Nous avons pour mission de transformer nos systèmes de ressources humaines ici chez Microsoft. Pour y parvenir, nous améliorons la façon dont nous utilisons l’analyse et l’IA.
Notre transformation numérique a été un double parcours.
Tout d'abord, nous avons mis à niveau nos processus de base, en fournissant des portails libre-service efficients et efficaces à nos employés et des outils puissants à notre équipe RH à l'aide de SAP SuccessFactors. Ces processus incluent les applications pratiques associées à la gestion du capital humain (HCM) : le portail des employés, les récompenses, la paie et d'autres fonctions RH essentielles.
Une fois les processus de base en place, notre équipe Microsoft Digital Employee Experience (MDEE) disposait de tout ce dont elle avait besoin pour révolutionner les données au centre des RH.
L'architecture que nous avons choisie ? Lac de données Microsoft Azure.
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Construire un parc de données RH modernisé
Lorsque les données sont dispersées sur des systèmes disparates, il est difficile de fournir de l'agilité, des informations et des analyses avancées grâce à l'IA. Dans le monde actuel du Big Data et de l’intelligence prédictive, ces fonctionnalités ne sont pas qu’un luxe. Ils stimulent les conversations sur les talents, la planification des effectifs et une expérience employé améliorée qui affecte les résultats de l'entreprise.
Mais lorsque les données d’une entreprise sont cloisonnées ou fragmentées, ces résultats deviennent hors de portée.
« Que se passe-t-il lorsque vous ne disposez pas d'une architecture de données moderne ? » demande Harsh Raj Singh Thakur, responsable principal de l'ingénierie logicielle au sein de l'équipe MDEE HR Data and Insights. « Vous avez un processus fastidieux et interminable avant de pouvoir récupérer vos métriques. C'est une tâche fastidieuse, coûteuse, difficile à entretenir et tout cela coûte très cher.
Pour rendre les informations RH plus accessibles et plus pertinentes, MDEE a d'abord dû constituer un patrimoine de données unifié et accessible. Notre implémentation de SAP SuccessFactors pour les principaux processus RH a contribué à jeter les bases en rationalisant les données externes et opérationnelles afin de les rendre plus organisées et disponibles pour le traitement.
Avec des processus de base modernes en place, les ingénieurs MDEE pourraient se tourner vers les données.
Le voyage vers la transformation des données
Comme toutes les transformations à grande échelle, celle-ci impliquait une grande complexité et de multiples points de contact. Microsoft Azure Data Lake a fourni la plate-forme d'analyse moderne qui permettrait non seulement à l'équipe d'ingérer, de stocker, de transformer et d'analyser les données, mais également de simplifier la découverte des données, de maintenir la sécurité des données et d'assurer la conformité.
Unifier les données
Compte tenu du large éventail de systèmes RH chez Microsoft, il était important de rassembler toutes les données pour donner aux RH une vue de bout en bout du cycle de vie des employés et des moments importants dans leur parcours. Dans le même temps, l’équipe a déployé des efforts pour réduire les copies de données redondantes dans l’ensemble de l’entreprise.
La facilité d’utilisation du fait que tout est colocalisé dans un Azure Data Lake facilite la création d’informations connectées. C'est le fondement de notre parcours de modernisation.
—Harsh Raj Singh Thakur, responsable principal de l'ingénierie logicielle, Microsoft Digital Employee Experience HR Data and Insights
« Permettre des informations connectées fiables et sécurisées via une plateforme de données moderne dans Azure Cloud était un objectif clé alors que nous décidions de piloter la transformation des données numériques dans l'écosystème RH », déclare Johnson Samuel, responsable principal de l'ingénierie du groupe pour les données RH et le MDEE. Équipe Insights.
Plusieurs systèmes composent l'écosystème RH : Employee Central pour les ressources humaines de base, iCIMS pour le suivi des candidats, les systèmes d'écoute, de récompenses, de CRM, de formation des employés, etc. Bien que chacun de ces systèmes remplisse un objectif important, le potentiel de débloquer des informations en unifiant toutes leurs données est immense.
« La facilité d'utilisation du fait que tout est regroupé dans un Azure Data Lake facilite la création d'informations connectées. » Raj Singh Thakur dit. «C'est le fondement de notre parcours de modernisation.»
Azure Data Lake Storage Gen2 sert de couche de stockage commune, qui ingère les données via Azure Data Factory , les systèmes de messagerie et d'autres sources. En définissant correctement les structures et les modèles de stockage, l'équipe a fait le premier pas vers une plateforme de données plus moderne.
Élargir l'empreinte des données avec de nouveaux indicateurs et tableaux de bord
Des volumes de données toujours croissants illustrent la nécessité d’analyses avancées. Ce n’était plus un choix, c’était une nécessité.
