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Analytique RH : puiser de la valeur dans ses données RH

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Depuis plusieurs années déjà, la fonction RH a renforcé sa dimension quantitative avec un recours de plus en plus fréquent aux données chiffrées, les « Key Performance Indicators » (KPIs) pour analyser et prendre des décisions sur les politiques et pratiques RH à mettre en œuvre.

Cette dimension « analytique » s’est notamment instaurée grâce au développement des systèmes d’information RH et l’explosion de l’usage d’internet et plus récemment l’émergence des  solutions « cloud ».

Par ailleurs le phénomène de Big Data (larges ensembles de données qui ne peuvent pas être traitées par les logiciels traditionnels d’analyse de données) devient un enjeu prioritaire pour les DRH :

  • Comment maitriser des quantités sans cesse croissantes de données accessibles ?
  • Comment tirer des relations entre des phénomènes apparemment sans lien évident ?
  • Comment corréler ses nombreuses données provenant de plusieurs sources différentes ?

Exemples :

  • L’impact des actions de formation auprès de la force de vente sur les résultats
  • La pertinence du plan de rémunération face à la concurrence et au marché,
  • Le pourcentage de femmes dans les équipes de management,
  • Le coût de turn-over,
  • Le délai moyen d’un recrutement dans l’entreprise,
  • L’impact de l’absentéisme dans le CA,
  • etc…

Le Big Data apporte une nouvelle dimension aux DRH en permettant de croiser les informations RH entre elles, mais aussi avec celles des autres métiers de l’entreprise comme les résultats commerciaux ou les ratios financiers, ou celles provenant de l’extérieur (réseaux sociaux, CV-thèques, bases de données publiques).

L’analytique RH associé au Big Data offrent une richesse d’informations sans précédent permettant d’identifier des tendances, expliquer certains phénomènes jusqu’alors difficilement analysables, et enfin puiser de la valeurs dans les données RH, pour donner un véritable rôle de « Business Partner » au DRH, qui grâce à ce levier renforce sa crédibilité et ainsi son influence.

C’est pourquoi maîtriser son Big Data, c’est bien, puiser de la valeur dans ses données et le transformer en Smart Data, c’est mieux !

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