Sommaire:
3 problèmes liés à la mauvaise qualité des données
Le coût de la mauvaise qualité
3 conseils pour améliorer les données
La valeur ajoutée d'une solution comme Revolv
Comment faire sans Revolv
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Antoine: En tant qu'expert SIRH, quels sont, selon vous, les trois principaux problèmes liés aux données des employés pour les grandes entreprises ?
Maitre: En tant qu'expert en SIRH ayant 20 ans d'expérience dans la mise en œuvre et l'exploitation de systèmes tels que SAP SuccessFactors dans de grandes entreprises, je dirais que les trois principaux problèmes liés aux données sur les employés dans les grandes entreprises sont les suivants :
L'exactitude et la cohérence des données : Dans les grandes organisations comptant des milliers d'employés, s'assurer que les données sur les employés sont exactes, cohérentes et à jour est un défi de taille. Cela est souvent dû à des erreurs de saisie manuelle, à des transferts de données d'un système à l'autre et à l'absence de normalisation des formats de données entre les différents services ou filiales.
Confidentialité et sécurité des données : Les données relatives aux employés contiennent souvent des informations sensibles telles que les numéros d'identification personnels, les adresses et les données salariales. Il est primordial de garantir la confidentialité et la sécurité de ces données pour protéger les employés et se conformer aux réglementations en matière de protection des données telles que le GDPR. Cela nécessite des contrôles d'accès stricts, un cryptage et des politiques de traitement des données, qui peuvent être complexes à gérer dans une grande organisation.
Intégration et interopérabilité : Les grandes entreprises utilisent généralement plusieurs systèmes et plateformes pour différentes fonctions RH telles que la paie, l'administration des avantages sociaux et la gestion des talents. Il est essentiel d'assurer une intégration transparente et un échange de données entre ces systèmes afin d'éviter les silos de données et de permettre une prise de décision efficace. Toutefois, cela peut s'avérer difficile en raison des différences de formats de données, d'architectures de systèmes et d'exigences spécifiques aux fournisseurs.
Antoine: Quel serait un autre problème lié aux données des employés si votre environnement SIRH comptait plus d'un système ?
Maître : Dans un environnement SIRH comportant plusieurs systèmes, la redondance et la synchronisation des données constituent un autre problème important lié aux données des salariés :
Redondance et synchronisation des données : Lorsque plusieurs systèmes stockent les données des employés, il est fort probable que des informations redondantes soient conservées dans ces systèmes. Cela peut entraîner une certaine confusion, une augmentation des coûts de stockage et des difficultés dans la gestion et la mise à jour des dossiers des employés. En outre, la synchronisation des données entre tous les systèmes devient un défi, car toute modification apportée dans un système doit être reflétée avec précision dans les autres. Des informations obsolètes ou contradictoires peuvent ainsi être stockées dans différents systèmes, ce qui entraîne des erreurs dans la prise de décision et l'établissement de rapports, et peut avoir une incidence négative sur l'expérience des employés et sur l'ensemble des processus de gestion des ressources humaines.
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Antoine: Si l'on considère les 4 problèmes décrits ci-dessus, quel est le coût de ces problèmes pour l'entreprise ?
Maitre: Le coût de ces problèmes pour une entreprise peut être important et varié, et avoir un impact sur les dépenses directes et indirectes. Bien qu'il soit difficile de fournir un chiffre exact, les aspects suivants peuvent aider à illustrer les coûts potentiels associés à ces questions :
Coûts administratifs : Des données inexactes, incohérentes ou redondantes sur les employés peuvent entraîner une augmentation des efforts administratifs pour corriger et tenir à jour les dossiers. Cela se traduit par une augmentation des coûts de main-d'œuvre et une diminution de l'efficacité des processus de ressources humaines.
Pénalités de conformité : Le non-respect des réglementations en matière de confidentialité et de sécurité des données, telles que le GDPR, peut entraîner de lourdes amendes et des conséquences juridiques, pouvant s'élever à des millions de dollars.
Risques de violation des données : Des mesures inadéquates en matière de confidentialité et de sécurité des données peuvent exposer l'entreprise à des violations de données, ce qui peut avoir de graves implications financières en raison des litiges potentiels, des sanctions réglementaires et des atteintes à la réputation.
Erreurs de prise de décision et de reporting : Des données inexactes ou obsolètes sur les salariés peuvent conduire à une mauvaise prise de décision dans des domaines tels que la planification des effectifs, la gestion des talents et la rémunération. Cela peut avoir un impact négatif sur la productivité de l'entreprise, l'engagement et la fidélisation des employés et, en fin de compte, sur les résultats.
Coûts d'intégration et de maintenance : Les efforts d'intégration et de synchronisation de plusieurs systèmes SIRH peuvent nécessiter beaucoup de ressources, ce qui entraîne une augmentation des coûts informatiques et des frais de maintenance.
