数据？

大数据是学习者在学习课程或模块时创建的数据

如果员工完成了有关公司道德的培训模块，则他们的进度，结果以及在课程中创建的任何其他数据都将被视为“大数据”有效地收集这些信息可以为电子学习带来许多新的可能性，有效地管理数据可以简化您的教学策略，可用的信息将增强并增强在线培训，并且还提供了考虑和了解几个要点的指标，例如学习风格和偏好，学习者在任何领域都陷入困境，何时，为何陷入困境；能够提供个性化的学习体验以及该学习是否满足了组织的要求。

数据资源重要的例子是学习管理系统分析，焦点小组和问卷调查结果以及社交媒体民意测验

建立数据资源后，您将需要编译所有信息并简化数据以适合您的需求，您的需求将确定此数据的价值–有些指标将比其他指标更有价值，因此在开始分析任何获得的数据之前，建立目标很重要。尽可能具体是必不可少的-您打算找出什么？例如，如果您的目标是提高员工绩效，那么您必须建立自己关注的技能或任务，您还需要确定如何衡量当前员工的能力水平。但是，不建议丢弃任何获取的数据，因为即使现在不再有用，将来也可能会变得有用，因此值得保留。

所有数据都是宝贵的资产，需要仔细保护，因此，应加密每个数据源，并采取在线安全措施以确保数据安全

全面了解有权访问您的数据的人以及如何使用它也是谨慎的做法，优先权清单，如果您有多个目标，则可能需要创建一个数据优先级列表。这将使您一次专注于一个问题，并让您确定需要立即解决的所有问题以及将来可以解决的所有问题，一个学习模块太具有挑战性，将不可避免地导致学习者沮丧，并且该模块不能通过增加人员数量来完成，反过来，这将导致学习者缺乏动力，因此，认真分析学习者的反馈意见应有助于确定问题领域以及如何改进课程。

可扩展的分析

由于信息的性质，信息的大小只会随着时间的推移而增加，您必须具有可伸缩的，灵活的分析工具，学习管理系统是电子学习中有效的分析工具之一，他们使跟踪学习者的进度和学习习惯的看法成为可能，如果大数据的规模对您的组织来说太大了，您可能需要外包给顾问，该顾问将能够帮助您有效地分析和管理数据，大数据可以对电子学习产生巨大影响，并且可以用作解决该行业问题的长期方法的一部分，但是对这些宝贵的信息进行有力的管理将显着增强您的组织有效提供电子学习的能力。