La data RH pour piloter vos décisions : analyse descriptive & analyse prédictive

L’utilisation de la data RH transforme la manière dont les entreprises gèrent leur personnel. En se basant sur les données, les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées, anticiper les tendances et optimiser le processus de leurs ressources humaines.

Deux types d’analyses dominent ce domaine : l’analyse descriptive et l’analyse prédictive.

L’analyse descriptive : la base de la gestion RH

L’analyse descriptive est le point de départ. Elle se focalise sur l’examen des données historiques pour répondre à la question « Que s’est-il passé ? ».

En analysant les informations disponibles, telles que les données de paie, les taux d’absentéisme, les entretiens professionnels et les motifs de départ, les entreprises peuvent obtenir une compréhension claire des événements passés.

Par exemple, une analyse détaillée du taux d’absentéisme peut révéler des tendances spécifiques par fonction, service ou période, et aider à identifier les causes sous-jacentes des augmentations d’absences. Cette approche permet de dresser un tableau précis de la situation actuelle et de prendre des mesures correctives basées sur des faits concrets.

Ces données RH permettent aux entreprises de comprendre les tendances et d’identifier les domaines qui nécessitent des améliorations.

Voici quelques exemples d’indicateurs RH à analyser dans le cadre d’une analyse descriptive.

Analyse de l’absentéisme

Le taux d’absentéisme est un indicateur clé souvent analysé dans les entreprises. Grâce aux données de la paie, les entreprises peuvent suivre l’absentéisme par motif, fonction, service, et croiser ces éléments pour en identifier les causes.

Par exemple, on peut constater une augmentation de l’absentéisme et, en analysant les données, découvrir que celle-ci est due principalement à des maladies de longue durée dans un service spécifique.

Pour calculer le taux d’absentéisme, plusieurs méthodes peuvent être utilisées :

• Nombre de jours d’absence divisé par le nombre total de jours travaillés.
• Nombre de personnes absentes divisé par le nombre total d’employés.

Analyse des rémunérations

Analyser l’évolution des rémunérations par ancienneté, service, fonction et par rapport au marché est essentiel pour s’assurer de l’équité salariale et de la compétitivité de l’entreprise.
Ces informations sont souvent disponibles dans les logiciels de paie. Cela permet aux entreprises d’ajuster les politiques salariales en fonction des data RH recueillies.

Analyse des Départs

Identifier les départs par service, motif et fonction permet de comprendre les raisons d’un taux de turnover élevé. En croisant les données de paie, les entreprises peuvent détecter des tendances, comme un taux de départs anormalement élevé dans un service particulier, et prendre des mesures pour y remédier.

Digitalisation des processus RH

Pour aller plus loin, les entreprises peuvent analyser les entretiens professionnels des salariés et les data RH sur qualité de vie et des conditions de travail (QVCT).
Ces analyses nécessitent cependant des outils RH pour collecter et traiter les informations de manière efficace. En croisant les données issues des entretiens avec celles de la paie, les entreprises peuvent identifier des problèmes de bien-être au travail et ajuster leurs politiques en conséquence.

L’analyse prédictive : anticiper et agir

L’analyse prédictive des data RH va plus loin en utilisant des données historiques pour prévoir des événements futurs. Cette technique, influencée par l’intelligence artificielle, permet d’anticiper des situations et de prendre des mesures proactives. Voici comment elle s’applique :

Anticipation du turnover

Pour détecter le turnover, les entreprises centralisent les données sur les départs passés et analysent les motifs.

Par exemple, si une entreprise observe que 70 % des collaborateurs qui n’ont pas eu d’entretien annuel et dont le salaire est inférieur à la moyenne quittent l’entreprise, elle peut créer un modèle prédictif basé sur ces observations.

Ce modèle pourra ensuite identifier les collaborateurs à risque de départ et permettre de prendre des mesures préventives, comme des entretiens plus fréquents ou des ajustements salariaux.

Recrutement Prédictif

Le recrutement prédictif analyse les données des recrutements passés pour optimiser les futurs processus de recrutement.
En examinant quels canaux de recrutement ont été les plus efficaces, quelles annonces ont attiré les meilleurs candidats, et quels avantages ont été les plus attractifs, les entreprises peuvent améliorer leurs stratégies de recrutement.
Bon à savoir : L’intelligence artificielle peut vous indiquer des mots-clés à utiliser pour vos annonces, les canaux de diffusion les plus efficaces, et les meilleures pratiques pour les entretiens.