« Il existe de nombreux secteurs d'activité au sein des RH, comme l'acquisition mondiale de talents, les talents et l'apprentissage et les services RH, qui gèrent les opérations RH », explique Samuel. "Nous avons activé de nouvelles capacités pour chacune de ces différentes fonctions RH."
Les indicateurs clés de l'écosystème incluent l'entonnoir de recrutement, la main-d'œuvre, l'effectif, l'engagement des employés, l'apprentissage et le développement, ainsi que d'autres fonctions des RH. L'appareil d'analyse utilise une combinaison d' Azure Synapse Analytics , Azure Analysis Services et Power BI Shared Datasets , tandis que Microsoft Power BI est responsable de la visualisation.
Cette puissante combinaison de technologies a permis de créer des analyses complexes et d’assurer la cohérence entre les équipes. Cela a également permis de rassembler des mesures disparates pour aider à déterminer la corrélation et le lien de causalité entre différents facteurs.
Gouvernance des données
Ensuite, l’équipe devait s’assurer que les ingénieurs et les utilisateurs finaux pouvaient accéder aux données du lac en toute sécurité. Une bonne gouvernance garantit la conformité de l'accès aux données, car les utilisateurs ne peuvent demander que des informations pertinentes pour leur rôle. Sous l’impulsion de l’équipe HR Privacy et grâce à une plateforme de sécurité et de gouvernance développée en interne, MDEE a établi une sécurité au niveau des colonnes (CLS) sur le Data Lake.
« Lorsqu'une équipe RH demande des données, elle n'a accès qu'à l'ensemble de données spécifique », explique Raj Singh Thakur. "Donc, si vous recherchez le nom et le pseudonyme d'un employé mais que votre rôle ne nécessite pas que vous connaissiez son salaire, son sexe ou d'autres aspects de son identité, vous n'y aurez pas accès."
Cette approche garantit que nous respectons la vie privée de nos employés et que nous nous conformons aux lois locales qui réglementent la manière dont nous utilisons nos données. La gouvernance des données comprend également des fonctionnalités de découverte, de qualité et de traçabilité des données, que l'équipe a établies via Microsoft Purview et des solutions internes pour prendre en charge des scénarios plus complexes.
Ingénierie moderne
MDEE a également développé des capacités de plateforme clés qui garantissent des données fiables et de haute qualité dans l'ensemble du parc et améliorent l'efficacité de l'ingénierie.
Qu'il s'agisse de l'effectif, de la gestion des performances, de la formation des employés ou de tout autre domaine, chacun d'entre eux suit le modèle architectural d'un Data Lakehouse, un système où toutes les informations résident dans le Data Lake, sans qu'il soit nécessaire de créer des data marts séparés. Il permet à nos ingénieurs de faire évoluer le stockage et de calculer de manière indépendante pour une plus grande efficacité.
Entre les tableaux de bord de télémétrie qui aident les ingénieurs à comprendre l’état du système et l’optimisation continue du code et de l’infrastructure, cette nouvelle architecture a permis de réaliser d’importantes économies sur Azure : une réduction d’environ 50 % sur 2 ans. Parallèlement, permettre le développement agile et DevOps aide l'équipe à réaliser des tâches itératives et à générer plus rapidement de la valeur commerciale.
Mais la véritable valeur réside dans les informations fournies par les données unifiées et normalisées.
« Nous avons normalisé les données en tirant parti d'une taxonomie à l'échelle de l'entreprise que nous pouvons utiliser très facilement dans d'autres projets », explique Mithun Manganahalli Goud, ingénieur logiciel principal de l'équipe HR Data and Insights du MDEE. « Ainsi, du point de vue du service de livraison de données, nous pouvons fournir des informations à un large éventail de systèmes en aval et de consommateurs de données. »
Construire une plateforme pour l’avenir
Si la nouvelle architecture répond activement aux besoins actuels en matière de reporting, MDEE est également tournée vers l'avenir.
Nous avons créé un système de contenu riche dans lequel nous pouvons gérer les exigences émergentes avec les données et métadonnées actuelles, afin qu'il soit prêt pour l'avenir. Nous avons déjà le processus en place, nous n'aurons donc pas besoin de revenir en arrière et de réinventer la roue.
—Mithun Manganahalli Goud, ingénieur logiciel principal, Microsoft Digital Employee Experience Data and People Analytics
La plateforme est capable de fournir des informations approfondies qui tirent parti de l’apprentissage automatique. Alors que l'accent est aujourd'hui mis sur les fonctions descriptives et de diagnostic, l'équipe travaille sur l'analyse prédictive et prescriptive grâce à l'IA et à l'apprentissage automatique.
