La fonction RH est en train d’être chamboulée par les données : mieux connaître ses collaborateurs est la clé de voûte de la fonction. On parle beaucoup de big data… et si de petites quantités de données bien identifiées et bien exploitées permettaient déjà de tirer de l’information qualitative ?

Small is Beautiful

 

Real Data

Dans un précédent article, nous décrivions quelques technologies Big Data et comment la fonction RH pouvait en tirer parti pour mieux connaître et mieux développer les talents de l’entreprise. Nous évoquions l’approche des data lakes, qui a été promue par certains comme pouvant éviter les écueils présents lors de la mise en place de tout projet Big Data. Car c’est bien connu : la plupart des chantiers big data se soldent par un échec. Écrasées par la masse de données, les équipes informatiques peinent à stocker et pré-traiter l’information tant elle est volumineuse et variée. L’ambition de l’équipe projet complique la tâche des data analysts qui ont du mal à analyser la donnée pour en tirer des conclusions sensées. À tout vouloir stocker et analyser, on en oublie parfois que la taille ne compte pas si personne n’est capable de transformer la donnée en information !

Mais que penser des small data ? N’est-il pas possible d’extraire de l’information qualitative à partir d’une petite quantité de données, sans se lancer dans de grands chantiers techniques et informatiques ? De petites quantités de données ont de nombreux avantages : elles sont faciles à stocker, à visualiser, à exploiter et à analyser…

Quelques exemples

 

Qu’entendons-nous par petites données ? Nous pensons surtout aux données issues de l’activité quotidienne des collaborateurs sur les outils digitaux. Ces données ne sont pas des données RH traditionnelles, mais possèdent pourtant une forte valeur pour la fonction RH.

En voici quelques exemples.

  • La liste des contributeurs au blog de l’entreprise, et les sujets traités. Pourtant très simples, ces données nous offrent de nombreuses informations. Les collaborateurs ayant écrit des articles sur le même thème forment un groupe de talents, capables de s’entraider et de fournir un feedback pertinent sur les thèmes abordés dans les articles qu’ils ont publiés. Dans un autre registre, la fréquence des contributions de chaque collaborateur est peut-être représentative de la vitesse à laquelle il ou elle travaille sur de nouveaux thèmes intéressants ?
  • L’ensemble des personnes impliquées dans le processus de vente d’un produit ou sur un compte client donné tel que mentionné dans l’outil de CRM. Ce groupe de collaborateurs maîtrise à la fois le produit et la relation avec le client : Les ventes réalisées tracées également dans le CRM sont alors une mesure de la performance (commerciale) de ce groupe.
  • La liste des contributeurs mentionnés sur un outil de gestion de projets : ce groupe de collaborateurs sera à même de partager un feedback pertinent à chacun de ses membres, peu importe leur position hiérarchique ou la place de leur direction dans l’organigramme !
Usage réseau social interne
Visualisation de l’usage d’un réseau social interne

Cet ensemble très réduit de données permet de détecter des groupes de collaborateurs et leurs talents en fonction de leur activité quotidienne sur les outils digitaux, et non en fonction de l’organigramme ou d’un référentiel existant et donc nécessairement limitant.

Il s’agit donc de détecter grâce à ces données des talents, des compétences, des comportements invisibles et indisponibles par ailleurs et notamment dans les outils de gestion des talents traditionnels. Tirer partie de ces nouveaux éléments permettrait d’enrichir les référentiels de compétences, les pools d’experts internes mais aussi le pilotage de la performance en évaluant mieux les résultats concrets obtenus par chaque collaborateur et chaque équipe. Au delà de la petitesse (toute relative) de ces données nous pouvons souligner ici leur ancrage fort dans la réalité quotidienne de l’activité de l’entreprise. Nous introduisons ici la notion de Real Data qui nous est chère chez 365Talents.

Un nouvel usage pour le salarié grâce aux Real Data

 

Pour ce faire, il est primordial de maitriser les technologies de pointe en termes de traitement des data et de construire le(s) modèle(s) et algorithme(s) capable d’extraire de ces données d’activités la plus grande valeur RH, pour la fonction RH, pour le manager et pour le salarié lui-même.

quantified self
Vers un quantified self professionnel ?

Ce dernier détient en effet un nouvel axe de connaissance de son activité, de ses résultats et de son potentiel : un quantified-self professionnel qui fait écho à ce qu’il fait dans sa sphère personnelle, en mesurant au quotidien et en temps-réel son sommeil, son activité physique et ses capacités cérébrales à l’aide de capteurs et autres applications mobiles.