Dans son article publié dans Forbes, The Little Word Behind Big Data In HR, Sylvia Vorhauser-Smith s’inquiète. Nous sommes bel et bien entrés dans l’ère de la donnée : nous avons désormais les moyens de collecter de grandes quantités de données ; nous avons développé de nombreux algorithmes capables d’analyser cette donnée afin de la transformer en information. Mais 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.

Qui peut accéder aux données ?

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 également à des endroits que l’on ne soupçonne pas au premier abord : réseau social d’entreprise, fichiers stockés sur l’espace de stockage d’entreprise (documents Word, Excel ou Powerpoint par exemple), textes entrés dans l’application de CRM, de support client, etc.

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 de l’entreprise. 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.

Handshake by Anton Kovalev from the Noun ProjectLa 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 rendant maîtres de leurs données et en les invitant à indiquer eux-même leurs talents et ceux de leurs collègues. Lorsqu’elle est partagée par tous les collaborateurs, cette approche collaborative permettra de collecter des données précises, à jour et en un temps bien plus court que l’on pourrait imaginer.

#BigData RH : il est crucial d'impliquer les collaborateurs dans la collecte de données #talent Click To Tweet

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 et maîtrisées 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 et savoir-faire réellement exprimés par les collaborateurs au quotidien. Il est difficile de maintenir un tel référentiel sans l’appui des collaborateurs, qui maintiennent collectivement un référentiel commun. La 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.

Votre référentiel RH tient-il compte des compétences exprimées par vos salariés au quotidien ? Click To Tweet

Qui sait analyser les données ?

L’analyse des données collectées est un vaste sujet. Si la création de rapports automatiques faisant état de la cartographie des compétences de l’entreprise à un instant donné est un bon point de départ, il est nettement plus complexe de mener des analyses plus poussées. Les ressources humaines 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. S’il est indéniable que les ressources humaines bénéficieraient de l’aide de data scientists, maîtrisant les méthodes d’analyse des données brutes pour en tirer des informations, 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.

Qui va montrer le chemin ?

 

Et pourquoi pas vous ?
Et pourquoi pas vous ?