« Nous avons créé un système de contenu riche dans lequel nous pouvons gérer les exigences émergentes avec les données et métadonnées actuelles, afin qu'il soit prêt pour l'avenir », explique Manganahalli Goud. « Nous avons déjà le processus en place, nous n'aurons donc pas besoin de revenir en arrière et de réinventer la roue. »
Lorsque notre équipe RH passera à l’étape suivante en matière d’informations basées sur l’IA, les bases seront déjà en place.
Favoriser l’innovation centrée sur l’humain avec Microsoft Azure Data Lake
Notre architecture de données modernisée a amélioré les capacités des équipes RH. Une meilleure immédiateté des données signifie que l'extraction de données qui prenait auparavant 24 heures est désormais effectuée en une fraction du temps, soit environ quatre à six heures. De même, le temps nécessaire pour activer l’accès en libre-service pour le traitement des données informatiques à emporter diminue rapidement.
L'un des résultats les plus uniques et les plus avant-gardistes est que nous avons pu combiner des données qualitatives et quantitatives. Nous sommes en mesure de créer des modèles de données avec les informations de notre enquête ainsi que des données plus quantitatives telles que l'attrition et la diversité, puis de les combiner de manière agrégée et anonymisée pour comprendre des informations générales.
—Dawn Klinghoffer, vice-présidente, People Analytics
Mais les résultats les plus puissants sont les informations intercatégorielles et interdisciplinaires que les données unifiées et accessibles fournissent aux responsables RH.
« L'un des résultats les plus uniques et les plus avant-gardistes est que nous avons pu combiner des données qualitatives et quantitatives », déclare Dawn Klinghoffer, vice-présidente de People Analytics chez Microsoft. « Nous sommes en mesure de créer des modèles de données avec les informations de notre enquête ainsi que des données plus quantitatives telles que l'attrition et la diversité, puis de les combiner de manière agrégée et anonymisée pour comprendre des informations générales.
Plus les gens interagissent avec les données, plus cela mènera à des questions plus approfondies et à de meilleures informations pour piloter leur entreprise ou Microsoft dans son ensemble.
—Patrice Pelland, directeur de l'ingénierie du groupe partenaire, Microsoft Digital Employee Experience
Par exemple, en combinant les données de sentiment avec des métadonnées anonymisées de calendrier et de courrier électronique, nous avons pu quantifier l'impact du blocage du temps de concentration sur la perception qu'ont les employés de l'équilibre entre travail et vie privée.
«Rendre les données accessibles à tous de manière consommable et en libre-service leur donne la possibilité de poser des questions qu'ils ne soupçonnent même pas», explique Patrice Pelland, directeur de l'ingénierie du groupe partenaire du MDEE. « Plus les gens interagissent avec les données, plus cela mènera à des questions plus profondes et à de meilleures informations pour piloter leur entreprise ou Microsoft dans son ensemble. »
Ces questions et idées ont déjà conduit à des améliorations et des innovations centrées sur l’humain. Un exemple en est l’adoption généralisée d’accords d’équipe qui permettent aux salariés de déterminer collectivement eux-mêmes les modes de travail qui leur conviennent le mieux. Le travail des RH a même inspiré certaines fonctionnalités de « coup de pouce » pour les outils d'expérience employé comme Microsoft Viva , par exemple, en recommandant des blocs de focus pour améliorer la productivité et l'équilibre global entre le travail et la vie privée, une mesure actuellement en hausse chez Microsoft.
En fin de compte, plus nous aurons de personnes ayant accès à des données fiables et de haute qualité, plus nous pourrons offrir une expérience de classe mondiale à tous les employés.
« Il y a beaucoup de visions basées sur les services que nous avons construits et dont les gens ne pensaient même pas qu'ils pourraient exister », explique Pelland. « Nous construisons les couches fondamentales pour offrir des choses qui seront véritablement transformationnelles pour le secteur des ressources humaines. Quelle que soit la taille de votre organisation et quel que soit le HCM que vous utilisez, avec Azure, vous pouvez faire ce que nous faisons actuellement.
- L’étalon-or devrait être l’unité entre les outils transactionnels et les outils de données.
- Commencez par comprendre qu'il s'agit de personnes et fondez votre travail sur cela.
- Pensez grand, mais pensez de manière holistique ; commencez par un objectif et travaillez pour y parvenir de manière itérative.
- Pensez aux expériences qui raviront vos utilisateurs finaux.
- Commencez par la manière dont vous allez utiliser les données, puis revenez en arrière.
- Collaborez tôt et souvent. Sinon, des idées préconçues peuvent s’installer.
- Découvrez toutes les façons dont l’IA stimule la transformation numérique de Microsoft.
- Découvrez comment Microsoft crée l'espace de travail numérique.
Tags: IA et Machine Learning , outils de développement , transformation numérique , Microsoft Azure