reporting rh

L’analyse des données sociales chiffrées et la production d’indicateurs sociaux posent plusieurs questions méthodologiques importantes. Les premières concernent la qualité des données brutes utilisées et le processus même de production des indicateurs. Le principe est limpide, des données de qualité médiocre ne peuvent conduire qu’à des indicateurs de qualité médiocre (suivant l’acronyme anglais GIGO pour « garbage in, garbage out »).

La pertinence d’un système de reporting ou décisionnel dépend alors de la qualité des données utilisées. L’enjeu est donc de la première importance, la qualité des données est la clé de voûte du reporting RH : sans elle tout s’écroule. L’absence de qualité des données aura également pour conséquence une perte de temps liée à la correction des données et aux re-traitements à effectuer.

Plusieurs problématiques peuvent altérer la pertinence des analyses jusqu’à les rendre imprécises, voire fausses. 

Synthèse des points de vigilance concernant la qualité, la fraîcheur et la profondeur des données :

Origine des données : L’origine des données brutes traitées est-elle connue ? Les logiciels RH sont-ils configurés de façon cohérente ?

Qualité des données : La qualité des données est-elle connue ? La qualité des données est-elle suffisante ? Le processus d’analyse de la qualité des données est-il suivi ? Des tests de cohérence sont-ils appliqués ? Les résultats de ces tests de cohérence sont-ils interprétés ?

Fraîcheur des données : La fraîcheur des données est-elle connue ? Les dates de production et d’extraction des données sont-elles suivies ?

Profondeur des données : La profondeur des données est-elle connue ? Les conventions de l’entreprise concernant la gestion des données sociales sont-elles communiquées Existe‑t‑il une stratégie d’historisation et de mise à jour des données et est-elle appliquée ?

Ceci est un extrait de la partie sur la méthodologie rédigé par  Guillaume Pertinant de l’ouvrage paru en 2016 aux éditions Studyrama: Les indicateurs RH 

 

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