Les gens de ressources humaines me disent souvent (quand je leur parle d’analytique) que pour le moment ils investissent un gros montant d’argent dans un super système d’information RH et qu’après ils verront ce qu’ils pourront faire en analytique.
À tort, ces gens croient que l’investissement dans un système transactionnel va leur permettre de faire de l’analytique et d’avoir accès facilement à leurs données, à des indicateurs de performance RH et à des tableaux de bord. C’est faux. Premièrement, si vous voulez faire de l’analytique, il faut y penser dès l’implantation de votre nouveau système, car des décisions que vous allez prendre lors de l’implantation auront un gros impact sur la façon dont vous pourrez faire ensuite de l’analytique. Deuxièmement, le système RH que vous avez acheté est un système transactionnel et les systèmes transactionnels ne sont pas conçus pour faire de l’analytique.
Les systèmes transactionnels comme votre SIRH, votre système de gestion des apprentissages ou votre système de paie fournissent des données pour faire des rapports de base. Ces systèmes conservent les données dans des tables et sont optimisés pour supporter vos tâches opérationnelles comme les demandes de congé, les transactions de paie, l’entrée des heures de formations, etc. Ce que cela veut dire c’est que les données reliées à un même employé sont dispersées dans plusieurs tables. Bien que cette structure de stockage de données soit optimale pour un système transactionnel, ce ne l’est pas du tout pour bâtir des rapports et encore moins faire de l’analytique.
Plus votre système RH sera récent, plus il aura de chance d’offrir la possibilité de faire des rapports de base. Cependant, la facilité d’utilisation et la performance varient énormément d’un système à l’autre. Une autre limitation, c’est que vous avez accès seulement aux données de la source (donc de votre SIRH, ou de votre système de recrutement), en analytique ce que l’on veut accomplir c’est d’avoir une perspective générale de l’organisation (« the big picture » comme dirait les Américains). Pour être en mesure de fournir des rapports et des analyses provenant de plusieurs sources, donc de plusieurs tables, vous aurez besoin de créer des requêtes qui relient ces tables entre elles. Déjà, je viens de perdre la majorité des professionnels RH. Faire des requêtes ?
Chaque fois que l’on fait une jointure entre des tables, on perd de la performance et il y a des tables qui ne peuvent être reliées entre-t-elle due à leur structure. Je vais vous donner un exemple, supposons que vous voulez regarder le taux de roulement de vos hauts performants. Les données sur la performance se trouvent dans une table tandis que les départs se retrouvent dans une autre table. Donc, pour répondre à la question quel est le taux de roulement de nos hauts performants vous devez extraire les données de plusieurs tables et ensuite, les unir par le numéro d’employé. Si les données sont dans le même système, on peut peut-être s’en sortir, mais si les données résident dans des systèmes différents, là ça se complique. Il faut s’assurer que l’on peut facilement retrouver par une clé unique, le numéro d’employé. Si ce n’est pas le cas, il faudra bâtir une table de concordance qui fera le lien entre le numéro d’employé du système de gestion de la performance et de celui du SIRH.
Donc, si votre SIRH n’est pas conçu pour faire de l’analytique, comment pouvez-vous vous y prendre ? Existe-t-il des solutions qui vous permettent de faire de l’analytique RH sans tout bâtir vous-même ?
Solution d’analytique RH
Contrairement au système transactionnel qui ne génère que des rapports, les solutions d’analytique synthétisent l’information et la transforment en mesure et en métriques, vous permettant de mieux comprendre l’information. Pour transformer les données en informations utilisables, ces dernières doivent passer à travers différentes couches de technologie. À haut niveau, vos données doivent passées par :
Une couche d’intégration de données (ETC)
Du stockage de données (entrepôt de données)
Un modèle de données
Un cube
Un générateur de rapport et outil de visualisation
Et finalement, une couche de sécurité
Les différentes couches:
Parlons maintenant des différentes couches nécessaires pour pouvoir bien faire de l’analytique. Si vous vouliez développer vous-même votre outil d’analytique, vous devriez utiliser une multitude d’outils pour y arriver. Il est facile de constater pourquoi les projets d’analytiques internes sont longs et coûteux. Une solution d’analytique RH préconstruite (comme on le fait chez SYNTELL), vous permet d’obtenir toutes ces différentes couches (technologies nécessaires) dans une seule solution réduisant ainsi de beaucoup le temps requis à mettre en place tous ces outils. En fait, un outil d’analytique RH réduit les risques associés à bâtir soi-même sa solution ! Les outils d’analytique RH vous permettes de minimiser les temps d’implantation ainsi que les coûts (temps et outils).
