Analyse des données RH: Critères de réussite pour une construction durable

Quels sont les cinq critères de réussite pour une analyse des données RH durable en entreprise ?

Dans un environnement de plus en plus agile et numérique, les départements des ressources humaines (DRH) sont confrontés au nouveau défi de la gestion du personnel basée sur les données aussi appelée HR Data Analytics. HR Data Analytics donne aux entreprises la possibilité d’obtenir des informations précieuses à partir des données internes existantes sur le personnel et de prendre des décisions sur cette base, ce qui peut conduire à une amélioration des indicateurs RH pertinents tels que l’augmentation de la productivité des collaborateurs et la réduction du taux de rotation.

Des entreprises technologiques comme Google, IBM ou Microsoft font figure d’exemple: elles sont connues depuis longtemps pour leurs processus RH axés sur les données. Elles utilisent ainsi l’analyse des données RH pour optimiser le processus de recrutement, identifier et promouvoir les talents, prédire les fluctuations et prendre des contre-mesures. Mais où en sont les entreprises suisses? L’institut New Work du département d’économie de la Haute école spécialisée bernoise a analysé un institut financier suisse de premier plan pour identifier les conditions qui doivent être réunies en vue d’introduire durablement les HR Data Analytics. Pour ce faire, dix entretiens ont été menés avec des spécialistes RH ou des experts en Data Analytics de l’entreprise ainsi qu’avec deux experts en HR Data Analytics.

Dans les trois domaines de compétence, les personnes interrogées ont cité cinq critères de réussite pour l’établissement réussi de l’analyse des données RH.

1. L’équipe HR Data Analytics devrait être directement rattachée aux RH. Cela permet un échange direct avec les spécialistes RH et donc de développer une expertise dans le traitement et l’acceptation des données.
2. Une répartition claire des rôles et des compétences spécifiques est nécessaire au sein de l’équipe d’analyse des données RH (voir l’ill. 1). L’équipe d’analyse des données RH joue le rôle d’interlocuteur et de coordinateur pour les trois domaines de compétence. En tant que point de contact, l’équipe de HR Data Analytics doit également être en contact avec les autres départements de l’entreprise afin de recueillir et de coordonner leurs besoins en matière de gestion des données. L’équipe doit disposer d’un savoir-faire technique et d’une compréhension des processus RH et des besoins des parties prenantes de l’entreprise (par exemple, la hiérarchie). En outre, des connaissances dans les domaines de la protection des données, de l’éthique des données et de la sécurité des données sont escomptées.
3. Un autre facteur de réussite est la mise en place d’une base fiable de données. Dans un premier temps, les indicateurs à haute valeur ajoutée qui sont importants pour le succès actuel et futur de l’entreprise doivent être définis. Il convient de déterminer des valeurs cibles et des méthodes de mesure pour ces High Value Indicators,. Dans un deuxième temps, il s’agit de régler clairement l’accès, la responsabilité et la disponibilité des données. Dans ce contexte, il est important d’augmenter la Data Literacy ou l’utilisation éthique des données, l’acceptation des données et la culture (Skillset, Mindset, Toolset) dans le service RH.
4. L’infrastructure de la base de données centrale ou du système informatique RH dans lequel toutes les données RH sont stockées doit être disponible et l’accès aux données doit être garanti. Les spécialistes RH doivent disposer de l’expertise nécessaire pour extraire les données pertinentes du système informatique RH.
5. Les conclusions tirées des données doivent être présentées dans un tableau de bord simple et convivial afin d’accroître l’acceptation. L’équipe d’analyse des données RH devrait utiliser le tableau de bord pour présenter les analyses et les rapports de manière à ce que les collaborateurs RH puissent accéder aux informations pertinentes de manière simple et sans connaissances approfondies afin que ceux-ci puissent réaliser des analyses complémentaires ou prendre des décisions. Idéalement, ces tableaux de bord devraient être créés pour répondre aux différents besoins des niveaux de gestion et des parties prenantes. Pour pouvoir démontrer l’utilité des HR Data Analytics, il est également important de présenter des cas réussis d’utilisation comme de créer et de communiquer une compréhension commune par le biais d’une stratégie et d’une image cible pour les HR Data Analytics.

Conclusion

HR Data Analytics offre aux départements RH une opportunité unique de prouver leur valeur pour l’entreprise et de se positionner comme partenaire stratégique de l’avenir. Les possibilités vont au-delà du développement de compétences en analyse de données au sein des RH et concernent également l’orientation stratégique future et la promesse de prestations des RH. Le changement vers une culture axée sur les données dans les RH nécessite du temps et un concept bien planifié afin d’implémenter durablement les opportunités offertes par l’analyse des données RH dans l’ADN des entreprises. La question décisive sera de savoir dans quelle mesure la patience et l’importance nécessaires seront accordées à ce thème.

INFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES: 

Boatman, A. (2 novembre 2022).A Guide To The 4 Types of HR Analytics. www.aihr.com: www.aihr.com/blog/ types-of-hr-analytics/?utm_ source=webpushr&utm_ medium=push&utm_campaign=article-typesof- hr-analytics. 

Burri, H., & Schneider, N. (27 avril 2022). Clé d’une analyse de données réussie dans les HR. www.hrtoday.ch: www.hrtoday.ch/de/article/ schluessel-zur-erfolgreichen-datenanalyse-im-hr. 

Deloitte (2019). People Analytics. www.deloitte.com: www2. deloitte.com/de/de/pages/human-capital/ articles/people-analytics.html. 

Van Vulpen, E.(18 juin 2021). What is HR Analytics? Sur www.aihr.com:

Reindl, C.(2017). People Analytics dans la pratique. Fribourg: Haufe- Lexware Sarl & Co. KG. 

Rudel, S.(2021). People Analytics. Munich: Franz Vahlen.

FAQ: Analyse des données RH

Quels sont les trois domaines de compétences nécessaires pour réussir l'analyse des données RH ?

Les trois domaines de compétences essentiels sont : les méthodes (définition des bases et tableaux de bord), la culture des données (développement de l'état d'esprit et des compétences) et l'infrastructure et données (gestion des systèmes et qualité des données).

Pourquoi est-il important de définir des indicateurs à haute valeur ajoutée ?

Définir des indicateurs à haute valeur ajoutée permet de se concentrer sur les données qui impactent réellement le succès actuel et futur de l'entreprise, évitant ainsi la surcharge d'informations et facilitant une prise de décision stratégique ciblée.

Comment l'équipe HR Data Analytics doit-elle être structurée pour être efficace ?

L'équipe doit être directement rattachée aux RH, disposer de rôles clairs, posséder une expertise technique et RH, et agir comme point de contact central pour coordonner les besoins des autres départements tout en maîtrisant les aspects éthiques et de sécurité des données.

Quel rôle joue la présentation des données dans l'adoption des HR Data Analytics ?

La présentation dans des tableaux de bord simples et conviviaux est cruciale pour accroître l'acceptation. Elle permet aux collaborateurs RH, sans connaissances techniques approfondies, d'accéder aux informations, de réaliser des analyses complémentaires et de prendre des décisions éclairées.

Quels sont les bénéfices attendus de l'analyse des données RH pour une entreprise ?

Les bénéfices incluent l'optimisation du recrutement, l'identification et la promotion des talents, la prédiction des fluctuations de personnel, l'augmentation de la productivité des collaborateurs, la réduction du taux de rotation et le positionnement du RH comme partenaire stratégique.