Perte de productivité : Une gestion des données et une intégration des systèmes inefficaces peuvent entraîner une perte de productivité, car les employés et les professionnels des ressources humaines peuvent passer un temps considérable à résoudre des problèmes liés au système ou à effectuer des mises à jour manuelles des données.
En résumé, les coûts associés à ces problèmes de données sur les employés peuvent être substantiels et lourds de conséquences, affectant de multiples aspects des opérations d'une entreprise. Relever ces défis en améliorant les pratiques de gestion des données et l'intégration des systèmes peut permettre de réaliser des économies considérables et d'améliorer l'efficacité globale.
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Antoine: Quels seraient 3 conseils pour améliorer et assurer la qualité des données des employés dans ce contexte ?
Pouvez-vous être précis et expliquer le ROI de ces actions dans un environnement d'entreprise avec des termes techniques puisque vous vous adressez à d'autres experts en SIRH ?
Maitre: En tant qu'expert en SIRH s'adressant à d'autres professionnels, voici trois conseils clés pour améliorer et garantir la qualité des données des employés dans un environnement d'entreprise multi-systèmes :
Mettre en place un cadre de gouvernance des données :
Établir un cadre complet de gouvernance des données qui définit la propriété des données, les rôles et les responsabilités. Ce cadre doit définir les normes de qualité des données, les règles de validation et les flux de travail d'approbation afin de maintenir des données précises et cohérentes sur les employés dans tous les systèmes. La mise en œuvre d'un cadre solide de gouvernance des données peut conduire à une amélioration de la qualité des données et à une réduction des erreurs, ce qui se traduit en fin de compte par une meilleure prise de décision, des rapports plus précis et des processus RH plus efficaces. Le retour sur investissement de cette action se traduirait par une réduction des coûts administratifs, une confiance accrue dans les décisions fondées sur les données et la possibilité d'éviter les pénalités pour non-conformité.
Centraliser et automatiser la gestion des données :
Envisagez de mettre en œuvre une solution de gestion centralisée des données, telle qu'un système de gestion des données de référence (MDM), qui consolide et synchronise les données relatives aux salariés dans les différents systèmes SIRH. Cette approche permet de réduire la redondance des données, d'assurer leur cohérence et de simplifier leur maintenance. Des outils et technologies d'automatisation, tels que l'IA et l'apprentissage automatique, peuvent être employés pour identifier et corriger les inexactitudes et incohérences des données. Le retour sur investissement de la centralisation et de l'automatisation de la gestion des données comprend la réduction des coûts informatiques associés à la synchronisation manuelle des données, l'augmentation de l'efficacité opérationnelle et l'amélioration de l'exactitude des données à des fins de prise de décision.
Renforcer les mesures de confidentialité et de sécurité des données :
Investissez dans des mesures solides de confidentialité et de sécurité des données, y compris des contrôles d'accès, le cryptage et des techniques d'anonymisation des données. Examinez et mettez régulièrement à jour les politiques et procédures de traitement des données afin de garantir la conformité avec les réglementations en vigueur en matière de protection des données. Mener des audits de sécurité périodiques et des programmes de formation des employés pour les sensibiliser aux meilleures pratiques en matière de confidentialité des données. Le renforcement des mesures de protection de la vie privée et de la sécurité des données permet non seulement de minimiser le risque de violation des données et de sanctions réglementaires, mais aussi de renforcer la confiance des employés. Le retour sur investissement de cette action peut être quantifié par la réduction du risque de violations de données coûteuses, l'évitement des amendes liées à la conformité et la préservation de la réputation de l'entreprise.
En mettant en œuvre ces mesures, les entreprises peuvent s'attendre à une amélioration significative de la qualité des données relatives aux employés, ce qui permettra de rationaliser les processus RH, d'améliorer la prise de décision et de renforcer la conformité avec les réglementations en matière de protection des données. Le retour sur investissement de ces actions se traduit par des économies, une efficacité opérationnelle accrue et une réduction des risques associés aux violations de données et à la non-conformité.
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Antoine: J'aimerais vous présenter Revolv, c'est une plateforme de people-data management qui s'intègre à l'écosystème SIRH pour optimiser la gestion des données à l'aide de l'IA et assurer sa qualité aux outils et processus RH.
Que diriez-vous si vous aviez l'opportunité de mettre en place un tel outil dans votre prochaine entreprise ? Cela permettrait-il de résoudre tous les problèmes que vous avez mentionnés ?
