L'automatisé, Pas de code Pile de données
Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.
Construisez un entrepôt de données RH pour une analyse efficace de la paie
L'employé moderne exige une culture de travail qui offre de la flexibilité, un équilibre travail-vie personnelle, un développement professionnel continu, un sens aigu de l'objectif et, surtout, une rémunération équitable. Si ces conditions ne sont pas remplies, ils sont plus disposés que jamais à changer d'emploi et trouver des opportunités alignées sur leurs objectifs personnels. Par conséquent, la création et la maintenance d'un entrepôt de données RH pour l'analyse de la paie sont cruciales pour que les gestionnaires conservent un historique des données financières.
La conséquence est que les employeurs du monde entier font évoluer leur proposition de valeur pour retenir et recruter des talents. Les stratégies comprennent des primes de fidélité à des avantages sociaux importants, des accords de travail à distance flexibles et des augmentations régulières basées sur les performances. Cependant, ces offres sont encore principalement basées sur l'expérience et l'intuition plutôt que sur une analyse approfondie.
Si vous vous demandez comment apporter à vos RH une prise de décision précise et fondée sur les données, commencez à mettre en œuvre l'analyse de la paie.
Pourquoi se concentrer sur l'analyse de la paie ?
L'analyse de la paie est la première étape vers les RH axées sur les données
Bien que la paie soit un domaine RH souvent négligé, il est indéniable que le processus joue un rôle central dans la sécurisation de l'engagement des employés. Selon la plupart des mesures, cette importance est vraie, en particulier pour les travailleurs de la génération Y, qui sont plus économiquement vulnérable que les générations précédentes. Aujourd'hui, tout employeur qui peut marcher la promenade et assurer le bien-être financier de sa main-d'œuvre est conscient de l'importance de maintenir un entrepôt de données RH. Ensuite, bien sûr, il y a aussi le fait que la masse salariale représente n'importe où 50% à 70% des frais généraux de l'entreprise moyenne à prendre en compte également.
Les initiatives RH dans ce domaine peuvent englober tout, des outils de gestion financière en libre-service comme ceux déployés par Walmart aux options de paiement instantané lancées par Uber et Lyft. Dans tous les cas, un entrepôt de données RH capable de consolider et de fournir efficacement les données de paie est nécessaire pour atteindre vos objectifs.
À bien des égards, la paie est spécialement conçue pour l'analyse avancée. Les données produites à partir d'un entrepôt RH sont en grande partie de nature quantitative, se produisent de manière répétitive et sont généralement fiables avec peu de place pour l'erreur humaine. Supposons donc que votre entreprise dispose de processus pour exploiter les données et les transformer en informations décisionnelles précises et opportunes. Dans ce cas, vous pouvez apporter une valeur énorme à diverses parties de votre gestion de la rémunération.
Créez des analyses de paie autour des cas d'utilisation de votre entreprise
Aligner la rémunération sur les objectifs de l'entreprise
Comment vous assurez-vous que vos politiques de rémunération touchent la cible ?
L'une des premières étapes du processus d'analyse des ressources humaines consiste à définir des objectifs. Par exemple, vous pouvez donner la priorité au débit et aux commentaires des clients dans un centre d'appels. Des repères pour la rémunération des employés seraient sélectionnés en fonction de leur efficacité dans ces domaines. D'autres facteurs essentiels que les entreprises doivent prendre en compte lors de la détermination d'une rémunération équitable seraient le niveau d'éducation, les années d'expérience et l'assiduité.
Avec la bonne architecture de données en place, vous pouvez collecter les informations nécessaires pour mesurer ces critères. Vous pouvez ensuite alimenter les données dans un référentiel consolidé, puis créer des tableaux de bord pour analyser les métriques requises. Avec les informations qui en résultent, vous pouvez concevoir une structure de paie personnalisée en fonction des performances et des attentes de chaque individu.
Assurez un traitement de la paie sans erreur
Assurez-vous que ces calculs clés sont corrects
Alors, comment vous assurez-vous que la paie est configurée pour une rentabilité maximale et un engagement optimal ?
De nombreux problèmes peuvent augmenter considérablement les coûts opérationnels globaux, notamment :
- Paiements/chèques en double au même employé.
- Contrôles mal calculés.
- Demandes exagérées d'heures supplémentaires ou d'autres primes.
- Paiements versés aux employés licenciés.
Le suivi manuel de ces erreurs ou d'éventuelles activités frauduleuses peut s'avérer difficile, en particulier lorsque vous ne disposez pas d'une vue consolidée du traitement de la paie dans l'ensemble de votre entreprise. Cependant, vous pouvez surveiller les tendances sur les périodes de paiement pour identifier les domaines de préoccupation avec l'analyse.
Par exemple, un département particulier de votre organisation pourrait afficher une forte augmentation des paiements sur une certaine période par rapport à la moyenne. La corrélation de ces données avec les salaires des employés du département révélerait si les heures et la rémunération s'alignent. De même, si l'une de vos fonctions effectue régulièrement plusieurs cycles de paie, cela pourrait indiquer des politiques de rémunération incohérentes dans la région.
En identifiant et en résolvant ces problèmes de manière proactive, vous pouvez réduire le gaspillage et garantir une indemnisation appropriée en temps opportun.
Améliorer la planification des effectifs
Source: Freepik
Vous devez vous assurer que la répartition et la rémunération de vos employés correspondent à la valeur monétaire qu'ils apportent à l'organisation.
