Gestion des données pour une organisation RH axée sur les données

À quoi ressemblent les ressources humaines basées sur les données et comment la technologie peut-elle aider à les atteindre? Sous sa forme la plus simple, cela implique que les données recueillies auprès des employés actuels et potentiels soient utilisées pour obtenir des informations clés sur l'organisation.

Ces informations peuvent être exploitées pour prendre des décisions RH plus efficaces, concevoir des processus RH plus efficaces et améliorer la gestion générale des ressources humaines. bien-être des employés de l'entreprise.

La datafication des ressources humaines

La principale tendance qui sous-tend une organisation des ressources humaines basée sur les données est le concept de datafication – la transformation des données HR en nouvelles formes de valeur. Cette approche permet aux RH de mieux comprendre leurs employés, leurs candidats, leurs processus et les industries dans lesquelles elles se font concurrence.

Grâce à des technologies intelligentes telles que l’analyse prédictive l’Internet des objets . , apprentissage machine et intelligence artificielle les organisations peuvent exploiter ces données RH pour découvrir des schémas significatifs et non seulement pour répondre aux questions relatives à la pourquoi pourquoi les choses se sont passées, mais ou devrait-il se présenter sous la forme d'analyses avancées et prédictives.

Par exemple, en analysant les données candidates et en comparant leurs attributs à l'effectif actuel, les RH pourraient être en mesure de prédire la qualité et succès futurs de nos nouveaux employés. Des exemples d'analyse prédictive et avancée de ce type peuvent être utilisés dans tout le spectre des ressources humaines:

• Recrutement: Éliminer les conjectures en matière d'acquisition de talents et identifier les meilleurs moyens d'attirer des candidats qualifiés qui restent plus longtemps au sein de l'entreprise

• Employé engagement: Utilisation de l'analyse des sentiments dans les courriels et autres communications pour déterminer ce que les employés pensent et ressentent réellement

• Conservation du talent: Exploiter le potentiel du roulement du personnel et identifier les personnes susceptibles de quitter l'entreprise et prendre des mesures proactives pour l'éviter

• Apprentissage: Création de liens fondés sur des preuves entre la formation et les performances des employés et de l'entreprise, permettant ainsi d'identifier les compétences que les employés devraient acquérir

Données: internes ou externes, structurées et non structurées

. peut être classé comme interne ou externe. Les données internes incluent des informations appartenant à l'organisation et disponibles sur diverses plates-formes de l'entreprise. Les données externes pourraient être accessibles au public sur Internet ou détenues à titre privé par une autre organisation. Les exemples peuvent comprendre les profils de médias sociaux, les données de recrutement de LinkedIn et de sites d'emploi, les données économiques et les données d'entretiens de sortie.

Les données peuvent également être classées en deux catégories: structurée ou non structurée (ou semi-structurée). Les données structurées impliquent que les données peuvent être soigneusement organisées en lignes et en colonnes. Les données personnelles, l’organisation, l’emploi, les heures, les absences, le suivi d’activité et autres données similaires des employés seraient considérés comme des données structurées. Les données non structurées seraient des informations qui ne peuvent pas être organisées dans un tableur. Les données non structurées pourraient inclure les publications sur les réseaux sociaux, les courriers électroniques, les données d'enquêtes, les photos, les vidéos et les enregistrements audio.

Pour de nombreuses questions relatives aux ressources humaines, l'accès aux seules données structurées est souvent insuffisant. Par exemple, avec des données structurées internes, vous pourrez peut-être déterminer que le taux de rotation du personnel est de 15%, mais sans les données externes non structurées contenues dans les entretiens de sortie des employés, vous ne saurez pas pourquoi est en retard. le taux de roulement.

En effet, les données structurées ne représentent qu'environ 20% de toutes les données dans le monde. Le reste est considéré comme non structuré. Au fil du temps, la capacité d'analyser des données non structurées deviendra de plus en plus essentielle pour l'entreprise des ressources humaines. Heureusement, avec les progrès en matière de stockage et de puissance de calcul, l'exploitation de données non structurées est devenue une réalité.

Découvrez comment des technologies de pointe telles que la SAP HANA Data Management Suite et la SAP Analytics Les plates-formes Cloud peuvent constituer le fondement d'une organisation RH robuste, basée sur les données.

Sources

1. ““ La démultiplication des ressources humaines: passage des métriques RH à l'analyse des personnes , ”Visier.com, 2018.
2. “ Datafication dans les ressources humaines: quel est le rôle de vos ressources humaines dans l'entreprise? Opérationnel ou stratégique? ”LinkedIn, 2017.
3. Marr, B. (2018). HR axée sur les données: comment utiliser les analyses et les statistiques pour améliorer les performances "New York: Kogan Page.
4. " L'importance des données universelles "Blog SAP HANA, 2018 .
5. “ SAP Data Hub: affinement de la vue du paysage de données ,” SAP, 2018.
6. “Planifiez de manière collaborative l'ensemble de votre entreprise ,” SAP, 2018. [19659023] “ Fournissez toutes les analyses à tous les utilisateurs avec un seul produit dans le nuage ,” SAP, 2017.
7. “ Etendez et réutilisez vos EIM et HANA avec SAP Data Hub ,” SAP, 2018.
8. « L'avenir de l'analyse de personnes: nouveaux horizons d'une expérience utilisateur intelligente en ressources humaines ,» Digitalist Magazine, 2018.