Que peut faire la science des données pour les RH ? 7 étapes du cycle de vie de la science des données

Nous vivons à une époque où les ordinateurs et la technologie moderne sont non seulement répandus, mais constituent une norme minimale. Il est difficile d'imaginer un quotidien sans téléphone en main et sans accès à Internet. De plus, la gestion d'une organisation n'est plus possible sans l'utilisation d'outils informatiques modernes et d'une base de données. Les informations et les données sont cruciales pour prendre des décisions stratégiques et planifier les activités futures. Cependant, pour utiliser habilement les informations collectées, les bonnes compétences sont nécessaires. Et c'est la science des données qui est la clé d'un traitement optimal des données, qui peut être appliqué avec succès à différents niveaux organisationnels. Que peut faire la science des données pour les RH ? Poursuivez votre lecture pour en savoir plus.

Science des données – table des matières :

1. Qu'est-ce que la science des données ?
2. Cycle de vie de la science des données
3. Utiliser la science des données dans les RH
4. Sommaire

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est une discipline qui combine des connaissances spécialisées, des compétences en programmation et des connaissances en mathématiques, en économétrie et en statistiques. En général, on peut dire que c'est la science des données. Utilisant diverses méthodes de recherche, algorithmes et processus, et basé sur une grande quantité d'informations, il permet à l'analyste de tirer des conclusions et des prédictions significatives.

La science des données est basée sur des algorithmes spéciaux d'exploration de données, des modèles d'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. La tâche des algorithmes est de nettoyer et de structurer correctement un ensemble de données, puis d'étudier les relations et les corrélations entre elles.

Grâce aux méthodes avancées incluses dans la science des données, il devient possible de trouver des modèles cachés qui seraient autrement impossibles à observer. Leur application habile permet aux entreprises de créer un fort avantage concurrentiel. L'utilisation de la science des données dans une organisation peut être globale, en recherchant de nouvelles sources de profit, en optimisant les coûts et en prévenant les pertes potentielles.

Cycle de vie de la science des données

Le processus que subissent les données est appelé cycle de vie de la science des données. Il s'agit généralement d'un processus itératif impliquant des opérations répétitives et se compose généralement de six ou sept étapes :

1. Définir le problème organisationnel, fixer des objectifs et planifier des activités.
2. Explorer et préparer les données en vérifiant les propriétés de base, l'identification détaillée et la résolution de problèmes en matière de reformatage, de recodage, de regroupement et de fusion.
3. Représentation des données (y compris celles de nature particulière, par exemple, les données acoustiques, les images) et la transformation des données impliquant la mise en œuvre et la transformation des données sous une forme plus "digeste" comme les fichiers texte, les feuilles de calcul vers les bases de données SQL et NoSQL.
4. Calculer avec des données basées sur des langages de données tels que R et Python, par exemple. Cette étape permet d'exécuter un grand nombre de tâches dans des clusters et de les traiter dans le cloud, et de développer des packages qui incluent des éléments de flux de travail abstraits.
5. Modélisation générative et prédictive des données. La modélisation générative propose un modèle stochastique qui pourrait générer des données et introduire des méthodes pour faire des inférences correctes. La modélisation prédictive repose sur des méthodes qui font de bonnes prédictions sur certaines données pointant vers un ensemble particulier de données.
6. Visualisation et présentation des résultats à l'aide d'histogrammes et de graphiques de séries chronologiques.
7. Construire une expérience basée sur la science des données en utilisant des données de fréquence dans le système, en mesurant l'efficacité des flux de travail standard.

Utiliser la science des données dans les RH

Le fonctionnement des services RH est de plus en plus basé sur l'utilisation des données et leur analyse. Les décisions les plus importantes concernant le personnel sont prises sur la base des rapports de la science des données. Cependant, pour que cela soit possible, il est important de comprendre que la science des données est un processus et non une activité ponctuelle. C'est pourquoi il est si important d'organiser et de préparer des données qui fourniront une source d'analyse fiable et crédible.

Une analyse bien menée soutient la mise en œuvre de la stratégie commerciale et renforce la crédibilité du service RH. La science des données est indispensable dans des domaines tels que le recrutement, la marque employeur, la gestion du roulement du personnel, l'évaluation du potentiel de compétences des employés et l'évaluation des effets de gestion des gestionnaires.

En combinant des données provenant de diverses sources, en utilisant des algorithmes appropriés, il permet aux entreprises, par exemple, de planifier où et quel type d'employés rechercher, quel type d'employé attirer dans l'entreprise, quelles sont les chances de leur intérêt pour un nouveau offre et quel impact cela aura sur les objectifs commerciaux poursuivis.

Seule la science des données permet une analyse aussi détaillée des ressources humaines, ce qui permet une meilleure compréhension des besoins des employés tant au niveau de l'ensemble de l'organisation, de l'équipe ou de l'employé individuel. Les résultats, sous forme de rapports, déterminent la gestion proactive des programmes de formation et augmentent la rétention des employés, entre autres en offrant un changement de poste au sein de l'organisation. À son tour, la possibilité pour les employés de consulter les rapports leur permet de façonner leur propre cheminement de carrière et de prendre des décisions concernant leur carrière.

Sommaire

La science des données est utilisée dans diverses industries, secteurs et domaines économiques. Il crée une réelle valeur métier, contribue à l'efficacité opérationnelle et réduit les erreurs. Il améliore l'engagement des clients, rationalise les processus de prise de décision, crée des produits et construit des marques, optimise les ventes et augmente l'efficacité de la gestion des ressources humaines. Indépendamment de l'industrie et de la taille, les organisations qui souhaitent maintenir leur position concurrentielle sur le marché doivent se développer efficacement sur la base de la science des données et utiliser habilement les résultats de l'analyse.

Lire aussi : Les bases du data storytelling.

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Auteur : Nicole Mankin

Gestionnaire des ressources humaines avec une excellente capacité à créer une atmosphère positive et à créer un environnement précieux pour les employés. Elle aime voir le potentiel des personnes talentueuses et les mobiliser pour se développer.

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