Supposons que vous ayez deux produits opérant sous votre marque. Ils rapportent tous les deux des coûts de production et de masse salariale à peu près égaux, mais l'un d'entre eux affiche de bien meilleurs résultats sur le marché. Par conséquent, vous devez déterminer si le budget de la rémunération et des avantages est alloué de manière optimale.
Les analyses avancées pourraient également révéler des tendances intéressantes qui expliquent la raison des différents niveaux de performance. Par exemple, plusieurs employés clés dans le domaine des produits sous-performants pourraient approcher de l'âge de la retraite, ou le personnel peut être composé principalement de nouvelles recrues.
Avec une visibilité complète sur les coûts et les revenus de chaque domaine, vous pouvez déterminer si vous êtes mieux servi pour redéployer le personnel vers le produit le plus efficace ou si vous devez réexaminer l'embauche globale au sein de départements spécifiques.
À la suite de ces mouvements, vous pouvez renforcer les employés désengagés qui n'ont pas la structure nécessaire pour mettre en valeur leurs meilleurs talents. Vous pouvez également concevoir des systèmes de paiement incitatifs qui récompensent les personnes les plus performantes.
Comment tirer parti de l'analyse de la paie à partir d'un entrepôt de données RH
Un entrepôt de données RH peut déverrouiller la promesse de l'analyse de la paie
Le principal obstacle à une analyse efficace de la paie est que les données critiques sont souvent cloisonnées dans différentes sources. Cela se produit généralement à mesure que les organisations grandissent. Par exemple, certaines informations peuvent résider dans un système SIRH, tandis que d'autres données pertinentes ne sont disponibles que pour la finance, le marketing, la production ou les ventes. De plus, la plupart de ces sources sont transactionnelles. Par conséquent, bien qu'elles puissent être utiles pour les rapports au niveau opérationnel, en tirer des informations consolidées nécessite un effort manuel considérable.
Tout d'abord, l'intelligence cachée doit être extraite de chaque source. Ensuite, il doit être nettoyé et agrégé avant la consolidation. Par conséquent, les données pouvant être interrogées sont souvent obsolètes au moment où elles se retrouvent dans un système de reporting centralisé.
Il existe plusieurs façons de contourner ce problème.
Solution interne
Tout d'abord, vous pourriez construire une architecture personnalisée pour intégrer des données provenant de diverses sources et les alimenter dans votre système d'analyse. Mais cela nécessiterait une contribution considérable de la part des experts en entreposage de données, des spécialistes ETL et des analystes de données. Il serait également difficile d'itérer cette solution sur mesure alors que les systèmes et les sources de données de paie de votre organisation continuent de s'étendre.
Logiciel spécifique à la paie
Une autre possibilité serait de remplacer votre architecture en silo actuelle par un système de rapport de paie global et de tirer parti de toutes les analyses fournies via la solution. Bien sûr, la mise en œuvre réussie de ce type d'initiative pourrait prendre des années avec l'investissement compatissant requis. En fin de compte, vous êtes soumis au verrouillage du fournisseur et vous devez toujours trouver comment intégrer des sources non-SIRH dans l'architecture.
Construisez l'entrepôt de données RH avec Astera Constructeur DW
Enfin, vous pourriez envisager de créer un entrepôt de données RH capable de prendre en charge toutes les exigences de votre analyse de la paie. Astera Constructeur DW fournit une plate-forme pour vous faire passer de l'idéation à la mise en œuvre en quelques semaines seulement.
L'une des parties les plus importantes de la création d'un processus d'analyse à partir de zéro est la conception modèles de données. Lorsqu'il s'agit de sources de données disparates, chaque source a ses propres exigences et relations de rapport spécifiques. Par conséquent, vous devrez peut-être concevoir plusieurs schémas (entrepôts de données) pour alimenter votre entrepôt de données. Avec un outil d'entreposage de données de bout en bout, le processus est considérablement accéléré. Vous pouvez répliquer des schémas à partir de vos sources de données de paie choisies en quelques minutes, les modifier pour les adapter à votre architecture et même les itérer en utilisant la même approche au fur et à mesure que vos besoins changent.
Un bon outil DWA doit également permettre aux utilisateurs de concevoir les schémas les plus efficaces pour répondre à leurs besoins, qu'il s'agisse d'un modèle dimensionnel traditionnel ou d'une architecture 3NF.
Un autre avantage clé d'un processus d'analyse entièrement fonctionnel est l'enregistrement historique efficace. Des outils comme Astera DW Builder offre des fonctionnalités intégrées alignées sur les meilleures pratiques d'entreposage de données. Vous pouvez configurer votre entrepôt de données pour suivre les données historiques clés (rôles des employés par exemple) avec un minimum de travail de la part de l'utilisateur.
Vous trouverez l'automatisation extrêmement pratique si nous parlons de la tâche la plus chronophage de toute analyse. Grâce aux fonctionnalités de pipeline de données sans code, ADWB permet aux utilisateurs d'automatiser l'extraction, la transformation et le chargement des données des sources vers les destinations dans votre entrepôt RH.
Une fois les démarches effectuées et toutes vos données clés consolidées dans un entrepôt de données RH, il ne s'agit vraiment que d'alimenter ces données dans l'outil de BI de votre choix, puis de créer des tableaux de bord dynamiques qui reflètent avec précision chaque domaine de votre processus de paie.
Vous cherchez à en savoir plus ?
Regarder la démo apprendre comment Astera DW Builder peut dynamiser votre chemin, du simple rapport de paie à un entrepôt de données RH prêt pour l'analyse.
