人才发展项目中的过程数据，不仅能够使HR伙伴拥有更丰富、多元的数据来展现领导力发展项目的成果，更重要的是，可以在以下三个维度上面产生独特的价值：
价值一：参与发展项目的学员能够获得更加及时与充分的反馈，加速其领导力发展。在「刻意练习」一书中，作者安德斯·艾利克森特别强调了「走出舒适区」与「获得反馈」在能力养成之路上的重要性。项目学习过程中所产生并触达学员的数据反馈，恰恰可以起到这样的作用。让学员可以实时通过「照镜子」来产生自我觉察，并调整自己的行为以获得更加良好的表现。
价值二：领导力发展项目过程中所收集到的学员数据，能够为人才的任用或晋升决策提供依据。尤其在一些高潜人才或关键岗位的培养项目中，培养的目的不仅在于提升学员能力，更在于未来的选人用人与排兵布阵。除了引入科学的测评与评鉴工具外，学习过程中所产生的数据与观察，一样能够在一定程度上反映学员的潜力与能力。而当项目结束后，需要进一步考虑学员的用处与去向时，多元的过程数据可以协助HR伙伴与业务单位对人才形成更加公允与客观的判断。
价值三：领导力发展项目的过程数据可以协助人力资源部门与业务单位，更加及时地了解关键岗位或关键层级的人才现状，从而在更加宏观的层面提供优化组织发展与人才发展的思路。
然而，过程数据虽好，但在操作层面，许多HR伙伴仍会遇到下述三大挑战或现象。为此，DDI提供了以下这三大挑战的因应之策，供广大HR伙伴参考。
最常见的挑战不是HR没有意识到过程数据的重要性，而是许多人苦于没有趁手的工具。许多发展项目会设置考试与满意度反馈，但这最多只能收集到一级与二级评估的结果，可能具有滞后性。这无论对于学员学习，或是人才评价的帮助都是有限的，我们需要的是能够及时反映学员领导力水平的数据。
根据DDI「2021全球领导力展望｜中国报告」的发现，「发展与评鉴结合」能够最大化提升培养的效果。这提示我们在一些关键性的培养项目中，可以引入专业、科学的测评工具作为辅助。例如，一些领导力发展项目会将DDI潜·能+®测评作为前测，在项目启动会上进行报告解读，协助学员启发自我觉察、提升发展动力。
但并非所有发展项目都希望或有条件引入测评工具，此时，数字化的学习资源则可发挥其威力。目前，超过80%的DDI领导力发展项目采用O2O的形式，这已然成为人才发展的主流形态。其中线上部分，学员透过「测·学·练·考」的闭环学习不仅能够加速发展，更可在每个环节无痛产生诸如领导力的个性特质、能力评价与关键行为等丰富的过程数据。这就好比在健身过程中，心跳、血压、血氧等一系列数据实时呈现在你面前，协助你评估训练效果、调整训练强度，但无需你再采用额外设备，一箭双雕。后疫情时代，数字化学习资源可以协助我们在「寓评价于发展」时，利其器、善其事。
对策：收集行为层面的过程数据
伴随工具不良，带来的是收集过程数据的第二大挑战：颗粒度粗。一些领导力发展项目采用学员自评、上级他评，或是HR课堂观察的方式对学员的学习表现进行评估，最终得出诸如「该学员课堂发言积极，展现出良好的学习意愿与学习能力」或「该学员在辅导能力上展现良好」等评价。如此观察固然可贵，然而问题在于它们在多大程度上发挥了本文一开头提到的「加速人才与组织发展的作用」这样粗颗粒度的评价，好比是拿一条刻度为米的尺子去量人的身高，结果就是发现绝大多数人都扎堆在一米到两米这个族群里。
对此，DDI主张要将评价与观察的尺度拆解得更加细化。以能力而言，除了对学员某个能力水平形成笼统的评价外，更要细化到该能力的关键行为。例如「辅导」这项领导者的必备能力，就包括「明确表达绩效挑战」、「维持动力」、「促进参与」等一系列关键行为，在发展项目中若可以收集到此类关键行为的数据，对学员的考察就可以更加精准，反馈、觉察与发展亦可做到深入、聚焦。
对策：学会或请专业顾问进行数据解读
因此，为了最大化过程数据的价值，DDI建议HR伙伴养成解读数据的能力，或是与专业顾问就数据中的发现、洞察，进行对话与讨论。例如，项目结项会议不仅是对项目的执行过程进行复盘，更是借由展示过程数据、分享洞察并讨论对策的平台。
例如前文，通过对个性数据的讨论，发现组织在招募选才上的问题与风险。再比如，在某集团企业的中层优秀干部发展项目中，在将60位学员的DDI英跃®学习的关键行为数据汇总分析后，发现学员在领导力上的共性趋势，例如「擅长低头做事，不擅长横向协同」、「擅长单向沟通，不擅长体恤感受和发挥他人的主观能动性」。这样的讨论不仅协助该集团高管对这批中干学员有更多理解，更进一步开始反思公司整体的管理文化。但冰冷的数据不会说出这样的故事，唯有解读与对话才能展现过程数据的价值。
人才发展归根结底是人才管理的一环，无论是结合测评工具或是引入数字学习，还是学会自行解读或是借助顾问力量，最终目的都是希望人才发展项目可以过程留痕，让人才发展与人才评价相互加成，为组织发现与培育更多优秀的领导者。
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