L’analytique RH semble intimidante. Big data, algorithmes, modèles prédictifs — cela paraît réservé aux grandes entreprises disposant d’équipes dédiées en data science.
Mais nombre de croyances sur l’analytique RH sont des mythes qui empêchent les organisations de se lancer. Voici huit idées reçues courantes — et la vérité qui permet de passer à l’action.
Mythe 1 : Il faut du Big Data
La vérité : une analytique utile commence avec les données modestes que vous possédez déjà. Effectifs, taux de turnover, délai de pourvoi des postes, schémas d’absence — les métriques de base fournissent des insights précieux sans nécessiter d’énormes jeux de données.
Une entreprise de 50 personnes qui suit le turnover par département, ancienneté et manager peut identifier des tendances qui améliorent la rétention. Vous n’avez pas besoin de millions de points de données — vous avez besoin des bonnes questions sur les données que vous avez.
Mythe 2 : C’est trop cher
La vérité : l’analytique RH de base peut commencer avec les outils que vous possédez déjà. La plupart des logiciels RH incluent des capacités de reporting. Les tableurs gèrent les analyses simples. L’investissement est principalement en temps et en développement des compétences, pas en technologie coûteuse.
Des plateformes d’analytique avancée existent, mais elles ne sont pas un prérequis. Commencez avec ce que vous avez, démontrez la valeur, puis investissez dans de meilleurs outils au fur et à mesure que les besoins évoluent.
Mythe 3 : Réservé aux grandes entreprises
La vérité : les petites entreprises bénéficient souvent davantage de l’analytique car chaque personne a un impact plus important. Comprendre pourquoi les gens partent, ce qui prédit la réussite ou comment le temps est utilisé compte plus quand vous avez 30 employés que 30 000.