L’intégration des données.
Un projet d’analytique vous permet de prendre les données de différentes sources et de les interroger dans le but d’obtenir des réponses à vos questions. Pour bien intégrer les données, vous aurez besoin de la couche ETC (Extraction, Transformation, Chargement).
Extraction : Comme son nom l’indique, cette étape consiste à extraire les données de votre système source. Si vous n’êtes pas certain de ce que vous avez besoin, il est alors possible que vous n’extrayiez pas la bonne information. Il est donc très important à cette étape de bien connaître votre besoin et de bien connaître la source.
Transformation : deux choses vont se produire dans l’étape de la transformation. Il y aura le nettoyage des données et la transformation des données. Pourquoi devons-nous faire un nettoyage des données (est-ce que vous vous posez vraiment cette question ?). Les données parfaites, ça n’existe pas. C’est pourquoi il faut mettre en place certaines validations pour s’assurer que les données sont cohérentes. La transformation des données permet d’uniformiser les formats de données. Par exemple, il est possible que dans un système le numéro d’employé d’employés débute par une série de zéro tandis que dans un autre, les zéros n’apparaissent pas (0000ABOUD143 et ABOUD143). Plutôt que d’aller changer le tout à la source, on fait la transformation dans cette couche.
Chargement : Comme son nom l’indique, l’étape du chargement permet d’amener les données dans le lieu de stockage. Comme un entrepôt de marchandise, le stockage des données permet de conserver toutes les données dans un seul endroit. Lors du chargement, on fait une cartographie des données (modèle de données) pour faire en sorte que la donnée extraite soit entreposée au bon endroit dans notre entrepôt. Ainsi, comme pour les marchandises, si on n’a bien cartographié nos données, il sera facile de les retrouver dans l’entrepôt.
Le stockage des données
Pour être en mesure d’utiliser efficacement l’information provenant de vos systèmes transactionnels, il faut que les données soient facilement accessibles. Il existe plusieurs technologies ou façons de stocker les données (entrepôt de données, comptoir de données, lac de données, cube MOLAP, cube tabulaire et autres). Afin d’éviter d’allonger ce billet indûment en vous parlant de toutes ces technologies, je préfère me concentrer sur deux d’entre elles, soit l’entrepôt de données et le cube. Mais avant, regardons une étape essentielle, la conception du modèle de données.
Le modèle de données
C’est le modèle de données qui permet de faciliter l’implantation de l’analytique. Vous vous souvenez au début de ce billet, je vous parlais de connecter des tables entre elles et bien, voyez le modèle de données comme permettant de faire de multiples connexions de données. Le modèle de données est un peu comment on organise son placard. Dans mon cas, je classe les robes ensemble, les chemisiers, les pantalons et les vestons. Ainsi, il est facile le matin de retrouver ce que je veux porter, et ce, sans tout sortir mon linge. Le modèle de données sert à cela. Mais attention, comme ma penderie, l’entrepôt de données à une capacité limitée et il est possible que des travaux soient nécessaires pour permettre l’ajout d’une autre source de données. Il est donc très important de bien réfléchir son entrepôt et son modèle de données dès le départ !
L’entrepôt de données
Le but premier d’un entrepôt est d’y stocker les données en provenance de différentes sources. Les données y sont déposées d’une façon bien précise que l’on nomme le modèle de données. Il y a donc une étape importante de construction de l’entrepôt selon un modèle bien précis.
Le cube
Vite comme cela, le cube stocke l’information d’une façon à optimiser le traitement de l’information. En fait, il fait référence à l’aspect multidimensionnel de la donnée. Je ne veux pas faire de vous des experts en cube (déjà que c’est difficile à visualiser), mais dites-vous qu’un cube permet de faire des calculs d’indicateurs beaucoup plus rapidement en agrégeant des mesures selon certains axes prédéterminés (dimension). Par exemple, si vous voulez avoir le taux de roulement des femmes âgées de 20 à 35 ans, la donnée étant déjà agrégée, le calcul se fait à la vitesse de la lumière. Vous interrogez le cube et bang ! Vous avez votre résultat !