Maitre: Si j'avais l'opportunité de mettre en œuvre un outil comme Revolv, une plateforme de gestion des données personnelles qui s'appuie sur l'IA et s'intègre à l'écosystème SIRH pour optimiser la gestion des données et garantir la qualité des données pour les outils et processus RH, je serais très intéressé par l'exploration de ses capacités. Sur la base de la description fournie, il semble que Revolv ait le potentiel de résoudre plusieurs des problèmes mentionnés précédemment :
Précision et cohérence des données : En utilisant l'IA et des techniques avancées de gestion des données, Revolv pourrait aider à identifier et à corriger les inexactitudes et les incohérences des données relatives aux employés dans les différents systèmes SIRH, ce qui permettrait d'améliorer la qualité des données et de prendre des décisions plus fiables.
Intégration et interopérabilité : La capacité de Revolv à s'intégrer à l'écosystème SIRH existant peut améliorer de manière significative l'échange transparent de données entre les différentes plateformes RH, réduisant ainsi les silos de données et améliorant l'interopérabilité globale du système.
Redondance et synchronisation des données : En tant que plateforme de gestion des données personnelles, Revolv pourrait rationaliser la synchronisation des données entre plusieurs systèmes SIRH, réduisant ainsi la redondance des données et garantissant que tous les systèmes maintiennent des dossiers d'employés à jour et cohérents.
Cependant, il est essentiel de considérer que si Revolv peut aider à résoudre ces problèmes, il ne peut pas résoudre entièrement les défis liés à la confidentialité et à la sécurité des données. La mise en œuvre de mesures de sécurité robustes, de contrôles d'accès et de politiques de traitement des données doit rester une priorité pour garantir la conformité avec les réglementations en matière de protection des données et sauvegarder les informations sensibles des employés.
En conclusion, la mise en œuvre de Revolv dans ma prochaine entreprise pourrait être un investissement précieux pour améliorer la qualité des données des employés et optimiser la gestion des données RH. Toutefois, il est essentiel d'évaluer ses capacités spécifiques, ses exigences en matière d'intégration et son retour sur investissement potentiel dans le cadre d'un processus d'évaluation approfondi avant de prendre une décision.
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Antoine : Si vous ne disposez pas actuellement d'une solution telle que Revolv, quelles sont vos solutions pour résoudre les problèmes de qualité des données dans votre SIRH afin de garantir la qualité des décisions RH ?
Maitre :
En l'absence d'une solution dédiée comme Revolv, plusieurs stratégies et bonnes pratiques peuvent être mises en œuvre pour résoudre les problèmes de qualité des données dans le SIRH et garantir la qualité des décisions en matière de ressources humaines :
Élaborer et appliquer des normes de saisie des données : Établir des directives et des normes claires pour la saisie des données dans l'ensemble de l'organisation. Former le personnel des RH et les employés à ces directives afin d'assurer la cohérence de l'enregistrement, de la mise à jour et de la conservation des données dans le SIRH.
Audits et nettoyages réguliers des données : Planifiez des audits de données périodiques pour identifier et rectifier les erreurs, les incohérences et les doublons dans les dossiers des employés. Mettre en place un processus de nettoyage des données afin de maintenir des données de haute qualité au fil du temps.
Établir la propriété et la responsabilité des données : Définir clairement les rôles et les responsabilités en matière de propriété des données au sein du service des ressources humaines et de l'ensemble de l'organisation. Encouragez une culture de la responsabilité des données, dans laquelle les individus sont responsables du maintien de l'exactitude et de l'intégrité des données qu'ils gèrent.
Mettre en place des flux de validation et d'approbation des données : Intégrer des contrôles de validation et des flux d'approbation dans le processus de saisie des données afin de détecter et de corriger les erreurs avant qu'elles n'entrent dans le SIRH. Il peut s'agir de règles de validation au niveau des champs et d'approbations obligatoires pour les modifications de données critiques.
Utiliser des outils d'intégration de données : Exploitez les outils d'intégration de données et les solutions middleware disponibles pour rationaliser l'échange de données entre les différents systèmes et plateformes de ressources humaines. Ces outils peuvent aider à maintenir la cohérence et l'exactitude des données relatives aux salariés dans l'ensemble de l'écosystème SIRH.
Contrôler et suivre les indicateurs de qualité des données : Établissez des indicateurs clés de performance (ICP) pour la qualité des données et contrôlez-les régulièrement. Utilisez ces indicateurs pour identifier les domaines où les problèmes de qualité des données persistent et développez des interventions ciblées pour y remédier.
Favoriser une culture axée sur les données : Encouragez une culture axée sur les données au sein de l'organisation, où les employés et les cadres comprennent la valeur des données de haute qualité et leur impact sur les décisions en matière de ressources humaines. Proposez des formations et des ressources pour aider les employés à acquérir des compétences en matière de données et à maintenir la qualité des données.
En mettant en œuvre ces stratégies et ces bonnes pratiques, les organisations peuvent améliorer la qualité des données dans leur SIRH, ce qui permet de prendre des décisions plus précises et plus fiables en matière de ressources humaines, même sans une solution dédiée comme Revolv.