Les années 2020 et 2021 ont amené les organisations du monde entier à repenser leurs stratégies RH. Alors qu’en 2020, les professionnels des RH étaient aux prises avec une refonte induite par COVID gestion des opérations à distance, 2021 a vu environ 47 millions de personnes quittent leur emploi, testant la capacité des équipes RH à mobiliser les ressources existantes tout en en chercher de nouveaux au milieu de la Grande Démission.
Au cours de cette période de transitions extrêmes, la fonction RH a évolué pour s’appuyer sur des données et des analyses, allant des informations sur les employés et l’organisation aux données sur la manière dont les dilemmes RH ont toujours été résolus. On s’appuie également de plus en plus sur la technologie et l’automatisation basée sur l’IA pour transformer les données en informations précieuses tout au long du processus RH.
Selon Fortune Business Insights, le marché mondial des technologies des ressources humaines devrait passer de 24 milliards de dollars en 2021 à 36 milliards de dollars en 2028, et les entreprises sont susceptibles de donner la priorité aux investissements dans intelligence artificielle (IA) pour optimiser les processus métier et réduire les coûts. De plus, un Le rapport Mercer a révélé que 88 % des entreprises dans le monde utilisent une forme d’IA sous la forme de chatbots intelligents, de systèmes d’engagement des candidats, de moteurs de recommandation, etc.
La dépendance croissante vis-à-vis des informations basées sur les données peut être attribuée à la nécessité de prendre efficacement des décisions RH qui tiennent compte à la fois du bonheur des employés et de la croissance de l’entreprise. Cependant, pour utiliser avec succès des décisions RH basées sur les données, les entreprises doivent comprendre les étapes essentielles du processus de transformation des données et des analyses en informations précieuses. Vous trouverez ci-dessous quelques-unes de ces considérations clés.
Types de données RH
Il existe une abondance de données et de sources de données dans le monde numérique d’aujourd’hui, et la première étape pour prendre des décisions intelligentes fondées sur les données consiste à comprendre les types de données pertinentes pour les RH.
Les professionnels des RH traitent à la fois des données structurées et non structurées. Les données structurées sont des informations qui peuvent être traduites dans un programme de type tableur et peuvent être facilement analysées ou calculées. Par exemple, le nom, l’âge, les types et le nombre de compétences, le sexe et la race des employés sont tous classés en tant que données structurées.
Les données non structurées font référence aux informations stockées dans leur format le plus brut. Ces données consistent généralement en des documents textuels. Par exemple, les évaluations des performances des employés, les enquêtes sur la santé mentale ou les avis d’entreprise sur des sites Web tiers.
Ces deux types de données sont tout aussi pertinents pour les RH. Par exemple, si un professionnel des RH souhaite calculer l’âge médian et la démographie de son entreprise, il peut consulter ses données structurées telles que l’âge, l’adresse et la race des employés. De même, s’ils veulent évaluer la nécessité de prendre des décisions d’embauche plus axées sur la diversité, ils peuvent consulter leurs données démographiques et leurs commentaires textuels dans les revues et enquêtes de l’entreprise. De plus, s’il y a une ouverture pour un poste, les professionnels des RH peuvent déterminer la nécessité de rechercher des candidats en dehors de leur organisation en cartographiant les compétences des employés existants et en examinant les initiatives de perfectionnement et le temps nécessaire pour pourvoir le poste.
Entre les données sur les employés d’une organisation et les enquêtes envoyées pour comprendre comment les employés perçoivent leurs employeurs, les équipes RH peuvent bénéficier de nombreux types de données. Mais alors que les différents types de données promettent des informations exploitables, les équipes RH ne peuvent pas commencer à donner un sens aux données sans outils de gestion de données robustes.
Collecter et gérer les données pertinentes
Les données RH comprennent intrinsèquement des informations sensibles. Tout, des antécédents et des antécédents médicaux d’un employé au salaire et à la trajectoire de croissance, doit être traité avec confidentialité et le plus haut degré d’éthique.
Souvent, selon la taille de l’organisation, les équipes RH sous-traitent la collecte de certains types de données, telles que les enquêtes sur la santé mentale ou les fournisseurs de données tiers sur les avis d’entreprise.
Que l’organisation utilise des ressources internes ou tierces, sa capacité à prendre des décisions sur les données dépend de la manière dont les données sont extraites et conservées. Cela dépend de la manière dont les organisations font la distinction entre les informations fournies volontairement et les informations collectées à partir de ressources dont les employés ne savent pas qu’elles sont surveillées ou suivies, telles que les groupes de discussion, les e-mails, les réseaux sociaux, les forums externes, etc.
La manière dont une organisation stocke, collecte et gère ses informations RH est également souvent dictée par les lois et réglementations de ses régions d’origine. Cependant, la création proactive de normes de données pour les équipes RH peut aider non seulement au niveau des processus, mais également générer une culture axée sur les employés.
Transformer les données en décisions grâce à l’analyse RH
Une fois que les organisations ont mis en place des processus de collecte et de gestion des données, l’étape finale et la plus critique consiste à comprendre suffisamment bien les données pour fonder des décisions sur celles-ci. C’est là qu’intervient l’analyse des données RH.
À la base, l’analyse RH est une approche basée sur des formules ou des algorithmes pour tout déchiffrer, de la planification des ressources, du recrutement et de la gestion des performances à la rémunération, la planification de la relève et la fidélisation. L’analyse RH permet aux équipes RH d’utiliser les données pour cartographier stratégiquement l’histoire d’une organisation.
Alors que les organisations pensent souvent que l’analyse RH doit utiliser des algorithmes basés sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, des feuilles de calcul simples et des processus d’analyse manuels peuvent également constituer une bonne première étape. En fait, selon Deloitte, 91 % des entreprises utilisent de base outils d’analyse de données, tels que des feuilles de calcul, pour gérer, suivre et analyser les employés l’engagement, le coût par embauche et les mesures du taux de roulement. Cependant, pour rendre réellement évolutive l’analyse basée sur les données dans les RH, il est important d’investir dans des outils sophistiqués basés sur l’IA.
Certains domaines auxquels l’analyse de données peut ajouter une valeur immédiate sont l’évaluation de la satisfaction des employés, la compréhension des besoins d’apprentissage des employés et la priorisation des commentaires sur la culture d’entreprise. Les équipes RH peuvent utiliser une combinaison de données structurées et non structurées, y compris des données historiques, pour comprendre l’épuisement professionnel, l’insatisfaction salariale, le moral de l’équipe et la demande de diversité ou de pratiques durables.
Conclusion
Les équipes RH sont susceptibles de bénéficier facilement des décisions fondées sur les données et l’analyse, mais cela n’est possible qu’avec une compréhension claire des types de données qui fournissent des informations, de la manière de gérer les données et de celles qui peuvent être analysées efficacement avec investissements dans des technologies à fort impact.
Pour un avenir RH propulsé par les données, une intégration réussie des humains et des machines est essentielle. Cela sera particulièrement essentiel pour garantir l’éthique des données et prévenir les biais qui peuvent être introduits à la fois par des modèles d’IA sous-formés et par des humains.
Avant tout, intégrer avec succès l’analyse de données dans la structure du système RH d’une organisation, c’est favoriser une culture axée sur les données. Cette approche basée sur les données aide les organisations à passer d’une discipline RH opérationnelle à une discipline plus stratégique.
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