毫無疑問，資料分析是未來學習與發展的優先技能之一。《2020年全球情緒調查》報告中，在“您認為明年職場學習與發展的熱門領域是什麼？”，這個問題的回答中，學習分析排名第一。目前，仍有一些人認為報告培訓活動（例如課程完成率）是足夠的資料，而另一些人則不知道如何將資料轉化為可行的見解。這說明，學習與發展人員對學習分析的理解還很初級。
如果我們想要在資料方面做得更好，我們首先要更深刻地理解為什麼學習分析很重要，為什麼我們應該關注它：
什麼是學習分析？學習分析是一個學術領域，它融合了來自教育研究，資料科學和以人為本的設計的主題知識。
學習分析是收集和分析由我們的學習者及其學習互動生成的資料的工具。例如，在學習管理系統中，人們可以檢視，收集，匯出和操作資料，例如學生的出勤方式，他們花在特定學習活動上的時間，他們問了什麼樣的問題，他們的考試成績，以及他們是否下載了任何閱讀材料。學習分析的最終目標是能夠從這些資料中解譯和解釋含義，以便我們可以更好地支援學習者，提高業務績效和員工效率。
為什麼要關注學習分析？現在，在各個組織中，我們定期處理越來越多的技術。除了線上學習平臺，許多企業還擁有電子圖書館，Web會議系統，學習體驗平臺（LXP），線上調查工具，內部社交網路和員工知識共享儲存庫。這些技術共同不斷地產生大量且不斷增長的資料。從這些系統獲得的大量“資料排放（data exhaust）”，我們可以解釋並瞭解人們的學習方式。
但是值得注意的是，實施學習分析並不意味著收集原始資料，即未經任何處理就從源收集的資料。原始資料本身沒有什麼價值，除非對它們進行處理。
學習分析涉及選擇、捕獲、處理、解釋，並根據可支援學習者並改善學習和在職績效的資料採取行動。它可以幫助我們根據證據做出更好的決策並提供相關干預措施。
例如：
學習者的難處在哪裡？人們在哪裡遇到困難？
在哪裡有機會提供更多支援和反饋？
學習材料是否針對正確的知識和技能水平？
對某個主題有什麼看法？您的學習者集體和個人的感覺如何？
此外，學習分析的重點是建立一個反饋環，使我們能夠實時，持續地調整內容，學習軌跡，支援水平以及其他個性化服務。這與當前過程相反，在當前過程中，課程評估或學習者反饋會在培訓結束時出現。在某些情況下，學習分析用於預測學習行為，對預測採取行動，並將這些結果反饋給流程，以隨著時間的推移改善預測並提供更個性化的學習環境。
為什麼現在應該關注學習分析？現在，精細化運營正在成為許多公司的常態。學習與發展部門將需要證明支出合理性，並進一步最佳化資源。學習分析可以幫助我們決定是否需要基於收集的關於學員互動方式的資料來重新設計培訓材料，或者是否需要根據使用模式為精選的學習內容續訂許可證，或引入其他學習與發展支援，例如基於情緒分析的指導和資訊。
總而言之，學習分析所提供的機會使學習與發展領導者及其組織能夠利用與學習有關的大量資料，並能夠使用此資訊來了解有關其員工以及他們學習和發展的背景的更多資訊。