4 étapes pour réussir un projet de Big Data RH

1. Définir, collecter et organiser les données

Comme dans tout projet, la première étape consiste à définir les objectifs business à atteindre. Souhaitez-vous vous appuyer sur l’analyse de données pour diminuer le turnover de votre entreprise, optimiser votre sourcing, savoir quels profils sont en tension ? En fonction de ces objectifs, « il est ensuite pertinent de créer un lexique regroupant les types de données RH à explorer (nom du collaborateur, fonction occupée, école fréquentée…) avant, enfin, de développer un reporting opérationnel pour mesurer leur conformité », explique Yaël Malka.

2. Synthétiser les données

Pour éviter de se laisser envahir par un flot de données, il convient de les synthétiser et de « construire une vision unifiée des salariés, en alignement avec les objectifs à court, moyen et long terme de l’entreprise. » Cette réflexion peut ensuite être restituée aux différentes entités de l’entreprise, sous la forme de rapports, de tableaux de bord et d’indicateurs-clés de performance (KPI). C’est à cette étape qu’un plan de communication peut être lancé, auprès des managers, des opérationnels mais aussi des syndicats.

3. Repérer les statistiques stratégiques

Le rapport entre le nombre de CV reçus et la pertinence des profils qui candidatent ou celui entre le canal de recrutement utilisé et les profils initialement ciblés sont des exemples de données à regarder à la loupe lorsqu’on souhaite mener un projet de Big Data. Dès lors qu’elles sont repérées, ces informations peuvent être riches d’enseignements. D’où l’enjeu de ne pas s’arrêter là. « Cette étape consiste à faire des analyses plus approfondies sur les résultats qu’une entreprise a obtenus », explique Yaël Malka.

4. Passer à l’action et prédire

Une fois les données collectées, comprises puis analysées, place aux actes ! « L’entreprise peut définir des modèles de recrutement et des actions à mettre en place pour prévoir les comportements de ses collaborateurs », illustre la manager. A cette étape, il ne s’agit plus de simplement produire des indicateurs administratifs (pyramide des âges, taux d’absentéisme…), mais plutôt d’interpréter ces statistiques et, par exemple, de prévoir la mutation des compétences, le besoin de nouveaux profils…

Aurélie Tachot