Dans notre outil d’analytique RH (Kara), il existe plusieurs couches de stockage des données, ainsi nous avons :
un cube Molap qui permet d’entreposer l’information pour une clientèle d’affaires et RH,
un cube tabulaire qui permet à une clientèle un peu plus avertie d’exploiter davantage l’information (et aussi de la croiser facilement avec d’autres sources).
Différents types de comptoir de données pour exploiter davantage les données brutes (par exemple, utilisation par un scientifique de données).
Générateur de rapport et outil de visualisation
C’est par un rapport que vous allez pouvoir voir le fruit de tout le travail fait en amont (ETC, modèle de données, stockage de données). Le générateur de rapport permet d’extraire l’information demandée de l’endroit où vous stockez les données, et ce, selon le format que vous désirez. Un outil de visualisation vous permettra de voir l’information sous forme d’histogramme, de diagramme circulaire, ou, tout autre type de graphiques. Lorsque vous créez un rapport, vous pouvez sauvegarder les spécifications de ce rapport et le réutiliser par la suite !
Parce que vous avez bien construit votre entrepôt de données et que vous avez un bon modèle de données, il est beaucoup plus facile d’interroger vos données et de bâtir des rapports efficaces.
Dans notre outil d’analytique RH (Kara), nous avons à des rapports dynamiques préconstruits qui vous donnent accès à une multitude d’analyses et de tableaux de bord sur des sujets RH bien précis. De plus, nous permettons à des outils tiers (PowerBI, Tableau, Qlik, etc.) de se connecter directement sur nos différents cubes. Ceci vous donne la flexibilité de bâtir vos propres rapports et même d’y amener d’autres sources de données (par exemple, benchmark, finance ou opération).
Bien que ce que nous voyons à travers les différents rapports et types de visualisation nous semble être le plus important, n’oubliez pas que le gros du travail se fait en amont et que malheureusement, on sous-estime souvent l’importance de toute l’architecture derrière le beau rapport ou le beau graphique… De plus, qu’est-ce que vaut un beau rapport bâti sur des données erronées ? Rien ! Et même, je dirais que cela peut risquer de miner votre crédibilité.
La sécurité
La sécurité des données est primordiale en ressources humaines. La majorité des données utilisées sont liées à l’employé. Et qui parle d’employé, parle de données confidentielles. Ce n’est pas vrai que dans une organisation tout le monde a le droit de tout voir ! Il faut donc être en mesure de sécuriser les différentes analyses, rapports et graphiques développés. Par exemple, le gestionnaire de l’équipe de service à la clientèle a le droit de voir l’information sur son équipe, mais il n’a pas le droit de voir l’information sur l’équipe de R et D. Le gestionnaire de l’équipe de service à la clientèle peut voir le même rapport que celui de l’équipe de R et D, mais pas sur les mêmes données.
La sécurité des données de l’organisation est critique, il est donc important de considérer cet aspect dès le départ.
En conclusion:
J’espère que vous avez une meilleure compréhension sur le fait que votre système RH ou de gestion des talents ne peut pas faire d’analytique. La technologie qui supporte votre système transactionnel est fondamentalement différente de la technologie nécessaire à l’analytique. Un système transactionnel est fait pour optimiser vos processus, pas pour vous aider à prendre de meilleures décisions. Soyez vigilant lorsque les vendeurs de solutions SIRH vous disent que l’analytique est inclus dans leur solution. Certaines applications vous donneront accès à quelques indicateurs. D’autres (les plus gros) ont acheté des outils d’analytique. Mais, la plupart du temps, ce n’est pas intégré. Et vous devrez alors avoir une équipe à l’interne pour faire tout le travail d’ETC, de modélisation de données et création de rapport (ou bien, ils vous offriront leur service de consultant à fort prix). Il faut savoir poser les bonnes questions ! À chacun son métier et les vaches seront bien gardées !