Les conditions nécessaires à l’analyse prédictive

• Quantité et fiabilité des Données : Avoir une grande quantité de données fiables provenant de multiples sources.
• Digitalisation des processus RH : Les processus RH doivent être largement digitalisés pour permettre la collecte de données pertinentes.
• Centralisation des données : Utiliser un système capable de centraliser et de traiter ces données.
• Formation et sensibilisation : Les équipes et les managers doivent être formés à l’utilisation des analyses pour mettre en place des plans d’action efficaces.
• Conformité RGPD : S’assurer que les données personnelles sont traitées conformément aux réglementations sur la protection des données.

La centralisation des données : une prérequis indispensable

Pour réaliser des analyses prédictives et descriptives efficaces en ressources humaines, il est essentiel de commencer par centraliser les données.
La centralisation des data RH permet d’assurer leur fiabilité, leur cohérence et leur accessibilité. Cela  permet de faciliter les analyses qui guideront les décisions stratégiques.

La centralisation des données consiste à regrouper toutes les informations pertinentes qui proviennent de diverses sources en un seul endroit. Cela inclut des données telles que les informations de paie, les entretiens, les taux d’absentéisme, et les données de qualité de vie au travail (QVT), les indicateurs de performance.
L’objectif est de garantir que les analyses descriptives et prédictives soient basées sur des données complètes et précises.

Différents types de centralisation de données

Utilisation d’Excel

La méthode la plus accessible pour commencer la centralisation des données RH est l’utilisation d’Excel. Les entreprises peuvent extraire les données de leurs systèmes de paie et les organiser dans des feuilles de calcul. Les tableaux croisés dynamiques d’Excel permettent de créer des indicateurs et des tableaux de bord personnalisés, rendant les données accessibles et exploitables.
Toutefois, cette méthode est laborieuse, chronophage et source d’erreurs.

Outils de Business Intelligence (BI)

Pour une centralisation plus simple et efficace, les entreprises peuvent se tourner vers des outils de Business Intelligence RH. Ces outils permettent d’intégrer différentes sources de données et d’automatiser les processus d’analyse, offrant ainsi des insights plus profonds et plus rapides.

• Outils BI génériques : des solutions comme Power BI ou Business Object peuvent intégrer de multiples sources de données, allant des systèmes de paie aux bases de données internes.
  Ces outils permettent de créer des rapports et des tableaux de bord sophistiqués, bien qu’ils nécessitent souvent un projet d’intégration complexe pour centraliser les données de manière efficace.
• Outils BI spécialisés RH : des logiciels dédiés aux ressources humaines, tels que des plateformes de BI spécialisées, comme notre solution GrafiQ, offrent des indicateurs précalculés et une maintenance simplifiée.
  Ces solutions sont conçues pour les besoins spécifiques des RH et permettent une mise en place rapide et une utilisation optimisée pour les analyses RH. Ils constituent une solution efficace pour les entreprises souhaitant une centralisation rapide et ciblée.

Avantages de la Centralisation des Données pour l’Analyse

1. Précision et fiabilité : En centralisant les données, les entreprises peuvent s’assurer que les analyses sont basées sur des informations cohérentes et complètes.
2. Facilité d’accès : Une base de données centralisée permet aux responsables RH et aux managers d’accéder facilement aux informations dont ils ont besoin pour prendre des décisions éclairées.
3. Efficacité : L’intégration des données dans un seul système réduit le temps et les efforts nécessaires pour collecter, organiser et analyser les informations.
4. Préparation à l’analyse prédictive : Une fois les données centralisées et analysées de manière descriptive, les entreprises peuvent progresser vers des analyses prédictives plus avancées. Cela leur permet d’anticiper les tendances, d’identifier les risques potentiels et de mettre en place des stratégies proactives.

Commencer par centraliser les data RH est une étape fondamentale pour les entreprises qui souhaitent tirer parti des analyses descriptives et prédictives dans ses processus RH.
Que ce soit par l’utilisation d’Excel pour des analyses initiales ou par l’implémentation d’outils de BI plus sophistiqués, la centralisation des données permet de transformer des informations brutes en insights précieux. Cette démarche est essentielle pour optimiser la gestion du personnel, anticiper les besoins futurs et améliorer la performance globale de l’entreprise.