Big Data dans les RH : Qui détient les clés d’une utilisation réussie ?

Big Data dans les RH : Qui détient les clés d’une utilisation réussie ?

Dans son article publié dans Forbes, The Little Word Behind Big Data In HR, Sylvia Vorhauser-Smith s’inquiète. Nous sommes entrés dans l’ère de la donnée et avons désormais les moyens de la collecter en grandes quantités. Mais alors que nous avons développé de nombreux algorithmes capables de la transformer en information, selon l’auteur, une question demeure :

For Human Resources, the real issue with harnessing “the power of Big Data” comes down to the who.
Who can get to the data? Who has the quality data? Who has the skills? Who will lead the way? 

Voici notre réponse, centrée sur l’identification et la gestion des talents des collaborateurs.

L’accès aux données

Où se trouve cette donnée ? 

Les données utiles pour la découverte des talents sont présentes sous de nombreuses formes : système d’informations RH (SIRH), système de gestion de paie, application de gestion des recrutements… Mais celles-ci sont également disponibles à des endroits que l’on ne soupçonne pas au premier abord. On peut par exemple trouver de nombreuses données sur les réseaux sociaux d’entreprise, sur l’espace de stockage  (documents Word, Excel ou Powerpoint par exemple) ou encore dans les textes entrés dans les applications de CRM et de support client.

Ces masses de données sont stockées dans des silos verticaux, et il est difficile de les regrouper en un seul endroit car chaque silo est géré par une entité différente. L’enjeu est cependant considérable : ce n’est qu’en combinant toutes ces sources d’informations que l’on pourra faire émerger les talents cachés de ses collaborateurs.

APIs et partage d’information

La réponse tient en deux composantes essentielles : l’avènement des APIs & le collaboratifGrâce aux APIs, ces connecteurs permettant de relier deux applications entre elles, il est possible de casser les silos en connectant toutes les applications de l’entreprise de manière automatique. Permettant ainsi à l’une d’utiliser les données de l’autre. De plus, une analyse sémantique associée au data mining permettra d’extraire automatiquement des informations parmi une grande quantité d’information textuelle, comme par exemple des rapports ou des compte-rendus de projets. 

Nous pensons néanmoins qu’il est crucial d’impliquer les collaborateurs dans cette collecte de données, en les invitant à indiquer eux-même leurs talents et ceux de leurs collègues. Lorsqu’elle est partagée par tous, cette approche collaborative permettra de collecter des données précises, à jour et en un temps bien plus court que l’on ne pourrait imaginer.

Qui possède les données de qualité ?

Une fois les données collectées, il faut s’assurer de leur qualité. Les SIRH fournissent un très bon point de départ, car ils stockent des informations structurées et de qualité, contrôlées par le département des ressources humaines. En revanche, certaines informations sont difficiles à tenir à jour, comme par exemple le référentiel des compétences et les fiches de postes. Le référentiel des compétences ne tient pas compte des savoirs réellement exprimés par les collaborateurs au quotidien. Il est difficile de maintenir un tel référentiel sans l’appui des collaborateursLa place du RH n’est pas pour autant supprimée, car il est capital d’intervenir pour standardiser ce référentiel vivant : suppression des doublons, catégorisation des compétences, aide à la saisie… Il en va de même pour les données issues du data mining : il est très difficile d’utiliser les données résultantes sans traitement postérieur.

Qui sait analyser ces données ?

L’analyse des données collectées est un vaste sujet. Si la création de rapports de cartographie des compétences automatiques à un instant donné est un bon point de départ, il est nettement plus complexe de mener des analyses plus poussées. Les RH disposent de compétences fortes et sont assises sur une quantité phénoménale d’informations, véritable mine d’or. Comme le précise Max Song dans sa présentation How to use data science for fun and profit, l’analyse de données nécessite à la fois des méthodes spécifiques et un mode de pensée particulier. Il est indéniable que les ressources humaines peuvent bénéficier de l’aide de data scientists. Mais nous sommes néanmoins persuadés de la nécessité pour chaque professionnel des ressources humaines d’adopter le « big data analytics mindset » comme présenté par Anton Chuvakin dans son article sur le blog Gartner, en utilisant les données chaque jour pour améliorer leur manière de travailler.

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